消费金融行业欺诈横行，平台应如何提高风控水平

近几年，我国 消费金融 取得显著成绩。不少行业人士都表示十分看好消费 金融 发展前景，认为未来中国消费金融市场发展潜力巨大。“要在全国开展消费金融公司试点，鼓励金融机构创新消费信贷产品。”2016年政府报告中的这句话，被业界认为消费金融的风口时代已经到来。

自消费金融兴起，信用认证体系落后成为消费金融公司发展道路上的障碍之一，消费金融涉及的贷款量大，贷款人群的层次不齐，收入不均，给市场带来相当大的道德风险。因此伴随而来的信贷欺诈事件层出不穷。

另外，目前国内 大数据 征信 制度尚未完全建立，众多消费金融从业机构及工作人员风控意识淡薄，风控机制缺失，消费金融领域欺诈成风，给银行、消费金融公司、小额贷款公司等（统称“贷款机构”）造成了较大的损失。

事实上，消费金融市场存在很多“套现者”，利用消费分期各环节中的漏洞，如贷款机构风控不严，进行诈骗。那么消费金融领域常见的套现情形有哪些呢，以手机消费分期欺诈为例向大家介绍一下，提醒贷款机构做好防控举措。

1、消费分期贷款的基本模式

以手机消费分期为例，消费者与手机销售商为商品买卖关系，消费者支付首付款，获得手机；消费者与贷款机构签订《分期贷款协议》，申请消费贷款，由贷款机构向手机销售商支付尾款，消费者按期向信贷机构还款。

2、手机消费分期套现常见情形

a.套现者与贷款机构内部员工串通骗贷

套现者自己或提供的借款人信息不符合贷款条件，进而找到贷款机构内部员工，员工伪造虚假材料或降低审核标准，帮助套现者通过贷款机构的审核，成功购买手机，套现者向员工支付报酬。后套现者卖出手机获利，且不偿还贷款。

b.套现者利用他人信息与手机销售商串通骗贷

套现者骗取或盗取个人（借款人）的身份信息和银行卡等信息，并利用这些信息与手机销售商签订虚假的手机买卖合同，办理虚假手机分期贷款，骗取贷款机构的贷款，实际上并未出售手机，套现者获取贷款后向手机销售商给予部分报酬。

c.借款人作为套现者，与“套现中介”合谋骗贷

借款人作为套现者，与“套现中介”合谋在手机销售商处办理手机分期贷款业务，借款人获取手机后卖出获利，且不偿还贷款。

在消费金融市场上，有一些职业的“套现中介”，为有套现需求但不满足贷款条件的借款人提供消费分期产品信息，并协助借款人在手机销售商处办理手机消费分期贷款业务，借款人成功购买手机，并向套现中介支付服务费。

d.手机销售商作为套现者，利用他人信息骗贷款

手机销售商通常与贷款机构签订分期业务推广合作协议，因此有的手机销售商经营者借此合作便利，从其他渠道获取借款人信息，通过虚构借款人在自己的营业部购买手机的事实，骗取贷款机构的贷款。

3、提高消费金融平台风控水平

消费金融欺诈案件中参与诈骗的主体身份多样，且实践中的欺诈情形较为复杂。在这条产业链中，手机销售商和套现者，赚得盆满钵满；而贷款平台和用户，却是两败俱伤。放贷平台眼下要做的，毋庸置疑，除了清理内鬼，首先就是提高风控水平。唏嘘之余，消费金融平台是不是该好好反思，风控怎么做更有效？

a.完善认证机制，降低恶意欺诈

信用体系落后是消费金融公司发展道路上的障碍之一，消费金融涉及的贷款量大，贷款人群的层次不高，收入相对较低，这样的市场就带来相当大的道德风险。

从这一角度来说，通过介入第三方大数据企业和征信机构，形成一套完善的、符合消费金融场景的身份认证服务显得尤为重要。

一方面，专业的身份认证服务提供商拥有积累多年的、跨行业的数据库，解决了单家企业黑名单信息不全的问题；

另一方面，跨行业的数据库、完善的服务机制可以快速核查客户信用信息，提高消费金融平台的业务效率；此外，还能有效降低消费金融企业风控成本。

风控离不开大数据的支撑，数据越精准，风控能力就越强。在信贷风控领域，大数据并不可以改变风险，但是可以把风险量化。通过对用户基本信息和历史借贷，不良信息等的核验，消费信息、信用记录、用户稳定性、还款意愿和还款能力等多方面的分析，可以帮助机构节约人力和时间成本，降低恶意欺诈风险，筛选出优质客户，为信贷决策提供参考依据。信贷机构的基本职能就是预测、承担和管理风险，信贷风险管理水平是决定平台预期利润能否实现的核心，也是平台能否持续性发展的关键性因素。

b.定制策略规则，实现精准风控

除了完善身份认证机制外，对于提供信贷服务的消费金融机构来说，风控的另一个要点，就是要定制行之有效的业务反欺诈策略规则，针对行销欺诈、短信轰炸、系统漏洞、垃圾注册、撞库攻击、账号盗用等消费金融业务场景中常见的欺诈风险，综合设备指纹、关系图谱、态势感知、规则引擎、代理检测、风控大数据等 人工智能 技术综合制定的风控策略规则，可以有效保护平台运营安全和账号安全，有助于欺诈行为的精准防控。

信贷企业做风控，不仅需要提升风险识别、风险估测、风险评价的能力，更需要在此基础上选择与优化组合各种风险管理技术，通过建立健全审贷分离制度，提高贷款决策水平以及加强贷后检查工作，积极清收不良贷款等措施。

在企业风控业务中，基于大数据分析和人工智能技术，完善用户信用画像、促进快速放贷和核验真实性，才能够短时、高效、精准地帮助信贷企业实现风控管理水平的提升。

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