网贷大数据信用查询系统

什么是贷款反欺诈拒绝


什么是贷款反欺诈拒绝?在信贷圈子里有个传说,说同意一笔贷款只需要一个理由,拒绝一笔贷款有一百个理由,今天就给大家分析一下申请贷款出现反欺诈拒绝是什么原因?
反欺诈拒绝剖析
在日常工作中,我们会遇到很多的“反欺诈拒绝”,实在让人懊恼。在那一瞬间,我相信所有小伙伴心中都有一万只草泥马在奔腾···
众所周知,常见拒绝原因如下,但依然很多不甚理解。
“反欺诈拒绝”顾名思义客户信息存在欺诈行为,为了降低公司整体业绩的逾期率,自2017年来,风控平台先后接入同盾数据、众多征信机构、央行、电商平台等信贷应用场景的征信数据,涵盖用户的交易、行为、身份、学历、工商、通信信息和各类防欺诈规则、评分卡等,帮助公司快速识别欺诈风险,提升信贷生命周期的风控管理和优化。
据业内人士指出,P2P网贷行业已经成为虚假信息欺诈的重灾区。因大量非专业人士的操作,以及网络的隐蔽性,造成大量的虚假信息。故此,“反欺诈识别”是一个公司必要的风控环节。
银行贷款行业,都有一个不得不面对的共性问题——风险把控,一旦客户信息准备不充分,注意不到位,都可能和资金周转说拜拜,尤其!!!想必各位平安的小伙伴们都遇到过——反欺诈拒绝,苦恼不!后悔不!
故,给大家梳理出了常见的反欺诈拒绝原因,如下:
1.以前手机号没有注销,产生话费欠费
2.客户手机没有通讯录
3.联系人有不良记录
4.联系人三月内有放款
5.所填联系人没有通话记录
6.多次车险理赔
7.客户有官司在身
8.客户频繁换工作
9.录入信息和人行存档信息差异较大
反欺诈系统一直以来都被业内认为是互金领域的重要安全举措之一,通过反欺诈的作用,能够避免一些个体的贷款风险性。
很多人不理解,为什么需要把反欺诈放在第一位呢?
首先,对比传统的借贷模式,现金贷的资金借贷不高,可以说风控更多体现在大数据上。并且重视的是借款人的还款意愿而非还款能力。适度的逾期不仅不会影响平台的正常运营,反而可以通过逾期费用提高其营收。因此,反欺诈是现金贷风控的首要课题。
目前,线上贷款的欺诈行为有中介代办、团伙作案、机器行为、账户盗用、身份冒用和串联交易等。针对这些欺诈行为,常用的反欺诈规则包括勾稽比对、交叉检验、强特征筛选、风险关系以及用户行为数据分析,目前市面上的平台大致都能够按照这样的流程走,所以现金贷系统需要接入反欺诈的原因就在这里。
回归正题
“拒绝原因1”中所说的话费欠费,甚至水电费欠费都有可能会匹配到,所以在签约环节中,请旁敲侧击核实清楚;
“拒绝原因2”和“拒绝原因5”基本雷同,倘若存在,太不符合常理了。个人建议通过“QQ同步助手”把旧手机聊天记录、通讯录、短信记录导入过来。若实在无通话记录,当天给几个联系人拨打3分钟以上的电话,最好是第二天再继续操作,操作前再重启一下手机。
“拒绝原因3”那就不需要多说了,请不要小看大数据,专业人士可以把你的信息查的一个底朝天,管你开房亦或是买羞羞之物。
“拒绝原因4”若识别到联系人有贷款,系统可能会认为你的圈子都需要用钱,这个风险偏大,亦有可能是不当投资。
“拒绝原因6”多次车险理赔,谁也不知是你技术烂还是故意额保险公司的钱,这种粗心大意之辈银行也怕。
“拒绝原因7”因涉及客户隐私问题,大多数人并不会实话实说,签约时像朋友聊天一样旁敲侧击的核实一下。
“拒绝原因8”和“拒绝原因9”属于同一类问题,对于个别拿捏不准的客户,让其配合打一份征信报告,有针对性的解决。当然,此类客户请慎重,极易造成逾期,请知悉。

反欺诈风控原理大致如此,请各位小伙伴签约环节中,细细揣摩,切勿操之过急。请不要为了签约而签约,而是为了解决资金需求而签约。与客户沟通过程中,多掌握一点各行各业之事。不求上知天文下知地理,但求略懂···


个人大数据信用风险报告查询,可能没有像征信那样引起那么多的重视,毕竟征信真的是关乎日常生活了,但是信用大数据对于经常网贷的小伙伴们很重要。你要是在网上有逾期记录或者在多个平台有借贷记录,那么你的各种记录都会被大数据风控记录,这时你的网贷平台就会频频被拒的,甚至连你的花呗借呗也会被关闭。那么网贷平台都是通过大数据报告中的哪些内容来对用户进行评估的呢,主要看是否有以下风险点:
是否命中信贷及逾期类高风险(异常支付、仿冒风险,机构代办,资料异常、逾期欠款、从事行业风险过高、信用异常、多头借贷,有逾期倾向、频繁注册申请贷款、逾期,逾期后还款、助学贷款欠费逾期等)。
是否命中风险群体类高风险(负债率高,频繁申贷,职业异常、仿冒风险,资料异常、负债过高、从事行业风险过高、恶意注册,刷单,异常支付,异常注册、身份证所属地区逾期风险较集中、归属地区逾期属于高风险集中地区)。
是否命中银行及法院类高风险(负债率高,频繁申贷,职业异常、机构代办,异常审核、当事人风险指数有增高倾向、法院失信人、法院执行人、刑事犯罪、欠税法人代表)。
是否命中消费及汽车金额类高风险(负债偏高、汽车租赁违约、车贷风险名单、汽车租赁违约、汽车故意违章)。
是否命中失信情况(法院被执行人:执行案号、执行标的、立案时间、执行法院、案件状态失。失信被执行人)。
是否命中黑名单风险监测(直接联系人黑名单数、间接联系人黑名单数)。
是否命中多头借贷异常时段(夜间-银行、夜间-非银、周末-银行、周末-非银。分别会有近15天、近一个月、近3个月、近6个月、近12个月的借贷次数以及借贷机构数)。
多头借贷次数是否异常(银行类及非银行类近15天、近一个月、近3个月、近6个月、近12个月的申请次数。其中包括信用卡(类信用卡)、线上现金分期、线下现金分期、线上小额现金贷、线下消费分期、汽车金融以及其他)。
多头借贷机构数是否异常(银行类及非银行类借贷机构数。银行类:传统银行、网络零售银行。非银行类:持牌小贷、持牌网络小贷、持牌消费金融、持牌汽车金融、持牌融资租赁、p2p、消费类,现金类,代偿类等)
大数据信用分参考范围(0~100%),
0~20%基本都会通过;
20%~40%较易通过,偶尔人工审核;
40%~60%机构一般审核较严,一般额度不会太高;
60%~80%大多数都会拒绝,少部分平台会放较低额度;
80%~100%建议过段时间申请,被拒几率极高;
风险指数,可以作判断当前借款难易程度的重要参考指标。
【直接联系人中黑名单人数】是与本人直接通话联系过的人在黑名单范围的数量。
【间接联系人中黑名单人数】是检测与本人直接联系人有过通话的人在金融机构的黑名单数量。
【引起黑名单的直接联系人数量】是与本人直接联系的人里,引起直接黑名单和间接黑名单的人数。
风险监测
【匹配检测】检测该用户姓名是否与手机运营商姓名一致
【风险扫描】通过身份证号码、手机号在各大第三方数据平台进行信息匹配,主要检测该手机号1月内是否存在多平台申请记录,该身份证在1月内是否存在多平台申请记录。身份证匹配的手机号是否多变或手机号匹配的身份证是否多变。
【不良信息】在互联网、第三方征信平台匹配,查看是否命中法院被执行、信贷逾期、违章等情况
【个人信息核查】如果关联出来一个失信的身份证和设备,而且发现其设备有较多的申请行为,或者该设备关联多个申请人信息,系统会认定存在机构代办嫌疑。
【多平台申请检测】检测用户3个月内的申请平台次数,及平台类型,包含申请成功或不成功的次数。请用户自行回忆或检查手机注册短信核实
【客户行为检测】检测用户3个月内具体风险项,一般根据用户在各个平台填写的手机号、身份证、关联的工作单位地址、邮箱、使用设备等情况展示,说明用户频繁更换个人生活状态、资料乱填或机构代办。
如果有逾期或者被执行等不良记录,保持良好的信用1-2年,记录可以滚动覆盖过去。保持良好的借贷习惯,切勿频繁申请,拒绝不明平台的审核邀请。信用卡一年申请不超过6次,含同一机构,网贷3个月内申请不超过20次。减少和网贷黑名单这类人群的联系,使自己的朋友圈都是优良高素质群体。短时间内不要频繁申请多个平台,频繁申请被拒率会提高。
回归到本源,我们要对网贷平台和自身的还款能力做一个平衡。未来的社会将会是一个信用社会,因此养护好自己的信用很重要。那么,个人信用大数据在哪里查?个人信用综合评分不足怎么查询?个人失信记录查询怎么查?个人是否在网贷黑名单中?通讯录有没有人是黑名单?点击下方,深度检测个人大数据信用风险。


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