顶级风控·工匠精神：实操大学生信贷风控技术分享！

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作者：大军

经授权转自公号“大数据反欺诈联盟”

ID：antifraud

本文作者在学贷行业有多年从业经验，对学生分期市场有多研究。

本期跟大家聊聊当前火热的大学校园信贷市场。

我在2012年开始实操大学生信贷，当时根据地选在杭州。以杭州为例，那时知名同行大概2家，分别是诺诺镑客和宜学贷（宜信公司）。到了2013年年底，学贷领域就开始涌现了一大新生力量，如分期乐、佰仟金融、汇潮支付等。2014年更是野蛮生长，到了2015年，现在学贷公司大于100家（不算小的公司）。时下你去下沙大学城的弗雷德广场转转，会发现很多小公司门牌都挂着大学生分期贷款业务，一时眼花缭乱。网上关于大学生信贷的报道繁多，但负面报道偏多些。

曾亲眼目睹了很多线上学贷平台在1年左右就纷纷倒闭、挂个网站公告或者低调下线。导致这些企业，纷纷倒下的原因有很多，但大多死在了大学生信贷的风控模型及风控技术问题，一旦风控业务出了问题，关门只是时间问题罢了！因为金融风险最后必须有人买单！

上期盘点了时下学贷常用的获客方法及风险点，这次 梳理了一下学贷实操风控技术（主要以线上模型为主，线下评估维度类似）：

1根据学校级别、区域、额度、期限属性确定精准评估及校验维度，建议主要授信城镇户口的大学生，慎重对待偏远及农村地区，实操证明新疆人信用也不错，江苏、山东、黑龙江、湖南为逾期高发地；

2注册环节：手机注册用户，需要对手机号及邮箱进行反欺诈扫描，手机号码要小心阿里小号、流量卡、GPS定位卡等虚假号码；要防范代理访问IP地址；对方访问的终端设备也需进行标识，防止同一设备进行批量欺诈操作；移动端定位功能则可以防止远程跨区域欺诈，也是一个重要的反欺诈维度；以上反欺诈技术同盾科技拥有突出优势；

3授信决策环节：身份证校验可以调用相关数据，注意校验出生年月与在校身份的合理性，对个别例外情况进行其他交叉验证；学籍认证也可调用相关数据，调用量越大成本优势越强，部分学校大一新生信息上传学信网之后，注意中央广播电视大学等函授学生是不在校的，军事类院校谨慎对待，其实成教大家都不做反倒存在市场机会，都让评估维度要调整；同行负债及逾期等信用信息对决策很重要，手段主要有以下几种：

1）、银行流水、支付宝流水解析，表现为定期等额扣款，或者流水中出现宜信、汇潮支付、连连支付、富友、易宝支付、借款、还款等字段；

2）、通话详单、通讯录解析，需要客户授权，表现为固话定期回访、频繁固话催款、爱学贷、趣分期、贷款、分期乐、佰仟、达飞、资产360等同行字段，公司需要建立同行电话库、催收电话库；

3）、第三方逾期披露平台、同业征信平台、大数据分析公司等，逾期共享平台数据也可作为决策参考维度；同盾科技已经与100家主要学贷公司中的大部分达成合作，其学贷金融云很有实操效果；

银行卡绑定时需要调用第三方支付的接口进行卡号、身份证号、银行预留手机号校验，预防欺诈；

4下单及支付环节：为防止身份冒用需对异地登录、新设备登录、收货地址异常、更换手机号等进行风险判定；对于金额较大的可以设置电话逻辑审核（为防止逆向选择，电审话术建议每3个月迭代一次），设计一系列逻辑问题进行反欺诈判断，尽量降低风险；

5系统操作行为分析：过度负债客户、中介代办客户、欺诈客户有行为特点的，比如注册所耗时间很短，上传资料很快、不间断、很精准（很熟悉各大平台流程），登录直接金融借贷通道，时间集中度高，这是高阶风控手段，需要平台数据支持才能找到关键有效维度。

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