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? ? ? ?風險控制是指風險管理者采取各種措施和方法，消滅或減少風險事件發生的各種可能性，或者減少風險事件發生時造成的損失。

小額現金貸的風控為弱風控，主要包括欺詐風險和信用風險2方面：

• 欺詐風險的識別，核心手段是信息核實、高危人群攔截和批量識別。側重于讓你通過or不通過。
• 信用風險的識別，主要認定人群收入，衡量償還能力。側重于在你通過后，給你多少額度和費率。

目錄

欺詐的類型

欺詐定義（定義Y）

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欺詐的類型

欺詐風險即惡意騙貸的風險，是操作風險的一種，是制度不完善和內控不充分導致的風險，欺詐風險在國內是尤其突出，對于現金貸而言，75%以上的風險來自欺詐風險，形式有多重身份偽冒、中介黑產、內外勾結、套現等。

在這里，我們一般認為欺詐有三種類型：

第一方欺詐，主要指的是客戶本人惡意騙貸，無還款意愿等；

第二方欺詐，主要指平臺方的工作人員，風控人員自己，直接進行騙貸；

第三方欺詐，主要指非客戶和平臺的第三方人員，一般是黑客、黑產等人員，利用各類手段進行的騙貸行為；

我們一般在進行反欺詐的時候，重點的講的都是對“第三方欺詐”的防控。

第三方欺詐，防控手段主要就是鉤稽和交叉驗證等等。在線下場景如此，在純線上場景也是如此。無非增加一些高技術手段進行欺詐的防控。比如，活體識別，公安照片自動比對，然后，對于用戶申請貸款時候的網絡環境監測（是否有入侵跡象，是否有隱藏形跡的傾向等），設備環境監測（是否木馬，是否模擬器）等。

第二方欺詐（我不確定我的定義是不是正確，自行判斷），我認為從系統層面比較難以輕易解決，可能涉及到內控管理等方面的知識。不是單純的技術問題，是人的問題。

最麻煩的就是第一方欺詐。核心難點，就在于界定非常困難。因為，第一方欺詐我們一般只能看到結果，就是客戶沒有還錢，但是成因構成是比較多樣的，客戶無還款能力；失聯，又分為故意和非故意；未失聯，有還款能力，故意拖欠；等等。故意失聯和故意拖欠，都可以被確認定欺詐，可是包含了主觀故意，就判定困難了。

欺詐定義（定義Y）

為了進行反欺詐，首先必須明確欺詐的定義。雖然在字面上，欺詐是很好理解的，但從數據的角度來講，欺詐卻是很難定義的。這是因為從數據的表象上來看，欺詐和信用違約十分相似，都表現為逾期不還款。但顯然這兩者有巨大的差異：信用違約是沒有還款能力，而欺詐是沒有還款意愿。
從建模的角度來講，模型總是假設建模對象有相似的行為模式，而欺詐和信用違約并不符合這個假設，如果強行將它們混在一起建模，效果一定不會好。因此，為了保證反欺詐建模的效果，首先需要明確欺詐的定義，從逾期的表象中將欺詐篩選出來。

但由于意愿和能力是人的內在屬性，是很難被觀察和量化定義的。因此，我們需要盡量地借助外在的表象和人工干預去逼近這個內在。
在互聯網金融領域，根據業務和產品的不同，通常會依次采用如下的5種方法來定義欺詐：

（1）逾期超過T天。這是最直觀也是最簡單的定義，這個定義中的T即可以通過滾動率等量化的手段來預估，也可以根據業務經驗來確定，比如在互聯網金融行業通常將T定為180天。
（2）首期不還款。首期不還款指的是從第一期開始，客戶就沒有還過款。在互聯網金融領域，通常會在在逾期超過T天的基礎上加上首期不還款這個條件來進一步篩選欺詐。
（3）回訪失蹤或者失聯。在客戶發生逾期后，有的互聯網公司會通過客戶提供的地址實地回訪客戶，如果找不到客戶，則定義客戶為回訪失蹤。
（4）信審確認。信審在貸后或者貸前發現資料造假、隱瞞身份、故意欺詐的。
（5）權威部門確認。客戶是否欺詐還可以通過權威部門來確認，這也是最嚴格的有關欺詐的定義。一般有高法失信人員，P2P黑名單等。

在實際的應用中，不同的企業會將上述的5種方法進行組合，得到各自的欺詐定義。比如有的企業會使用方法1+方法2，即逾期超過T天且首期不還款為欺詐；而有的企業會使用方法1+方法2+方法3來定義欺詐，即逾期超過T天且首期不還款且首期失聯為欺詐。
事實上，可以將上面的5項方法細分為三類，一類是還款數據相關的方法，也就是方法1和方法2；第二類是人工干預的方法，也就是方法3和方法4；第三類是外部干預的方法，也就是方法5。
由于搭建模型具有一定的滯后性，人工干預和外部干預的方法往往在建模時已經失效了（除非，數據里有明確的人工干預結果記錄），因此通常會使用與還款數據相關的方法來定義欺詐，也就是說方法1+方法2。具體的如下圖所示：

當然，這樣的定義會有一定的誤差。一方面它會將一些信用違約誤判為欺詐，另一方面，它也會“漏掉”一些欺詐，比如有的欺詐者為了獲取更大的額度，會“假裝”先期還款幾次。但整體來說，這兩種情況所占的比例都不大，可以認為這樣的定義是合理的。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的风控业务中的信用与欺诈的定义区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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