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《老赖画像》堪比照妖镜,同盾大数据让老赖无处遁形

游客 2016-11-04 11:02:23    200974 次浏览

社会上有句流传很广的话“欠钱的是大爷!”

这句无奈的感叹精准道出了债权人内心的辛酸苦楚。讨债难,尤其是遇上老赖,自己的血汗钱恐怕是有去无回了。

老赖猖獗,常年游走于灰色地带,利用法律漏洞逃避打击,肆意侵占债权人的资产,甚至形成了群体干成了职业。老赖大胆,就算吃了官司败了诉,一样可以欠人钱财赖着拒不履行法院生效判决。“老赖现象”已经成为当今经济社会的一种痼疾,严重影响着社会的和谐稳定。近些年最高人民法院等相关部门也是频频制定政策,下大力气打击老赖的嚣张气焰。据统计,去年我国共有308万名被执行人被纳入失信名单,老赖们一旦上了名单,大到开公司、做高管,小到坐飞机、高铁时的位置,以及去夜总会、高尔夫球场这些消费行为都会处处受限。

惩戒老赖,大快人心。

但如何防范老赖,阻止老赖现象的进一步扩大,从源头上杜绝信贷欺诈,防患于未然。这是全社会需要共同面对的问题,更是互联网金融大数据风控领域急需解决的课题。我们正身处“互联网 ”时代,互联网金融已经深入到各个行业,改变着人们的理财理念和消费习惯。

据麦肯锡2016年初发布的报告显示,中国互联网金融总用户已突破5亿,网民渗透率超过70%。然而,由于信用体系和监管体系的不完善,互联网欺诈及信贷风险发生率也随着这一行业的高歌猛进而呈现明显上升趋势。据统计数据显示,中国互联网欺诈风险已在全球排名前三,恶意欺诈产生的损失在某些企业甚至占整体坏账的60%。

作为国内互联网及金融大数据风控的引领者,同盾科技在成立三周年之际发布了一份《老赖画像》,对老赖人群的特征和行为进行一一解答、深刻描述,为整个互联网及金融行业惩戒老赖提供高效准确的参考。

中年危机致老赖频发 P2P平台成赖账重灾区

同盾这份基于信贷、银行、保险、P2P等5000家客户的大数据,得出的老赖究竟长什么样?根据报告显示,老赖的群体特征主要如下:男性居多,平均年龄39岁,而34-43岁的老赖人数最多,44-53岁的借贷风险最高。

从性别分布上看,借贷者的男女性别比例约为2:1,而老赖群体中,男女性别比例高达近4:1;

从年龄分布上看,19-28岁的年轻人是借贷的主力军,这也与同盾的客户中消费金融类借贷行为年轻化趋势相符。而34-53岁的中年群体在老赖中的占比高达一半以上,34-38岁的老赖绝对数量最高,44-53岁借贷时成为老赖的概率和风险更高;

此外,同盾的《老赖画像》还通过大数据得出了甚为有趣的“星座分析”:9-11月出生的人最偏爱借贷,而3-5月出生的人最不爱借贷。同时,天秤、金牛和白羊座的人最珍爱信誉。

在判断借款人还款能力和还款意愿的同时,企业更应对借贷人的行为进行全面考察。解决什么样的人最易成为老赖之后,更该关注老赖主要有哪些行为特征。因此《老赖画像》进一步在关联设备、登录时间、平台数量、平台性质等方面针对老赖大数据展开了360度行为特征描述。

普通借贷者一般一台设备关联一个身份证,而老赖在一台设备上关联的身份证数量则更多。普通借贷者一般一台设备关联一个手机号,而10%以上的老赖在一台设备关联的手机号数量甚至高达40个以上。同盾专家分析称,由于老赖从意愿上就存在风险,所以会通过关联更多手机号以实现赖账;

如果告诉你,大部分老赖在白天都比较正常,不正常的行为都集中在夜晚,你会怎么想?事实正是如此——大部分老赖偏好在工作日注册登陆,与普通借贷者无差异;但是,老赖在非正常时间段登陆的比例明显高于普通借贷者,夜猫子习性较强,其中63.2%的老赖喜欢在类似凌晨等非正常时间登陆;

普通借贷者一般仅在一个平台进行借贷,而老赖更爱跨平台、甚至跨多平台借贷,其中近两成老赖在金融行业贷款时跨3个及以上平台。同盾科技对于这一现象的解释是,老赖多有多头借贷行为,有不少是“拆东墙补西墙”,逾期和违约风险极高。

随着移动设备应用广泛,交易速度和频率的不断提高,风控及反欺诈难度也不断增加,而欺诈范围由原来多发生在金融行业,逐渐扩展到社交、娱乐、游戏、电商等多个领域。《老赖画像》指出,90%以上的普通借贷者跨平台贷款发生在消费金融行业,而老赖恰好相反,大部分跨平台贷款发生在非消费金融行业。

此外,P2P和小贷公司更容易被老赖盯上,数据显示,这两类金融企业已成为老赖重灾区:46%的老赖在P2P平台进行借贷,是普通借贷者的3倍;有借贷行为的老赖中,近40%曾在2个以上的P2P平台进行跨平台借贷,近10%在4个及以上平台跨平台借贷;另外一个比较容易让老赖盯上的机构是小贷公司,三分之一的老赖曾在小贷公司进行贷款,远远高于普通借贷者。业内人士分析,大数据孤岛等问题致使P2P平台和小贷公司更容易成为老赖资金的生存地。

联防联动防控 保驾万亿资金

据悉,同盾此次发布的《老赖画像》数据来自其服务的超过5000家客户,其中信贷行业客户超2500家,银行、保险客户超100家,P2P客户超1500家,消费金融客户超300家,汽车金融客户超50家,小额贷款客户超过600家;信贷风控客户累计调用量超过6亿多次,日均调用量120万次以上,信贷风控服务保护的资金总额已达到万亿级别。

同盾科技利用多个行业的数据资源,通过自身的核心的数据处理技术,对数据进行挖掘重组,能勾画出360度个人画像,由此可见,老赖并非毫无征兆,而让老赖无处遁形将成为可能。专家建议,互联网金融企业、特别是P2P及小贷公司应特别留意借贷人突出的行为特征,如惊人的设备关联数量、多个跨平台借贷等,及时查询调用大数据并观察分析。

据介绍,传统风控和反欺诈通常基于某个行业或者信息孤岛,此份《老赖画像》则基于“联防联动防控”的大数据分析理念,其目的不仅是能不断更新老赖信息,为企业降低因欺诈和信用违约导致的坏账,更希望对游走于各个行业、平台之间的老赖行为能同样防患未然,同时提高各行业的风控水平和反欺诈能力。未来,同盾将继续向社会分享自己的数据成果,为建设诚信职能网络提供自己的力量,也“让诚信生活更美好”这个愿景越来越清晰。

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