編者按：黑中介從始至終就沒想過還款，資金一旦到手便意味著壞賬的形成，這給網貸平臺造成了巨大的損失。

10月19日消息，隨著近幾年消費金融市場的蓬勃發展，居民消費信貸規模呈現大規模增長勢頭，各種互聯網貸款業務正是方興未艾。受利益的驅使，一些以騙貸為目的的黑中介開始大行其道。

所謂網貸黑中介，最初多指那些為資質差的借貸人包裝銀行流水、工作證明、收入證明等借貸材料，再從中收取固定提成的機構或個人;后來，則是一些專門利用網貸平臺風控漏洞實施騙貸，待貸款到帳后，立即失聯，卷款跑路的對象。

黑中介從始至終就沒想過還款，資金一旦到手便意味著壞賬的形成，這給網貸平臺造成了巨大的損失。據網貸平臺從業者透露，目前網貸行業壞賬率大致在10%-15%之間，其中，由黑中介騙貸導致的壞賬超過六成。

起初，黑中介的騙貸方式主要是包裝借款人身份及偽造財務數據(如日常收入、信用卡還款記錄、房產資料以及公積金繳納數據等)。此外，為了通過平臺對借貸人通訊行為的審核，黑中介往往會提前半年甚至更長時間“養”著大量的手機號，保持這些手機號碼的日常通訊記錄。

事實上，這種傳統的騙貸方式在大多數網貸平臺看來，已不再具備威脅，其自身的風控技術水平已足夠識別這些伎倆。

鑒于一些網貸平臺在遭受到騙貸后，為維持自身品牌形象，多采取息事寧人的做法，黑中介騙貸有著低風險、高利潤的特點，據《電商報》了解，一些黑中介年收入甚至可達千萬元，其騙貸手法也是花樣翻新，逐步進化。

例如，黑中介為了找尋到網貸平臺的風控漏洞，會利用電腦不斷試錯。黑中介在電腦上向網貸平臺不斷發來借款申請——每次借款人的收入、年齡、婚姻狀況、工作等各有細微不同，從而摸索出平臺的風控側重點或漏洞，最后抓住機會批量借款騙取大量資金。

為了防范黑中介的這種“試錯”騙貸手法，網貸平臺紛紛施行科技賦能，利用大數據分析技術，對風控系統進行了升級。整合海量第三方數據，收集借款人征信機構評分、信貸數據、消費數據、互聯網痕跡數據、公安部數據、運營商數據、法院數據等信息，生成數萬個風險變量，同時不定期變更風控策略，令黑中介難以掌握全部數萬個風險變量及其風控變量組合排列方式，大大提升黑中介攻破平臺風控體系的難度。

除了不斷提高風控模型的安全性，網貸平臺也在嘗試建立黑名單制度。通過互聯網抓取黑中介各類信息，其中包括黑中介在互聯網借貸平臺留下的手機號碼等，再根據黑中介電話號碼、地址、姓名等因素形成一個數據收集網絡，若借款人與這些黑中介有過電話記錄，則自動將其放入黑名單，屏蔽其借款申請。

此外，人工智能技術也被應用到借款審核的環節當中。借助微表情等人工智能識別技術，可以捕捉到借款人在面審回答問題環節的細微、異常的神情變化，從而對潛在的騙貸行為做出預警。

如今，黑中介的騙貸手段可謂層出不窮。不過，魔高一尺，道高一丈，隨著金融科技在網貸行業的深入應用，貸款審核關卡將日趨科技化，智能化，終將使得黑中介各類騙貸手法“無所遁形”。