恶意欺诈防控现已成为所有金融机构的主要风险管理任务。市场上有三种常见的防止恶意欺诈的方法。

【/h/】首先是利用黑名单机制，拒绝一些恶意诈骗者获取贷款。但是黑名单共享机制的效率越来越差，恶意欺诈者频繁使用他人的信息进行欺诈，因此黑名单机制很难在一定程度上帮助金融企业防范欺诈。而且很多平台都不愿意分享自己的黑名单，因为黑名单在一定程度上反映了贷款平台的风险控制管理水平，黑名单过多会影响平台的声誉，甚至影响平台的融资。此外，黑名单覆盖率低也是一个挑战。目前领先反诈骗企业黑名单覆盖率不超过30%。

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【/h/】二是利用贷款数据共享机制、第三方企业或大型p2p、反欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以根据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款，从而降低欺诈风险。这种方法是有效的，但对于第一贷款平台接受恶意欺诈是无效的，因为没有其他平台的贷款记录，无法识别贷款人是否是恶意欺诈。

【/h/】三是借助平台自身的风险控制模型，根据不良种子诱发的规则，识别恶意欺诈申请人。这种方法正在成为主流，其中基本上采用信息验证、特征匹配、行为分析等方法来识别贷款用户是否属于恶意欺诈用户。常见的方式有核实用户的工作地点和生活区域、查看手机应用安装、社交活动轨迹、设备聚集点、是否频繁更换手机卡、是否刻意隐藏个人信息、是否刻意在短期内暴露个人信息等等。企业使用风险记分卡对用户进行评估，根据评分结果决定是否借给客户。

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大数据可以帮助金融企业防范恶意欺诈。比如金融科技平台伊诺有成熟的数据商业应用场景，用大数据连接金融服务的供需双方，为客户提供专业全面的数据，从而为金融企业识别恶意欺诈用户。

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