“反欺诈成为信用风险防范的主战场，反欺诈查询迫在眉睫！”

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防止恶意诈骗现在已成为所有金融机构的首要风险管理任务。 市场上常用的防止恶意欺诈的方法有三种。 第一，利用黑名单机制，拒绝恶意骗子获得贷款。 但是路高一尺，魔高一丈，黑名单共享机制的时长越来越差。 另外，恶意诈骗者经常利用别人的新闻进行诈骗，黑名单机制对金融公司的诈骗预防作用不大。 同时，许多平台不愿意共享自己的黑名单。 因为黑名单在一定程度上反映了贷款平台的风险管理水平，很多黑名单会影响平台的声誉，也会影响平台融资。 另外黑名单覆盖率低也是一个挑战，目前领先的反诈骗公司黑名单覆盖率也在30%以下。 二是利用共享贷款数据的机制，第三方公司或大型p2p、反欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。 其他贷款平台可以根据申请人在其他平台的贷款记录决定是否提供贷款，从而降低诈骗风险。 这样的方式很有效，但对最先遭受恶意诈骗的贷款平台无效。 因为没有其他平台的贷款记录，无法识别贷款者是否属于恶意欺诈。 三是利用平台独有的风控模型，根据坏物种总结的规律，识别恶意诈骗申请人。 这种方式已成为主流，其中基本上采用新闻验证、特征匹配、行为分解等方法来识别贷款客户是否为恶意欺诈客户。 常见的方法有验证顾客的工作地点、生活区域、手机APP安装、社会交流活动轨迹、设备凝聚点、是否经常换手机卡、是否有意隐藏个人新闻、是否短期内故意曝光个人新闻等方法。 公司利用风险记分卡判断顾客，根据得分结果决定是否向顾客融资。 大数据有助于金融公司防范恶意欺诈，如金融科技平台壹诺，具有成熟的数据业务应用场景，以大数据结合金融服务供需双方，为用户提供专业全面的数据，为金融公司提供恶意欺诈客户

来源：企业之窗