云蜂科技：在大数据风控领域，黑名单可以这样用

时至今日，大部分金融机构完成了从下线到线上完成客户获取、信用评估、交易促成及后续客户服务的转变，但这个流程中，互联网金融机构获取到的数据、场景、人群等都和传统金融有着天壤之别。在以前，银行一般采取的是信贷员审核模式，而在互联网金融中，则是以线上信贷的模式，快速经过系统风控体系审核，实现对申贷用户的批贷。

互联网金融时代，效率确实得以提升，但是这其中欺诈风险控制，又成为了金融机构不得不面对的另一个挑战。既要考察申贷用户的信用风险，更要预防欺诈行为的发生。而这其中，风控黑名单就成为了诸多金融机构进行风险控制的重要一环。

实际上，从安全的角度来说，黑名向来是一个非常核心的功能，防火墙拦截是黑名单，WAF的规则大多也是黑名单……黑名单的利用，让金融机构可以更加简单直接判断一个人是否存在欺诈行为。

风控黑名单是个多维度数据

在人们普遍的印象中，那些个人信用报告中有还款逾期、被银行列入拒绝信贷的用户，才能被称之为“信用黑名单”。

而当下的金融机构，特别是小微信贷机构在风控中使用到的“风控黑名单”，则是一个除了央行征信体系之外，涵盖黑卡交易卡号名单、有过恶意交易或订单的IP、手机号码、小额贷款逾期用户、P2P欠贷不还用户、法院失信被执行名单、盗卡、敲诈勒索、刑事处罚、网络社交平台上不良记录等多个维度的统称。

今天我们所谓的黑名单用户，也一般指的是历史上存在不良信用记录的人群。比如有过信用卡逾期、贷款逾期的用户。对于黑名单用户，金融机构通常会拒绝或者限制其之后的信贷申请。使用黑名单来做风控，是金融机构最基本的手段之一。

为什么会进入风控黑名单?

如今大部分互联网金融机构，P2P、消费金融、小微信贷等大都利用大数据来做风控，甚至一些大平台会自己做第三方征信作为风控数据参考，这方面如蚂蚁金服的芝麻信用、京东金融、考拉征信等公司已经在此前作出了尝试。

反推当下各大金融机构，或者专业做大数据风控服务的第三方来看，诸如蚂蚁金服、京东金融、云蜂科技等，他们风控黑名单大都参考以下几个维度：

(1) 综合负债高。网贷和传统贷款不同，在第三方风控服务商出现后他们共享着诸多相同的信息，一旦查出申请人负债过多，会申请不通过。

(2) 多头借贷。申贷用户信息呈现出，在多家平台有借贷行为，这种情况下会被判定为逾期风险高，甚至是以贷还贷。

(3) 有骗贷风险。申贷人的资金使用方向不符，身份不统一，手机号非实名等，都会加深被拒绝的风险。

(4) 借款次数多，逾期次数多。多次在平台发起借贷行为，这些行为都被大数据记录在案，次数越多，审批越难;未及时还款造成逾期，这多半会被判定为缺乏还款能力，存在很大信用风险。

(5) 有法律纠纷事件。虽然没有被列入全国被执行人名单，但是涉及法律纠纷的人，目前是无法从事借贷行为的，因为你已经在黑名单的边缘了

(6) 资料涉嫌造假。未按照实际情况如实填写相关内容，平台审核人员如果发现这一行为，多半会把该类人记录为“不诚信用户”。

大数据风控时代，如何用好黑名单?

大数据时代的来临，极度扩大了数据收录范围。

从数据来源上看，大数据增加了P2P和小微信贷公司等无法接入央行征信中心的数据源，将P2P和小微信贷的逾期用户、欺诈用户和失联用户也纳入到了黑名单体系。

从数据维度上来看，大数据通过爬取和整合等技术，不断收集和整理全网大规模的不良信息数据，增加了许多央行征信中心目前尚未涵盖的数据维度，例如保险骗保信息、交通违法信息等。

到今天，不管是蚂蚁金服、京东金融这样本身自带数据流量的平台，还是云蜂科技这样独立第三方大数据风控服务商，都可以实现利用大数据技术对征信主体本人不良信用记录的查询，还可以利用社交数据的关联性，查询到与征信主体有紧密社交关系人群的不良信用记录情况。

另一方面，云蜂科技这样的独立第三方大数据风控服务商的出现，也一定程度上打破了领域内一直以来存在的信息孤岛问题。云蜂科技的出现，让黑名单共享成为可能，由云蜂作为平台，建立信息联盟，将行业领先的互金平台信息整合起来，不盲目扩大黑名单规模，保证黑名单质量，由此形成正向循环。

有了黑名单，只是迈出了风控的第一步，而利用大数据、人工智能、云计算、生物识别等技术搭建完善的风控模型和体系，才是云蜂科技一直在思考并不断尝试的方向。在风控黑名单的利用上，云蜂科技基于海量数据及服务金融客户的经验，积累了千万量级的黑名单助力金融企业进行风险控制。

在互联网背景下，即便一个人的不良金融消费记录藏得再深，也逃不过大数据风控的火眼金睛。大数据风控的来临，未来将可以基于信息采集获取、黑名单、风控模型等对用户的各种行为进行多维度分析，从而综合判断申贷人的的风险系数。而云蜂科技这样独立第三方角色的金融科技公司，也将迎来更大的发展空间。