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“线下勾结”导致骗贷猖獗,风险频发的隐患中如何有效风控?

有固定资产的医院,跑不了路,总归好一点吧?很多医美分期行业的从业者,抱着这样的逻辑,进入行业,却发现完全高估人的贪念。

  消费金融主要分为两部分,一是分期,二是现金贷。

  从去年开始,消费金融公司提出:“风控应该跟着场景走,知道资金用途,风控更容易”。

  然而,这种模式践行一年后,一批套现者和骗贷者,野蛮杀入产业链中,吸食红利。

  面对如此疯狂、无孔不入的势利群体,消费金融如何化解这场骗贷危机?

  01历史根源

  实际上,关于消费嵌入场景的模式,很早就有,其代表就是“捷信”的驻店模式。

  捷信的玩法是,信贷员驻扎在手机店中,有顾客来买手机,就给他推荐“分期”。

  去年开始,互联网化的“线下场景+分期”变得火热,用户依然去店铺消费,但可以通过扫描二维码或下载APP,在线上申请分期。

  被激活的线下场景也颇多,如医美、培训、家装、租房等。

  “我们的风控,肯定比现金贷更好做”,某平台的风控负责人在一次峰会上,讲述行业迅速崛起的核心原因——现金贷不知道用户将钱花在哪里,而场景分期,却直接将钱打给店铺和机构,“风控当然更安全”。

几乎所有人,都认为这套逻辑无懈可击。但他们忽视了一个关键环节,就是线下勾结。

有利益的地方,就有江湖——利益就如藕丝,让各方暧昧不清,牵扯得绵延不绝。

  在教育行业,骗贷行为被多次曝光。

  教育分期的一个负责人透露:“我们面临的问题是,很多教育机构收完一批用户贷款后,直接跑路”。

  很多教育机构租了几个教室,雇了几个教师干培训班。对他们来说,卷钱而逃太容易。

有固定资产的医院,跑不了路,总归好一点吧?很多医美分期行业的从业者,抱着这样的逻辑,进入行业,却发现完全高估人的贪念。

一本财经在《医美骗贷狂欢》中,揭露了这条产业链。

  去年年中开始,医美分期陷入“骗贷”深渊中,数千中介缠绕其中,和医院勾结骗贷。

  分成的比例,也极高,“不做手术,纯骗贷的,三七分,中介七;需要做手术的,五五分,”一位大中介杨泉称。

  杨泉如今已成为金字塔顶端的人物,月收入上百万,他参与这条产业链近一年,他也一直在思索,这场骗贷狂欢,到底是如何产生的?

“其实,源自于行业的高返佣制杨泉称。

  目前,全国大概有2.4万家美容整形机构,远远饱和。为了获客,掌握客源的中介和渠道,开始出现。

  医美行业中介返点,普遍高达50%,一些客源旺盛的中介,可高达70%——居然和套现的分成比例无差。

  这才导致,分期这个新的玩家进入后,利益链条的失衡,被多次利用。

一般高返佣的行业,都具有一个共同特征——暴利和定价不透明。

  譬如,在医美行业,一支玻尿酸,价格从几百到几千不等,各家医院的定价,都“随心所欲”。

  因此,再高的返佣,整形医院也不在乎,“即使他们将价格提高一倍,客户也无法察觉,”杨泉称,实际上,几乎每个医院都有两份报价单,一份是中介拉来的客户,一份是自己找上门的客户。

  而同样的价格不透明,也发生在教育行业——你如何为知识去定价呢?一节课卖10块,还是1000块,完全仁者见仁。

  教育行业的返佣,也高达30%左右。

  而这些,便是滋生骗贷和套现的历史土壤。

  为了防止“人性之恶”的溢出,就需要制定一套规则,去惩罚和约束。

  “如果行业的高返佣制度,暂时根除不了,起码要建立一套溯源制度,中介带来的客户拒绝还款,要扣除中介的佣金,”一医美平台的风控负责人陈晓认为,行业是靠利益捆绑,也可以用利益制约。

  02打破暗箱

一个中介横行的行业,风控的*步,是需要在价值链链条中,化解机构和中介的利益勾结。

  “线下消费场景加线上申请分期,很容易产生暗箱化环节,难以杜绝线下人员的勾结,”针对“场景是*的风控”的说法,业内开始出现反对和质疑之声。

  这大概也是一些公司采取驻店模式的核心逻辑——好歹现场有自己人把守,杜绝大量暗箱化操作

  某消费金融的风控负责人罗一鸣称,他们通过大量方式测试,找到了一些破局点。

他们的方式是,双向风控——既要针对机构风控,也要针对个人风控。

  “先从2B入手,对合作机构进行严格审核,”罗一鸣称,一家医院是否正规经营,是否被中介“绑架”,能找到一些蛛丝马迹。

  罗一鸣会先在线上,查舆情:投诉多不多,有无负面等。

  线下,他们会派人“蹲点”,观察对方的客流量。

  再暗访,佯装成中介,看对方接不接单;甚至会称是投资人,进行“尽调”,查看月流水。

  最后,他们再派一批人员去谈合作。

  “在知己知彼的前提下,他们说的是否是真实,我们基本有判断,”罗一鸣称。

  合作之后,他们就开始给医院画经营模型,任何超出模型之外的波动,都有预警。

  罗一鸣会时时监控医院的数据——以前一个月流水100万,突然变成了500万,就属于异常波动。

  他称,这和银行去店铺蹲点,核心逻辑是一样的。

  蹲点人员看客流量、翻台率,计算店铺流水,如果银行发给店铺“pos”机上的流水,远远高于大概计算,这家店就可能存在套现行为。

除了规则上的手段,一些公司也会用制度,扼杀“人性之恶”的溢出。

  罗一鸣会根据一家机构的综合经营情况,授予不同分期额度,这个逻辑也很容易理解——一家小诊所,经常做十万大项目的可能性较低。

  “行业的授信额度太高,需要降下来,”他称,医美的用户群体分层比较明显,喜欢动大手术的,大多还是来自服务业,夜场、网红等。

  而一般用户,更多能接受“微整”,打个玻尿酸、肉毒素等。

“因此,大多的用户,并不需要过高的授信额度,”罗一鸣认为,授信额度太高,也和所谓的“普惠金融”背道而驰。

  “我们会和医院,签署风险共担的协议,”陈晓称,不仅要分化医院和中介的“同盟”,还要拉拢医院。

但行业中认真做B端风控的公司,并不多。

  “因为放弃一家机构,相当于放弃一个渠道,”罗一鸣去一些地方考察时,发现在农村做牙整形的小诊所,居然都有医美分期平台入驻。

  03风控与平衡

“机构是你的获客场景,你的场景是否优质,直接决定了你的用户是否优质,”罗一鸣称,但大部分公司风控重心,依然只放在C端。

C端的风控很难吗?

实际上,也有很多规则,可以防住集体骗贷的行为。

  譬如,同一个地方的人集中来贷款,年龄阶层太大,甚至高龄男性都来申请,都属于“异常波动”。

  买单侠朱君称,一些行为数据,也可以作为识别欺诈的方式。

  比如,借贷者在线上填写借贷申请表的速度、打字速度、拉动菜单的速度等。

  如果几个顾客填表速度大致相同、打字习惯一致,“直接将拖拉条拉动最后,选择最高的借款额度,”朱君称,这样的人,存在和门店勾结,一起欺诈的可能性。

相对来说,对于单个骗贷者,防守的难度加大,需要更高阶的技术。

  ZRobot的CEO乔杨称,其实可以借助“漫网”技术解决。

  比如说,医美行业,大部分的中介都是从贷款转战而来,他们的电话号码、社交号码、IP地址都没有大的变动,很多骗贷者的数据,已加入黑名单。

  “实际上,现在骗贷大多是团伙作案,他们与黑名单上的人,多少会有一些联系”,乔杨称。

  通过多维度的用户信息,可以关联到用户的好友、好友的好友,甚至多维度的联系人,再分析这个复杂的关系网络,来判断一个用户是否有风险。

罗一鸣称,在“反欺诈”上,实际上已有很多成熟的技术。

陈晓认为,行业出现乱象、骗贷猖獗的核心原因,是“冲量玩家”的野蛮玩法。

  “行业中一些玩家的做法是,急速做大,新业务量冲进分母,这样坏账率就低,再融资做更大,到一定规模后,再收紧风控,慢慢就形成闭环,”陈晓称,也有冲量玩家玩得不错,行业有一些成功案例。

  “但成功者寥寥,大家没有看到背后尸横遍野,”陈晓称,金融的风险爆发极为迅猛,不是细水长流,而是地震式崩盘。

  “实际上,行业真的有法可破,关键是是否想破,”罗一鸣称,消费金融发展这两年,该进入沉淀时代。

  金融领域确实有不少迅猛崛起的神话,但也不缺一夜颠覆的大败局。

  对风险,需要永保敬畏之心。

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