黑中介骗贷招数花样翻新 科技赋能严格把关审核
10月19日消息，随着近几年消费金融市场的蓬勃发展，居民消费信贷规模呈现大规模增长势头，各种互联网贷款业务正是方兴未艾。受利益的驱使，一些以骗贷为目的的黑中介开始大行其道。
所谓网贷黑中介，最初多指那些为资质差的借贷人包装银行流水、工作证明、收入证明等借贷材料，再从中收取固定提成的机构或个人；后来，则是一些专门利用网贷平台风控漏洞实施骗贷，待贷款到帐后，立即失联，卷款跑路的对象。
黑中介从始至终就没想过还款，资金一旦到手便意味着坏账的形成，这给网贷平台造成了巨大的损失。据网贷平台从业者透露，目前网贷行业坏账率大致在10%-15%之间，其中，由黑中介骗贷导致的坏账超过六成。
起初，黑中介的骗贷方式主要是包装借款人身份及伪造财务数据（如日常收入、信用卡还款记录、房产资料以及公积金缴纳数据等）。此外，为了通过平台对借贷人通讯行为的审核，黑中介往往会提前半年甚至更长时间“养”着大量的手机号，保持这些手机号码的日常通讯记录。
事实上，这种传统的骗贷方式在大多数网贷平台看来，已不再具备威胁，其自身的风控技术水平已足够识别这些伎俩。
鉴于一些网贷平台在遭受到骗贷后，为维持自身品牌形象，多采取息事宁人的做法，黑中介骗贷有着低风险、高利润的特点，据《电商报》了解，一些黑中介年收入甚至可达千万元，其骗贷手法也是花样翻新，逐步进化。
例如，黑中介为了找寻到网贷平台的风控漏洞，会利用电脑不断试错。黑中介在电脑上向网贷平台不断发来借款申请——每次借款人的收入、年龄、婚姻状况、工作等各有细微不同，从而摸索出平台的风控侧重点或漏洞，最后抓住机会批量借款骗取大量资金。
为了防范黑中介的这种“试错”骗贷手法，网贷平台纷纷施行科技赋能，利用大数据分析技术，对风控系统进行了升级。整合海量第三方数据，收集借款人征信机构评分、信贷数据、消费数据、互联网痕迹数据、公安部数据、运营商数据、法院数据等信息，生成数万个风险变量，同时不定期变更风控策略，令黑中介难以掌握全部数万个风险变量及其风控变量组合排列方式，大大提升黑中介攻破平台风控体系的难度。
除了不断提高风控模型的安全性，网贷平台也在尝试建立黑名单制度。通过互联网抓取黑中介各类信息，其中包括黑中介在互联网借贷平台留下的手机号码等，再根据黑中介电话号码、地址、姓名等因素形成一个数据收集网络，若借款人与这些黑中介有过电话记录，则自动将其放入黑名单，屏蔽其借款申请。
此外，人工智能技术也被应用到借款审核的环节当中。借助微表情等人工智能识别技术，可以捕捉到借款人在面审回答问题环节的细微、异常的神情变化，从而对潜在的骗贷行为做出预警。
如今，黑中介的骗贷手段可谓层出不穷。不过，魔高一尺，道高一丈，随着金融科技在网贷行业的深入应用，贷款审核关卡将日趋科技化，智能化，终将使得黑中介各类骗贷手法“无所遁形”。
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