惡意欺詐防控，現(xiàn)在成了所有金融單位的主要風(fēng)險(xiǎn)管理任務(wù)。市場(chǎng)上常用的防范惡意欺詐的方式有三種。第一種是利用黑名單機(jī)制，來(lái)拒絕一些惡意欺詐人獲得貸款。但道高一尺，魔高一丈，黑名單共享機(jī)制時(shí)效性越來(lái)越差，并且惡意欺詐的人頻繁使用其他人信息進(jìn)行欺詐，黑名單機(jī)制在一定程度上很難幫到金融企業(yè)預(yù)防欺詐。并且很多平臺(tái)不太愿意共享自己的黑名單，因?yàn)楹诿麊卧谝欢ǔ潭确从迟J款平臺(tái)風(fēng)控管理水平，過(guò)多的黑名單會(huì)影響平臺(tái)的聲譽(yù)，甚至影響平臺(tái)融資。另外黑名單覆蓋率較低也是一個(gè)挑戰(zhàn)，目前領(lǐng)先的反欺詐企業(yè)，其黑名單覆蓋率也不超過(guò)30%。第二種是利用共享貸款數(shù)據(jù)機(jī)制，第三方企業(yè)或者大的P2P，防欺詐聯(lián)盟共享貸款平臺(tái)的貸款記錄。其他貸款平臺(tái)可以依據(jù)申請(qǐng)人在其他平臺(tái)的貸款記錄來(lái)決定是否提供貸款，降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)。這種方式效果比較好，但是對(duì)于最先受理惡意欺詐的貸款平臺(tái)是無(wú)效的，原因是沒(méi)有其他平臺(tái)的貸款記錄，無(wú)法識(shí)別出貸款者是否屬于惡意欺詐。第三種是借助于平臺(tái)自己的風(fēng)控模型，依據(jù)壞種子歸納出來(lái)的規(guī)律，識(shí)別出惡意欺詐申請(qǐng)者。這種方式正在成為主流，其中基本采用信息驗(yàn)證，特征匹配，行為分析等方式來(lái)識(shí)別出貸款用戶(hù)是否屬于惡意欺詐用戶(hù)。常見(jiàn)的方式有驗(yàn)證用戶(hù)的工作地點(diǎn)，生活區(qū)域，查看手機(jī)應(yīng)用安裝，社交活動(dòng)軌跡，設(shè)備聚集點(diǎn)，是否經(jīng)常換手機(jī)卡，是否刻意隱藏個(gè)人信息，是否短期內(nèi)故意暴露個(gè)人信息等方式。企業(yè)利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分卡來(lái)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行評(píng)估，依據(jù)評(píng)分結(jié)果來(lái)決定是否貸款給客戶(hù)。

大數(shù)據(jù)可以幫助金融企業(yè)防范惡意欺詐，例如金融科技平臺(tái)壹諾，具有成熟的數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，以大數(shù)據(jù)連接金融服務(wù)供需雙方，為客戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)全面的數(shù)據(jù)，從而為金融企業(yè)鑒別惡意欺詐用戶(hù)。