"固然在我们平凡人看来，就这么蝇头小利的一点点羊毛，没空还懒得薅呢，但是在恶意羊毛党团伙那边，是可以发财的。大多数互金平台上70%的借贷丧失，根源是诈骗；这此中，70%是有构造的团伙诈骗，而不是单个坏蛋。"泉源：愉见财经 作者：夏心愉
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故事一# i% J; I d/ e1 }/ @
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我在好几年前采访过一起光荣卡诈骗事故，一共7张全部来自福建泉州的身份证办的光荣卡，在某几天发生了会合大额套现，每张都乐成套现几十万后，这钱就不还了。直到逾期产生，银行卡部分举行追索，才发现标题的紧张性：这些持卡人一个都找不到了；办卡用的身份证估计也都是从山区老农那边“买”来的。: H8 `! Y: \; o3 `4 Q
1 E5 X% v; y5 r2 R4 U" Q你听到这里肯定以为愉记出BUG了，毫无征信纪录的泉州农村住民，怎么办得出高额度光荣卡？骗子是费尽心血的。他们卯上了一家有客户星级评价的国有大行，先用他们收来的这些身份证，仅仅办的是借记卡，非但不要银行的钱，还往这堆卡里存点钱，然后在这一堆他们控制的账户间，交错发生大额的流水过账。
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+ G' Q) ^+ q( V（这里要插一句，持别人身份证开平凡账户，理论上是不可以的，由于开户必须要亲办。但标题是，人脸辨认技能就算到本日还没遍及，更别说我采访这则消息的2012年，当时间连照片都是好坏的老版身份证都还流通。说白了，查对身份证是不是开户者本人的，都靠银行柜面职员的肉眼看，人都是两只眼睛一鼻子，很多人本人和身份证照片长得原来就很不像，以是，这当中发生的马虎，并不是个案。。。）
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说回到骗子桥段，他们实在使用了这家银行的星级评价体系。这套体系是半自动化的，对于这几个转账结算流水相当不错的卡账户，厥后评价运算开始自动升级，从“一星”一起逐步升到“五星”最高级别。而五星客户，我瞎猜又在银行那头表格里填了估计什么什么贸易商如许的假从业配景，办下光荣卡，逐步就养到了几十万额度。
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: Y. V1 u. g: p" T反面的故事就落于俗套了，养卡提额套现卷钱走人诈骗。反正就算公安查起来，身份证的主人怕是还在大山里务农，一问三不知。
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) N, Z7 K* y: G' s: N" L" s8 r1 W（备注：关于光荣卡套现这一部分，各位如果有爱好做个扩展阅读，可以点击“愉见财经”早前一期语音专栏《光荣卡“精养”与“套现”花招大公开》。）; d1 c' ]6 X/ n- g+ b* B( W% ~1 \
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银行油水厚，被诈骗那么几百万也算吃一堑长一智，该去完满一下配景风控。但互金机构遇到这种恶意团伙，说不定就是生死生死的事儿了。下头照旧个真实的案例。
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2015年7月，广州有某个互联网金融公司，为了获客搞一、两百代金券的优惠，意思是只要投资人来投标的，就给代金券。这家互金平台当时还算是在融到了两个亿的风口，用一些补贴来做大规模，也算是这一行的常见烧钱模式。
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但不盛意思，这个补贴筹划被一伙来自湖南的恶意团伙作案的羊毛党给瞄上了。效果，密密麻麻的投资账户全部薅了代金券、全部买入7天期的超短标，到期团体赎回（固然包罗代金券兑价补贴一起计入），拿钱走人。 z d. [& F6 o4 k
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值得一提的是，现在的技能已经发展到，很多申请环节都可以用呆板人技能、呆板人账号薅羊毛了。+ ]) `4 C0 Z# ~% F1 V
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这家互金平台就因这个事故的重压，再没缓过气来，倒闭了。就这么活生生地死在了团伙羊毛党手里。# k+ M1 }5 t. P8 l9 `7 t- e8 T5 }
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就是这么暴虐。固然在我们平凡人看来，就这么蝇头小利的一点点羊毛，没空还懒得薅呢，但是在恶意羊毛党团伙那边，是可以发财的。各人大概不知道，这种恶意团伙是很多金融机构搞营销的天敌。别说是风控技能较弱的民营平台了，就算是银行光荣卡中心偶然间搞搞红包啦、返利啦这些活动，有些案例里，也会遇到砸下去的专项营销费用，高出50%、以致高达70%，都进了恶意羊毛党团伙口袋。
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愉记的一个朋侪，从银行跳槽去了互金公司，这公司是做小额消耗信贷的。
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他在银行也放贷款、现在也放贷款，放贷款都讲风控，但他说，两者的头脑逻辑完全不一样。
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- a6 f/ c$ I- W2 m S( s2 |他在银行做做中小企业，放个几千万贷款，看的是抵质押包管模式、查查对方的流水环境、考量对方的还款泉源是啥，供应链上的啦、照旧有应收账款啦。: p8 ]' |% C- q+ F6 g% G# ]: s
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但现在，这一套不是被颠覆、就是变得不那么紧张了。消耗信贷偶然间一笔真就只有几千块，一两万块钱，纯光荣。抵质押？别开顽笑了；看还款泉源，不太紧张，由于只要他是正常消耗借贷的，几个月后还个万把块钱总是有本领的。
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以是风控的思绪分叉了，这是两码事——第一种，是从一大堆申请人里找“及格乞贷人”，给他钱；第二种，是从更广泛的人群里去挑出“暴徒”，不给他钱。只要把“暴徒”（也就是有诓骗意图的人）剔出去，给余下的有正常小额消耗信贷需求的人放贷，末了靠小额分散大数法则，不良率就能可控。
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+ K8 R1 Y; u \& d告诉你个数据，大多数互金平台上70%的借贷丧失，根源是诈骗；这此中，70%是有构造的团伙诈骗，而不是单个坏蛋。这个数据不是我瞎掰的，是前几天在朗迪峰会“51光荣卡”那场研讨室里，听Talking Data首席金融行业专家鲍忠铁研究分析的，他们那边是专门做这类数据追踪的。
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故事讲完，下面是和金融干系的网络“黑产”和“反诓骗”两边的对垒时间。你来听我的语音专栏，你就是裁判。
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道高一寸、魔高一尺；看你魔高了一尺，我道得再高一丈。我偶然间瞎想想，以为这魔和道另有点相生相克，为了盖过对方，就得因对方的进步而更进步。1 _7 s% Z" ?" w: u& x" l
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（不外对于技能上头的学问，我可不像对金融业务那样相识，只能把我先行采访、查阅和学习到的内容报告给你。如果有一些技能专业上的语言比力稚嫩的，也请包涵哈。）0 x' S# @7 [9 G( b# ~
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先说“魔”，魔力不小。
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鲍忠铁给了几个数字：( _6 S# _' u7 A6 b
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网络“黑产”直接从业者：高出40万人；
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/ c2 W3 g3 r8 t) \" \# u网络“黑产”辅助上卑鄙职员都算上：160万人；1 Z* f6 K8 e0 o8 t# T
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游离在市场上的身份证：约1000万张；4 H3 j% q+ m0 y. l6 ]6 Z
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三件套/四件套（就是身份证、手机卡、银行卡、网银盾）代价：500元到1200元；
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造成的银行卡诓骗，客岁比前年的增长率：40%；
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( a$ `) f# k3 L) Z2 v网络“黑产”年产值：1100亿元。
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( O! c9 I0 Z, c' K年产值数据可被交错求证。我查到阿里巴巴团体安全部副总裁杜跃进的估算，中国现在网络黑灰财产一年的产值千亿，而做网络安全的全部产值不到300亿。
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6 D1 _8 v9 R. W" \6 Q( u听说，很多“黑产”从业者使用大数据的本领以致高出一些着名互联网企业，他们可以或许非常精准地获取数据，举行准确诈骗。2 a% L1 h$ \; G% ?1 u' S
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“黑产”配景利用潜伏，我就从外围去扒扒，果然有不少端倪。比如交易身份信息、三件套/四件套这事。请看我的截屏：# E: ?0 F/ M9 C# ~
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4 R9 R) L# o- D( [1 W% v/ Y& y另有像这种路边小广告，不知道你见过没？
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这张是我讨来的“黑产”作案的配景图，弹眼落睛吧。
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更浮夸的是，网上另有“黑产”开班的，比如光荣卡提额套现之类，发展下线，还打出“包教包会、教不会下期免费再学”的旌旗。我的小编已经去追踪这个选题了，她正筹划以身试“骗”地去探一探所谓的骗子本事。
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) W6 _7 P, ]! L* `看完图片总结一下，和金融干系的“黑产”有哪些？
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% Y" ]$ {$ G9 C! z- E* f. D付出环节：银行卡盗刷；
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- E' ?& L* f% }" o借贷环节：冒用身份信息骗贷、办光荣卡、养卡、提额套现；) y V$ i+ k) d# b$ v
7 Z1 o. Q% C4 a7 r( f. W$ U消耗环节：恶意羊毛党等。
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) \. J: P1 u+ {再说“道”，道行不浅。
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) _7 w! p) [8 Q（请包涵这部分我大概会点到为止，由于说太多有负向作用，会资助“黑产”反侦探。）
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u0 a1 o4 s+ f3 U7 K* y反诓骗里，一大有用应用，就是“人脸辨认”。
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0 E% P* v5 t% J6 W“愉见财经”之前采访过安全普惠副总裁徐汉华，他告诉我，他们在2015年4月在风控环节增长贷款申请人的“人脸辨认”应用后，对逾期率改善了70%以上。
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下面是我采访来的安全普惠对无抵押个贷的检察“关卡”。* |0 `6 A' k. r' V5 N
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第一道关，比对申请人的公安部身份认证、通过安全付做银行卡健全认证。
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第二道关，查询央行征信体系、第三方数据公司，举行根本稽核。; n& S1 q Y# L/ a
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第三道关，过法务、诉讼等信息（线下中小企业贷款还要过工商信息，查清股东和关联企业环境）。
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第四道关，过安全团体层面（经授权）以及前海征信的黑名单、灰名单洗濯。
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8 }( T+ J4 L% g! i8 _8 D3 x# h7 ]* f第五道关，全部前端数据汇总以后进入“评分卡”，测试违约概率，违约概率高者将贷款申请将被拒绝。
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第六道关，“人脸辨认”，查对是否本人亲身申请贷款。3 y+ S" U9 h! m' n; l
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第七道关，同时使用配景反诓骗计谋，检察申请人的申请地点、申请所用装备等。5 W3 L$ n- P; E4 M+ H ?; H1 _
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上述第六、第七道“关卡”，也是我们本日讲的“道高一丈”之处。6 u; V+ M& F, |* N1 @/ R5 I
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下面再具体来说说，从移动活动数据举行的反诓骗，有哪些计谋？/ N/ X. R+ o5 c4 {2 W
1 B" k8 a) j: c! i7 P' u) e鲍忠铁举了一些例子（Talking Data自己就是一家互联网数据公司）——) i/ n* k& t# Z
6 u9 f# s% o: H5 u$ x b比如，通过移动装备辨别申请人的工作和居住地点：一个地点大概附近发生的大量申请，是可疑的；一台申请装备从来不移动是可疑的。 x* Q/ s2 e4 `. c
+ k& x* F0 u" J2 \1 {2 a; F: N比如，通过填写信息来辨识“中介”：多个申请人填写的家庭电话是同一个；比如居住地点填写假的小区、或是差别都会申请人填写同一个小区名，是可疑的。
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4 Q& N9 U% B" g# i+ A比如，机卡汗青数据出现非常：手机SIM卡更换频率过高、机卡多次分离多次重合、申请前机卡出现厘革、又或是20多岁的年轻申请人却使用了旧的OS、非常老款的手机型号等，都值得引起鉴戒。4 C, W* [' Z7 Q, ]8 @
7 F, p. R- \9 I* U7 B0 \- h( a这类反诓骗计谋另有很多，以上只是一些例子。
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末了，来给各人看一个基于网络源与装备指纹的“羊毛党”活动异知辨认规则体系。各人来看图，图片中三种颜色的圆点分别代表移动装备、APP、账号。0 Y5 z$ l% D/ f+ l* R$ x+ d" B
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想必即便是业外的我们，在技能的辅助下，也能一眼看出非常：比如一个手机装了很多个同类APP、一个APP上又登岸了十几二十个账号。“魔高一尺”但留下非常活动数据，“道高一丈”予以看破（或至少增长“黑产”者的诈骗本钱，以缩减“黑产”规模）。5 C* ]" ?' l8 f% u
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发表于 2019-6-13 00:53:10