在金融借款中，常常會出現騙貸的行為。團伙或者類團伙欺詐通常會給金融公司帶來巨大的逾期損失。如何做到有效地實現反欺詐，對用戶信用進行有效的風險評估，是每個金融公司核心競爭所在。
反欺詐
以馬上消費金融公司為例，據瞭解， 馬上金融在大數據智能風控領域一直秉承“數據+風控+金融”的管理模式，高度重視在技術方面的投入，構建自主風控能力；在瞭解場景、用戶和業務的基礎上，利用大數據和人工智能等技術構建風控模型，貫穿貸前准入、反欺詐，貸中評級授信、額度管理、交易跟蹤，貸後風險分類、風險預警、貸後管理等全流程。馬上金融作為一家金融科技公司，一直致力於研究綜合運用設備指紋、IP數據技術、綜合地理位置、電話號碼數據等創新技術的研究與應用，已形成自有黑名單庫自研地理位置庫應用於反欺詐。馬上金融基於圖技術的複雜網絡可以實時識別出團夥欺詐，在複雜網絡中放入用戶的身份證號、電話、關鍵的行為數據等，形成用戶的個人檔案，並且與其他用戶的檔案相關信息建立關聯，實現毫秒級追蹤，可以做到實時反欺詐。
信用風險
另外，馬上消費金融自研Face X活體人臉識別技術，經過幾十億樣本數據的訓練與生產應用的不斷優化，目前識別精準度高達99%，有效降低了欺詐的概率。在貸前審批中還可以實時將可疑客戶推送至Luma反欺詐深度調查系統，利用機器學習聚類模型挖掘黑中介團伙案件，循環觸發預警，對客戶進行實時貸中審查和監控，及時發現風險和止損。
在服務用戶過程中，馬上消費金融充分利用貸前審批系統和深度調查系統，為新申請關聯客戶的風險提供直觀和清晰的預警提示，持續豐富客戶風險畫像，對客戶進行精準風險度判斷。真正有效地將風險進行量化，突破反欺詐風險管控難點。將大數據貫穿著從營銷、獲客、審批、放款、回訪及貸後管理的全過程。以構建一個良性、可持續性的風險防控業態，實現可持續發展。
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