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    九成黑名单产品失效,上千万用户被“误伤”

    本文共4933字,预计阅读时间158

    ?在金融科技的发展史中,曾诞生了一个特殊的产品:黑名单。

    很多大数据或风控公司,会将一些逾期、高危用户列入“黑名单?#20445;?#19981;再提供金融服务。这些用户,就成为了传说中的“黑户”。

    一段时间内,黑名单发挥了重要作用,是行业主要风控手段之一,被视为“央行征信”的一个补充。

    但最近,一家金融科技公司进行了统计,发现上千万白用户、灰用户被混在市面上的黑名单中,导致市场上九成的黑名单正在失效。

    而被误伤的用户,丧失了享受金融科技服务的权利,却投诉无门。

    这些模棱两可的用户为何被卷入黑名单中?黑名单是如何一点点失效的?

    这是对金融科技风控的一个拷问,也预示着野蛮混乱的金融科技风控,开始进入下半场……

    01 失效

    金融科技行业开始形成一个共识:黑名单正在失效。

    一家网贷头?#31185;?#21488;,曾经因为失误,给一批黑名单上的用户放了贷款。

    这个平台本来准备承受巨额损失,没想到绝大多数用户都还款了,逾期率也并?#25381;?#19978;升太多。

    “正是因为这件事情,整个行业都开始审视黑名单数据可能存在的问题。”ZRobot的CEO乔杨称。

    无独?#20449;肌?/p>

    一个现金贷平台的负责人马钰曾因为接口问题,停止了黑名单的采购,却意外地发现,逾期率并?#25381;?#26126;显上升。

    马钰坦言,现在行业中的很多公司采购黑名单,其实只是为了求“心理安慰?#20445;?#32842;胜于无。

    一家大数据公司为了求证黑名单数据的有效性,曾经测试过5家黑名单数据,结果颇为惊人。

    结果显示,在现金贷行业,普通用户的逾期率为11%,而黑名单逾期率为12%。

    只相差1%,黑名单?#36127;?#24418;同虚设。

    如今,黑名单沦为“聊胜于无”的鸡肋产品,但曾经,它却是金融科技行业的“大杀器”。

    在中国,征信体系一直未完全建立。

    尽管有央行征信,但这个体系只针对银行用户,且大量的“白户”?#25381;?#34987;覆盖。

    另一方面,央行征信并?#25381;?#23558;金融科技的数据纳入统计,也只开放给持牌系使用。

    因此,大量的数据公司崛起,并试图建立起金融科技的全新的风控体系。

    而其中最著名的产品,就是“黑名单”。

    黑名单并非新鲜事物。

    银行早就开始对用户进行五级分类,被列在“损失”类的用户,就很难获得信贷服务。

    外界会约定俗成地称这类用户“上了银行黑名单”。

    在金融科技兴起后,因为行业风控手段不完备、征信不健全,黑名单开始被市场倚重。

    当时市面上收集黑名单数据主要是三种方式,第一种,就是共享。

    在2015年前后,曾经兴起过很多数据共享的平台,比如91征信。

    当时它们的模式,就是和多家金融机构合作,让对方上传黑名单数据,同时对方也可以查询大家共享的黑名单。

    第二种方式,就是交换。

    比如一家头部的数据公司,给催?#23637;?#21496;免费提供“数据修复?#20445;?#20294;同时,催?#23637;?#21496;要给他们共享?#32422;?#30340;催收名单。

    这相当于将已被催收的逾期用户,列入了“黑名单”。

    第三种方式,相对来说比较灰色,就是爬取。

    一些机构会部分公布黑名单,比如法院会公布全国失信被执行人名单。

    这些信息都会被爬取,成为黑名单的来源。

    当然,一些非公开或者半公开的数据,也会成为被爬取的对象。

    这三类获取方式,成为当时最主流的黑名单来源。

    当时金融科技市场刚刚兴起,信息新鲜,未被污染,因此,在一开始,黑名单的效果不错,并一度成为金融科技行业主要的风控手段之一。

    02 原因

    但是,随着时间的流逝,黑名单开始被污染,效果逐渐递减。

    首先,整个行业对于黑名单?#25381;?#19968;个明确的指标,哪些算黑,哪些算灰,哪些算白,各家有一套说法。

    比如,一些用户被催收,此后他们的信息,就可能被催?#23637;?#21496;输送进黑名单。

    但其中,有些用户可能只是忘记了,催收一催就还了款;还有一些用户,只是短暂逾期,在一个月内就还款了。

    这样的用户,算“黑”吗?

    “在征信体系报告中,连续逾期90天以上,是不良征信的一种表现。”电话邦创始人毛羽建称。但在金融科技行业,?#25381;?#19968;个统一的黑名单标准。

    在央行征信报告中,会详细列出个人的借贷?#28784;?#20449;息明细,银行可以据此对用户做出?#21368;稀?/p>

    如果你不小心逾期过一?#21361;?#20294;之后一直在很好地还款,银行也许仍然会认为你是一个好用户。

    但在黑名单中,?#25381;?#19978;述细节。

    因此,一个用户是欠了500元,还是1000元,不得而知。用户是逾期了30天,还是60天,同样不得而知。

    标准混乱,数据源?#19981;?#20081;。

    现在行业的大部分黑名单,都是采取?#23433;?#24471;付费制”。

    比如,你的用户叫张三,这个人刚好在黑名单库里,那么你就得付1元的查询费用。

    那么,怎样做才能命中更多的用户?当然是你的黑名单库越大越好。

    其实,行业中还有一些灰名单,这些用户的逾期可能并不是很严重,但为了扩充?#32422;?#30340;黑名单库,一些黑名单数据商就会把灰名单也充进黑名单里。

    “一些中间的数据商,为了多赚钱,会去市场上进各种各样的黑名单,但它们其实并不知道这些黑名单的来源。”资深从业者刘明光称。

    灰名单冒充黑名单,还算好的,还有一些平台开始?#23433;?#27801;子”。

    某数据共享平台做了6个月左右,就发现?#32422;?#30340;黑名单严重失效。

    “因为很多金融平台故意将一些好用户掺到黑名单里,目的就是让这些用户只能在?#32422;?#24179;台上贷款。”这个共享平台的负责人称,这不是个案,60%的金融公司都掺沙子。

    区别,只是程度的轻重而?#36873;?/p>

    “当市面上流通着各种黑名单,而里面牵扯到各种数据来源时,‘灰’或‘白’会对整个黑名单形成一定的覆盖度,此后,黑名单就会失效。”刘明光说。

    当作假和掺沙子成为行业的潜规则后,所谓的黑名单变得黑白难辨、真假难分,无可避免地落入了“劣币驱逐良币”的窠臼。

    03 投诉无门

    征信,有一个重要的原则,就是公平。

    因为它可以决定一个人在金融行业的地位和权利:是否可以获得贷款,能享受到怎样的利率。

    所以,在各国的征信体系中,公平性和可解释性极为重要。

    如果用户在?#32422;?#30340;央行征信报告中看到一条逾期记录,但他已经还清,而逾期还在显示,他就可以去央行征信中心投诉。

    如果证实确?#23548;?#24405;有误,央行征信中心会予以更正。

    除此之外,征信还会顾及人的成长性。

    比如一个用户在刚毕业的时候,钱比较紧张,出现了一定的逾期,但后来他的工作稳定,有了偿还能力。

    如果因为以前有过一点逾期,就再也贷不到款,这对他也不公平。

    所以,一般来说,央行征信只记录最近5年的征信数据。

    实际上,央行相关人员曾对外表示,人民银行征信中心?#25381;小?#40657;名单”。

    “央行征信报告只是客观地收集和展示个人的信用信息,不对个人信息做任何评价。”毛羽建表示。

    因为标准不统一、来源混乱,有大量用户被黑名单误伤。没人关心他们的成长性,他们也?#25381;?#30003;诉渠道,只能一黑到底,彻底与金融科技提供的金融服务无缘。

    “?#25381;?#20154;关心这份黑名单数据是2015年的,还是2019年的。”毛羽建说,在央行体系中,可能一个用户的生命周期是5年,但目前在金融科技领域,黑名单普遍缺乏更新和退出机制。

    ?#25381;?#20154;会关注用户的成长性,并进行数据更新。

    2019年1月,一位山西临汾的用户惊讶地发现,?#32422;?#30340;名字被列入了互金黑名单。

    问题是,他?#25381;?#33719;得过一分钱网贷——此前他多次申请贷款,都?#25381;?#36890;过。

    “我可以申请我的个人信誉保护权吗?感觉好坑啊。”这位用户在某法律咨询网站上抱怨。

    而他并非一个人。

    同样是在这个网站上,一位山东潍坊的用户称,突然查到?#32422;?#22312;网贷黑名单中。

    但是,在此之前,他从未接触过网贷。

    这位用户怀疑,?#32422;?#30340;个人信息被泄露之后,有人用它去贷了款。

    媒体还曾报道,一位到南京发展的小伙子,买了一张当地电话卡。很快,他就接到了一堆催收电话——这张电话卡此前的主人,被列入了网贷黑名单。在未经核实的情况下,运营商又把这个手机号卖给了这个小伙子。

    到底有多少人被黑名单误伤?

    最近,一家金融科技公司采购了市面上多款黑名单产品,并从中抽取样本进行检验,结果让?#21496;取?/p>

    “40%到60%的用户并不算黑,只能算灰,甚至还有很多好用户混在里头。?#22791;?#20844;司负责人称,现在市面上号称有2000万黑名单数据,按照这个比例,起码有上千万的用户被误伤。

    04 未来

    在中国征信体系尚未建立之前,大数据风控确实?#27605;?#39047;多,也曾经成为央行征信的重要补充。

    但因为野蛮生长,?#25381;?#32479;一标准,曾经撞线式发展的行业,如今已走到了瓶颈期。

    黑名单失效,就是进入瓶颈的一个信号。

    这些曾经冲在一线的大数据和风控公司,下一步将如何发展?未来又在何方?

    多位行业从业者认为,征信还是得交给国家层面的机构,大数据风控的?#27573;?#20250;越来越小,但反欺诈肯定是一个方向。

    “不过,黑名单绝对不等于反欺诈。”算话智能科技CEO蒋庆军称,黑名单很难防住欺诈。

    一般而言,欺诈都是黑产精心包装好一些资料后行动,在早期,很难发现这些资料是欺诈所为。

    攻与防,向来是一场不对等的战争。

    进攻方经常信息互通有无,率领大军?#34892;?#36827;攻一个个独立的?#28508;ぁ?#20294;?#28508;?#20043;间,信息却不互通,各自为?#20581;?/p>

    有什么方式可以将?#28508;?#38388;的信息打通,统一作战?

    国外有一个模式,叫Anti-Fraud bureau,已经有一百多年的历史,蒋庆军直接将其译成“反欺诈局”。

    他认为,用这个模式,才能真正做好反欺诈。

    蒋庆军称,他们尝试这个模式三年了,具体的做法,就是和金融机构系统打通,?#27809;?#26500;会将收到的申请资料,同步给反欺诈局,进行欺诈检验。

    金融机构怎么会同意把申请资料给第三方公司?这不是涉及用户隐私吗?

    有趣的是,这个反欺诈局模式,只需要一些脱敏数据,甚至不需要实名信息。

    “客户只需要给我们几个脱敏的字?#21361;?#26159;否实名都?#25381;?#20851;系,?#19968;?#21578;诉你这些申请的资料里有?#25381;需?#30133;。”蒋庆军称,反欺诈跟征信的一个重大区别,就是不针对人,只针对行为。

    比如,金融机构只提供一个申请资料的地址、手机号码,就能发现端倪。

    假设一个欺诈团伙包装了一套资料,同时在20个平台上申请,单一平台很难发觉。

    但在反欺诈局的大网络下,风控人?#34987;?#21457;现,这个地址和电话,在短时间内被集中用来申请贷款,存在欺诈风险。

    在这个过程中,反欺诈局不用知道用户的姓名。

    “现在市面上都讲究秒贷,欺诈数据就算5分钟更新一?#21361;?#37117;有可能防不住。”蒋庆军称。而反欺诈局这个模式,相当于将各个封闭的?#28508;?#20449;息打通,做到随时“布防”。

    只要数据能随时同步,?#28508;?#30340;防御力会集体提升。比如,一个堡垒防住了一次欺诈,这个策略会被同步到其他堡垒,大家的战斗力同步提高。

    但这个模式最大的问题是,早期有一个非常艰难的“啃市场”的过程。

    “我?#20052;?#19977;年,为了让更多金融机?#20849;?#19982;进来,都是免费查询。”蒋庆军称,直到现在,他们检测了9.8亿份贷款申请,并加上了很多其他维度数据,建构了知识?#35745;祝?#27169;式才算走通。

    因为只需要贷前的脱敏数据,并不需要贷后数据,金融机构慢慢消除了顾?#29301;?#24320;始愿意合作。

    熬过三年寒窗,才能形成一定规模。对于大部分公司来说,可能很难沉下心来。

    黑名单,就要退出历史舞台了吗?

    毛羽建认为,对于那些?#21368;?#31435;数据源?#25237;?#31435;?#25628;?#33021;力的平台,黑名单依?#25381;?#25928;。

    比如,一家金融平台?#32422;?#30340;黑名单数据,还是有一定效果的。

    但是,大部分的黑名单已完成了历史使命,不再是主流产品。

    结语

    中国征信与大数据风控的融合、碰撞与补充,构成了一段奇妙的历史。

    黑名单渐渐失效,这是金融科技进入下半场的信号。

    简单?#30452;?#30340;打法,短期有效,但却无法长时间接受考验。

    合规化、差异化、精细化,才是下半场的主旋律。

    文/罗素 零和

    本文系未央网专栏作者一本财经发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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