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“線下場景”騙貸橫行，如何破解風控命門？

一本財經 2017-03-20 09:48

本文由一本財經（微信ID: yibencaijing）授權i黑馬發布，作者  零和。

消費金融主要分為兩部分，一是分期，二是現金貸。

從去年開始，消費金融公司提出：“風控應該跟著場景走，知道資金用途，風控更容易”。

然而，這種模式踐行一年後，一批套現者和騙貸者，野蠻殺入產業鏈中，吸食紅利。

面對如此瘋狂、無孔不入的勢利群體，消費金融如何化解這場騙貸危機？

01 歷史根源

實際上，關於消費嵌入場景的模式，很早就有，其代表就是“捷信”的駐店模式。

捷信的玩法是，信貸員駐紮在手機店中，有顧客來買手機，就給他推薦“分期”。

去年開始，互聯網化的“線下場景+分期”變得火熱，用戶依然去店鋪消費，但可以通過掃描二維碼或下載APP，在線上申請分期。

被激活的線下場景也頗多，如醫美、培訓、家裝、租房等。

“我們的風控，肯定比現金貸更好做”，某平臺的風控負責人在一次峰會上，講述行業迅速崛起的核心原因——現金貸不知道用戶將錢花在哪里，而場景分期，卻直接將錢打給店鋪和機構，“風控當然更安全”。

幾乎所有人，都認為這套邏輯無懈可擊。但他們忽視了一個關鍵環節，就是線下勾結。

有利益的地方，就有江湖——利益就如藕絲，讓各方曖昧不清，牽扯得綿延不絕。

在教育行業，騙貸行為被多次曝光。

教育分期的一個負責人透露：“我們面臨的問題是，很多教育機構收完一批用戶貸款後，直接跑路”。

很多教育機構租了幾個教室，雇了幾個教師幹培訓班。對他們來說，卷錢而逃太容易。

有固定資產的醫院，跑不了路，總歸好一點吧？很多醫美分期行業的從業者，抱著這樣的邏輯，進入行業，卻發現完全高估人的貪念。

一本財經在《醫美騙貸狂歡》中，揭露了這條產業鏈。

去年年中開始，醫美分期陷入“騙貸”深淵中，數千中介纏繞其中，和醫院勾結騙貸。

分成的比例，也極高，“不做手術，純騙貸的，三七分，中介七；需要做手術的，五五分，”一位大中介楊泉稱。

楊泉如今已成為金字塔頂端的人物，月收入上百萬，他參與這條產業鏈近一年，他也一直在思索，這場騙貸狂歡，到底是如何產生的？

“其實，源自於行業的高返傭制度，”楊泉稱。

目前，全國大概有2.4萬家美容整形機構，遠遠飽和。為了獲客，掌握客源的中介和渠道，開始出現。

醫美行業中介返點，普遍高達50%，一些客源旺盛的中介，可高達70%——居然和套現的分成比例無差。

這才導致，分期這個新的玩家進入後，利益鏈條的失衡，被多次利用。

一般高返傭的行業，都具有一個共同特征——暴利和定價不透明。

譬如，在醫美行業，一支玻尿酸，價格從幾百到幾千不等，各家醫院的定價，都“隨心所欲”。

因此，再高的返傭，整形醫院也不在乎，“即使他們將價格提高一倍，客戶也無法察覺，”楊泉稱，實際上，幾乎每個醫院都有兩份報價單，一份是中介拉來的客戶，一份是自己找上門的客戶。

而同樣的價格不透明，也發生在教育行業——你如何為知識去定價呢？一節課賣10塊，還是1000塊，完全仁者見仁。

教育行業的返傭，也高達30%左右。

而這些，便是滋生騙貸和套現的歷史土壤。

為了防止“人性之惡”的溢出，就需要制定一套規則，去懲罰和約束。

“如果行業的高返傭制度，暫時根除不了，起碼要建立一套溯源制度，中介帶來的客戶拒絕還款，要扣除中介的傭金，”一醫美平臺的風控負責人陳曉認為，行業是靠利益捆綁，也可以用利益制約。

02 打破暗箱

一個中介橫行的行業，風控的第一步，是需要在價值鏈鏈條中，化解機構和中介的利益勾結。

“線下消費場景加線上申請分期，很容易產生暗箱化環節，難以杜絕線下人員的勾結，”針對“場景是最好的風控”的說法，業內開始出現反對和質疑之聲。

這大概也是一些公司采取駐店模式的核心邏輯——好歹現場有自己人把守，杜絕大量暗箱化操作。

某消費金融的風控負責人羅一鳴稱，他們通過大量方式測試，找到了一些破局點。

他們的方式是，雙向風控——既要針對機構風控，也要針對個人風控。

“先從2B入手，對合作機構進行嚴格審核，”羅一鳴稱，一家醫院是否正規經營，是否被中介“綁架”，能找到一些蛛絲馬跡。

羅一鳴會先在線上，查輿情：投訴多不多，有無負面等。

線下，他們會派人“蹲點”，觀察對方的客流量。

再暗訪，佯裝成中介，看對方接不接單；甚至會稱是投資人，進行“盡調”，查看月流水。

最後，他們再派一批人員去談合作。

“在知己知彼的前提下，他們說的是否是真實，我們基本有判斷，”羅一鳴稱。

合作之後，他們就開始給醫院畫經營模型，任何超出模型之外的波動，都有預警。

羅一鳴會時時監控醫院的數據——以前一個月流水100萬，突然變成了500萬，就屬於異常波動。

他稱，這和銀行去店鋪蹲點，核心邏輯是一樣的。

蹲點人員看客流量、翻臺率，計算店鋪流水，如果銀行發給店鋪“pos”機上的流水，遠遠高於大概計算，這家店就可能存在套現行為。

除了規則上的手段，一些公司也會用制度，扼殺“人性之惡”的溢出。

羅一鳴會根據一家機構的綜合經營情況，授予不同分期額度，這個邏輯也很容易理解——一家小診所，經常做十萬大項目的可能性較低。

“行業的授信額度太高，需要降下來，”他稱，醫美的用戶群體分層比較明顯，喜歡動大手術的，大多還是來自服務業，夜場、網紅等。

而一般用戶，更多能接受“微整”，打個玻尿酸、肉毒素等。

“因此，大多的用戶，並不需要過高的授信額度，”羅一鳴認為，授信額度太高，也和所謂的“普惠金融”背道而馳。

“我們會和醫院，簽署風險共擔的協議，”陳曉稱，不僅要分化醫院和中介的“同盟”，還要拉攏醫院。

但行業中認真做B端風控的公司，並不多。

“因為放棄一家機構，相當於放棄一個渠道，”羅一鳴去一些地方考察時，發現在農村做牙整形的小診所，居然都有醫美分期平臺入駐。

03 風控與平衡

“機構是你的獲客場景，你的場景是否優質，直接決定了你的用戶是否優質，”羅一鳴稱，但大部分公司風控重心，依然只放在C端。

C端的風控很難嗎？

實際上，也有很多規則，可以防住集體騙貸的行為。

譬如，同一個地方的人集中來貸款，年齡階層太大，甚至高齡男性都來申請，都屬於“異常波動”。

買單俠朱君稱，一些行為數據，也可以作為識別欺詐的方式。

比如，借貸者在線上填寫借貸申請表的速度、打字速度、拉動菜單的速度等。

如果幾個顧客填表速度大致相同、打字習慣一致，“直接將拖拉條拉動最後，選擇最高的借款額度，”朱君稱，這樣的人，存在和門店勾結，一起欺詐的可能性。

相對來說，對於單個騙貸者，防守的難度加大，需要更高階的技術。

ZRobot的CEO喬楊稱，其實可以借助“漫網”技術解決。

比如說，醫美行業，大部分的中介都是從貸款轉戰而來，他們的電話號碼、社交號碼、IP地址都沒有大的變動，很多騙貸者的數據，已加入黑名單。

“實際上，現在騙貸大多是團夥作案，他們與黑名單上的人，多少會有一些聯系”，喬楊稱。

通過多維度的用戶信息，可以關聯到用戶的好友、好友的好友，甚至多維度的聯系人，再分析這個複雜的關系網絡，來判斷一個用戶是否有風險。

羅一鳴稱，在“反欺詐”上，實際上已有很多成熟的技術。

陳曉認為，行業出現亂象、騙貸猖獗的核心原因，是“沖量玩家”的野蠻玩法。

“行業中一些玩家的做法是，急速做大，新業務量沖進分母，這樣壞賬率就低，再融資做更大，到一定規模後，再收緊風控，慢慢就形成閉環，”陳曉稱，也有沖量玩家玩得不錯，行業有一些成功案例。

“但成功者寥寥，大家沒有看到背後屍橫遍野，”陳曉稱，金融的風險爆發極為迅猛，不是細水長流，而是地震式崩盤。

“實際上，行業真的有法可破，關鍵是是否想破，”羅一鳴稱，消費金融發展這兩年，該進入沈澱時代。

金融領域確實有不少迅猛崛起的神話，但也不缺一夜顛覆的大敗局。

對風險，需要永保敬畏之心。

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