無論對於小貸公司還是互金平臺，惡意騙貸的“老賴”都是提起便令人咬牙切齒的存在，更猖狂的是還有專門的“老賴”組織，相互間交流如何騙貸的技巧，當中成功逃脫貸款機構追債的被稱之為“上岸”，“上岸”的大神在組織裡更是備受追捧。
難道真的沒辦法能治得了這群人嗎？
防治惡意騙貸的方法可歸結為以下三種：
1. 黑名單
利用黑名單可以將惡意騙貸的人拒之門外，但這個辦法也有缺點，就是在共享時效性方面尚有欠缺，主要是因為有的平臺並不想將自己的黑名單共享出來，導致各家黑名單的覆蓋率較低。所以聯合的貸款機構越多，這種黑名單的效果越好。
2. 貸款數據共享
目前為了自衛，有很多機構組成了防欺詐聯盟，聯盟中的成員多為較大的貸款公司、P2P平臺和第三方企業。貸款機構可以參照借款人在其他公司、平臺的貸款記錄，以為是否放款提供決策依據，從而降低被騙貸的風險。
3. 貸款機構自身的風控模型
這種方法，是根據已有的“前車之鑑”總結出的規律，根據此規律，篩查出潛在的惡意騙貸人。先後通過信息驗證、匹配特徵、行為分析等方法判別借款人是否存在惡意騙貸的意圖，依此決定放款與否。
雖然方法就擺在面前，但貸款機構普遍只擁有其中一種方式，最多的也就兩種，想要三種方法都集齊很難，不是預算有限就是找不到門路，但貸款管理系統的出現解決了這個問題。這種系統與各大第三方徵信數據公司皆有合作，集以上三種反欺詐反騙貸方法於一身，而且對於傳統的數據，還能解析出新的信息。
舉個栗子：
貸款機構經常會要求讀取借款人的通訊錄、短信，現在的系統還可以毫不費力地讀取借款人運營商數據，不僅從通話記錄中可以查出是否與“老賴”有聯繫、短信中是否有多頭借貸的線索（其他貸款平臺的驗證碼、逾期催款信息），還能根據運營商提供的手機使用地點來判斷此人是否“高危”。通過地理位置切入防範騙貸是非常好的選擇。
至於更多的電商購物數據、公積金、央行徵信之類的更不用說，全維度提供借款人信息，極信雲科就是這樣的一個貸款系統。大數據風控+電子簽章+合規通道+在線劃扣...提升效率、降低成本、擴大獲客！
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