8类信贷欺诈风险常用的拦截策略

关注“金科应用研院”,回复“礼包”领取“风控资料合集”简述信贷反欺诈在信贷领域有两类风险,一类是信用风险,一类是欺诈风险。信用风险主要是对借款人还款能力和还款意愿进行评估,而反欺诈则是对借款人的目的是否正当进行判断。一般借款人出现信用风险,信贷机构可通过风险定价和自有备付金进行防范,风险可控性较大

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  简述信贷反欺诈

  在信贷领域有两类风险,一类是信用风险,一类是欺诈风险。信用风险主要是对借款人还款能力和还款意愿进行评估,而反欺诈则是对借款人的目的是否正当进行判断。

  一般借款人出现信用风险,信贷机构可通过风险定价和自有备付金进行防范,风险可控性较大。而当借款人在借款时便以骗贷或骗钱为目的,且信贷机构未能及时识别欺诈,则会出现未能通过借款赚取利息,反而被骗走本金的情况,尤其无法识别团伙欺诈时,会在短时间内遭受非常严重的后果,信贷机构面对此类风险的可控性便会非常小,所以欺诈风险是信贷机构零容忍的。

  而对欺诈行为进行及时发现和预防的措施就是反欺诈。

  欺诈类型按欺诈对象划分,可以分为以下三类:

  第一方欺诈:

  没有还款意愿,各项信息真实;

  第二方欺诈:

  表现为内外勾结,如代码泄露、信息泄露等,可以通过舆情分析来及时发现;

  第三方欺诈:

  主要是中介,需要通过外部信息验证其所填信息的真实性。

  欺诈风险常见的类型

  1.白户风险

  白户就是指征信的白户,当你的个人征信报告中没有产生任何信用记录,也无不良记录,这种情况借款人信息缺失,没有足够的数据来对借款人进行风险评估。

  包括内部白户(新注册用户、无申贷历史记录)和外部白户(央行征信、第三方民间征信无覆盖)。由于从未或较少有申贷记录,因此黑名单规则、多头规则等都会失效。在对待白户时,应当谨慎其被黑产利用的可能。

  2.黑户风险

  借款人存在逾期、失信、欺诈的记录,被列为黑名单的个人账户。

  包括内部黑户(历史多笔订单出现逾期、在途订单催收失联等)、外部黑户(央行征信花/黑、第三方民间征信黑)。出于炫耀等心理,会有部分黑户在口子论坛、QQ群等交流撸贷经验,因此可通过论坛舆情监控、黑产群卧底等来发现新的作案手法。

  3.内外勾结

  骗贷人与放贷机构内部员工因为利益勾结。机构员工熟悉内部风控规则和漏洞,利用这些漏洞与外部骗贷者合作,诱骗风控审核通过,骗取贷款本金。内外勾结一般是窝案居多,外部偏带者多为专业黑产、骗贷机构。单笔金额较大,且连续笔数多。

  4.身份冒用

  伪冒他人身份进行欺诈骗贷。包括熟人冒用(亲戚朋友、同学等)和他人盗用(购买他人四件套、个人隐私信息泄漏等)。一般可通过信审、人脸识别、活体验证等方式来核验借款人身份。

  5.中介风险

  黑中介哄骗或招揽客户实施骗贷,对平台风控漏洞进行大规模攻击,造成巨大资损。黑中介可利用白户轻松突破风控防线,并骗取白户的高额手续费。黑中介通讯录一般会存客户的号码;若是远程贷款操作,可能会采取视频通话、翻拍照片来应对活体识别核身。

  6.伪造风险

  借款人通过伪造资料,蓄意骗贷。例如,伪造账单流水记录来企图骗取更高的额度。一般都是借款老手,熟悉各平台流程,深谙套路。恶意欺诈人群往往到处借钱,广撒网来提高放款概率。

  7.传销风险

  有组织地开展收费并发展多级下线,存在集中骗贷的风险。给成员洗脑诱导骗贷,同时不断以拉新会员费来给老会员发工资,从而扩大规模。由于老客拉新,从关联图谱上观察具有明显的星状结构。

  8.以贷养贷

  通过拆东墙补西墙的方式,来维持不良消费(黄赌毒、奢侈品等)。借款人现金流收入主要靠不断借款,借下家的钱,还上家的债。这种击鼓传花的游戏,会将共债风险杠杆逐渐放大。一旦借款人再也借不到钱,资金链便会立刻断裂,所有平台全线逾期。

  反欺诈风险常用的手段

  1.名单库:黑名单、特殊名单库

  通过内部积累、外部获取的各种人员、手机号、设备、IP等黑白名单、特殊名单对欺诈行为进行判断,是一种简单、成本低的反欺诈手段。

  当然,黑名单覆盖群体较小、需要时间积累,也存在准确率较低、名单库易污染等缺点,但是可以作为反欺诈的第一道过滤。同理,白名单一般指平台内部的优质客户列表,建立白名单库可以有效且降低公司的成本和信用风险,提高放款效率。

  黑白名单库优缺点:

  优点:(1)简单方便(2)快速识别已知欺诈者

  缺点:(1)购买黑名单成本高(2)积累黑名单用时较长(3)无法识别新欺诈者

  2.反欺诈规则:集中性规则、设备指纹规则

  监督各维度集中性,制定相关集中性规则。当用户的操作请求和行为触发规则时,即被认定为欺诈行为并启动拦截。

  规则引擎优缺点:

  优点:(1)配置简单,维护方便(2)可检测到新的欺诈者

  缺点:(1)需要经验性维护,经验有可能是错的(2)更新速度慢,需要人工长时间观察维护(3)无法检测到新的欺诈模式

  3.机器学习

  通过机器学习的方法,将用户各个维度的数据和特征,与欺诈建立起关联关系,并推算出欺诈的概率。

  有监督学习的优缺点:

  优点:(1)处理多维数据(2)可以识别已知诈骗

  缺点:(1)需要大量训练数据和较长学习时间,无法应对变化多端的欺诈行为(2)无法识别未知诈骗

  无监督学习

  优点:(1)不需训练数据,可快速识别欺诈行为(2)总结规则,可补充规则引擎和黑白名单(3)降维,产生训练数据,可给有监督学习提供输入数据(4)提前预警,防患于未然

  缺点:(1)仅适合团伙欺诈

  网络图谱优缺点

  优点:(1)身份关系快捷核验(2)敏感信息核验(3)风险评估(4)风险变化探测(5)深度欺诈检测(6)团伙欺诈检测(7)欺诈调查指导

  缺点:(1)在数据为非结构化数据、文本数据时,面临着数据抽取不准确、实体不明等问题(2)动作大,投入成本高

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