线下反欺诈风控实践要点｜实操

信贷风控中的场景离不开反欺诈，反欺诈往往是整体流程中的第一道防线。反欺诈在欺诈定义来讲可以分为第一方欺诈、第二方欺诈、第三方欺诈，但欺诈防范更需要细分场景，从场景的分类来看，更会分为申请欺诈、余额欺诈、商户欺诈...

几个场景欺诈的定义：

申请欺诈

申请欺诈用指用户提交真实/虚假的自己的身份信息申请金融服务且无意偿还的违法行为。

还款表现：第一次还款或前几次还款发生拖欠，客户消失（联系不上）；

余额欺诈

实施欺诈之前：正常消费，正常还款

目的：良好的信用，额外的信用额度，较低的资金成本

既然反欺诈需要细分场景，那在场景上更会分为线上欺诈与线下欺诈。线上欺诈是对零售用户的防范，线下欺诈除了个人用户更需要叠加对方向的欺诈防范。今天综合番茄风控之前的文章，给大家介绍线下欺诈的实践要点，本文重点介绍两个实践案例，请看：

C1：利用首逾率监控线下商户的欺诈指标

反欺诈中有一个非常重要的量化指标称为首逾，与之相关的就是FSTQPD。

那在具体的商户风控的反欺诈中，如何应用？C1中，案例的实操分享中一共涉及六个步骤：

步骤1：运用欺诈指标FSTQPD监测商户数据波动情况

步骤2：分析数据波动原因

步骤3：进一步定位欺诈原因

步骤4：欺诈案件复核

步骤5：综合调查案件资料

步骤6：案件结论与最终处置方案

1我们以医美商户为案例，来细细拆分每一个反欺诈监控步骤：

步骤1：运用欺诈指标FSTQPD监测商户数据波动情况

分析情况：在2020年8月2日的时候，突然发现2020年7月1的订单的FPD1异常，这时候先去排查扣款渠道是不是有问题(1号或者31号由于月初月末，极易发生扣款失败问题等，故需要优先排除)，发现扣款渠道没问题，故非机器引起7月F1偏高。

步骤2：分析数据波动原因

分析情况：去看客群质量,通过模型分等观察指标，发现该商户进件客群极其稳定,故排除进件客户质量差引起的FPD偏高。

步骤3：考察数据波动原因商户还是BD(渠道)欺诈造成

商户欺诈或者BD欺诈(医美存在前端销售同事帮客户代还情况，故将BD欺诈考虑进去)，先拉取该商户关联BD下的所有商户2020年7月FPD1数据以及其他指标维度数据，为快速定位，目前只看f1数据。

该总共7家商户，与商户A量相当的商户B的f1并未发现异常，若BD发生欺诈，骗取客户钱财代还，不可能只集中一家商户未还款，故大概率排除BD欺诈。

步骤4：欺诈案件复核(电核等进一步确定)

反欺诈同事分别对2020年f1逾期客户进行电核，运用相关话术发现客户每月并未自己还款。电核主要以下2个方向：

1）确定客户是否真正手术

2）客户还款方式

3）客户通过什么方式去商户A进行手术（是否存在中介等渠道，或者是否发生联合骗贷情况）

步骤5：综合调查案件资料

与此同时，重新调取客户贷前贷中信息，如：术前、术后照片（需注意是否），病历本（病历本造假成本极高），客户还款账户（是否发生一个账户多客户还款）等。

步骤6：案件结论与最终处置方案

暗访同事对该商户进行暗访，同时去查询该商户有没有发生股权变动的情况。

代还款会有2种情况

1、商户打钱到客户，客户自己还款。这种情况比较难以排查，只有电话回访或者暗访等方式知道

2、商户直接帮客户还款，这种可以通过系统的还款账户来判断

结论：最终判断为商户欺诈。商户A刚开始（2020年1、2、3月）合作时候为正常营业，客户均为正常客户，在2020年4月，随着进件量的上涨，商户开始发生欺诈情况。即正常进件+给客户一定钱财，骗一些客户假装贷款，承诺商户会帮还，以此商户大量套现，故商户帮了客户前几期，在2020年7月时候商户捐钱跑路，导致商户FPD1开始突增。

最终处置方案

1、针对商户：报警处理；

2、针对客户：向客户解释情况，说明逾期后果（征信受影响），适量减免利息，让客户继续还款，以此来尽量挽回损失；

以上指标中，如果还不熟悉请看：

FSTQ：指的是客户第一、二、三、四期首次逾期。

FPDX：第一期第一次逾期X天客户

SPDX：第二期第一次逾期X天客户

TPDX：第三期第一次逾期X天客户

QPDX：第四期第一次逾期X天客户

C2：利用账龄监控商户还款行为

在线下反欺诈场景中，我们还会经常遇到一个较为常见的：就是部分商户承诺客户，帮还第一期来诱导客户消费，具体为部分销售违规向客户收取第一期押金(类似砍头息，但机构并不知晓，砍头息目前不合规)来帮客户代偿。

遇到这类的场景如何去监测商户交易数据，如何来防范这种欺诈手法。针对这个场景。2，以时下最热门的医美商户为案例，详细给大家剖析具体的商户欺诈防范的内容。在具体的分析中，我们会进一步引入vi（账龄的指标）协助大家分析相关的内容。

在2中，案例的实操分享中一共涉及四个步骤：

一.分析客群质量

二.分析资产数据

三.初步分析结果

四.最终处置方案

仍以医美商户为案例，来细细拆分每一个步骤：

一.分析客群质量

抓取了目前某医美场景中两个近期逾期率都比较大的商户进行分析。现在假设有两家商户机构：分别是商户A和商户B，比如通过商户进件的模型分，得到相关的数据走势图如下：

1.1.分析商户A模型分数据

1.2.分析商户B模型分数据

发现商户在模型评分卡中，高中低分段的客群都基本一致，于是我们假设两家机构的客群质量基本相似。

二.分析资产数据

通过vi分析近期商户资产数据。

vi，相信各位多非常熟悉了，不明白可以翻看之前番茄的系列文章：了解过Vi的N种样式？。

其中vi的计算逻辑：某月贷款第X期到期

具体的计算公式为：逾期客户的贷款金额/当月放款金额。当然计算vi，就不得不提MOB的概念，MOB=MhfBk，账龄的定义。

于是通过分析viMOB的数据后，我们得到以下数据：

商户A的数据如下：

商户B的数据如下：

三.初步分析结果

商户A与商户B除了MOB1，MOB2以及MOB2+的Vi数据几乎相似，看最终逾期数据似乎没问题。

但是商户A的数据从MOB1到MOB2突增，而商户B则是稳定增长。

观察A商户的数据的异常波动后，跟前端的信审童鞋交流，怀疑商户A存在欺诈情况。

三.进一步调查与欺诈案件复核

先将商户A的MOB2突增的新客户(即SPD7的客户)拉取出来电话回访，只拉取SPD7的原因是为了排除惯性逾期客户。

同步，信审童鞋对这部分逾期的用户进行了电话回访。主要话术集中在：询问是否存在代还款的情况。通过回访，我们基本可以确认是，商户(中介)发生了代还款的情况

四.最终处置方案

1、如果是商户代还款，会视暗访同事调查结果而定。如果存在商户诱骗客户办单情形，则对商户做关闭进件、退单等处置。如果不存在商户欺诈，目前无规范处理的方法。最多会向客户宣导，不要被商户诈骗。并且监控FSTQ数据，以防商户跑路；

2、如果是BD代还款，则更改绩效方式，将STQ等数据也考虑进去。同时增加对BD端的FSTQ或者Vi的数据监控；

关于线下反欺诈的实践就大概讲解完了，在本次内容中我们清楚根据商户欺诈的数据案例+场景数据，一步步拆分最终来验证最终的结论，希望本文对风控从业者有所启发。

番茄风控对外征稿，如果您在风控实务有自己的见解跟看法，欢迎来投稿：番茄风控的征稿。

~原创文章

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多地下调首套房商贷及公积金贷款利率，购房者能省多少钱？

↑图据ICh

日前，随着央行、银保监会、财政部等部门针对居民房贷推出多条新政，首套房商业贷款利率再次调整的同时，公积金贷款利率也时隔7年首次下调。

红星新闻注意到，自2022年9月30日央行宣布下调公积金贷款利率后，全国已有逾30个省市接连落地公积金贷款利率调整。同时，已有山东济宁、广东清远、湖北武汉等多个城市阶段性下调首套住房商业性个人贷款利率下限，最低可达3.7%。

易居研究院智库中心研究总监严跃进接受红星新闻记者采访时表示，此次房贷利率下调的政策，充分落实了国庆假期前央行的政策导向，是房贷利率进一步下调和放松的体现。目前，已经有很多城市房贷利率步入4.0%以下的水平，四季度“破4”利率将是房地产政策的新亮点。

公积金贷款利率降至3.1%

百万贷款将省近3万利息

9月30日，央行发布消息称，自2022年10月1日起，下调首套个人住房公积金贷款利率，5年以下（含5年）利率降至2.6%，5年以上利率降至3.1%。第二套个人住房公积金贷款利率政策保持不变，即5年以下（含5年）和5年以上利率分别不低于3.025%和3.575%。这是公积金贷款利率7年来的首次调整。

10月9日，北京宣布首套房住房公积金贷款利率本月起下调0.15个百分点，5年以下（含5年）和5年以上利率分别降至2.6%和3.1%；

目前，已有杭州、南京、济南、吉林等超30省市公积金管理中心发布调整个人住房公积金贷款利率有关事项的通知，落实下调首套个人住房公积金贷款利率0.15个百分点。

据计算，若按照夫妻双方申请首套房公积金贷款120万，贷款25年、等额本息还款方式计算，执行3.1%利率后，公积金贷款每月月供可少还94.64元，累计利息减少28392元。

严跃进表示，此次各地住房公积金政策的调整工作，总体上不属于各地一城一策的操作，更多体现为央行新政后，各地积极发文响应和传达。从各地来看，基于全国统一的公积金利率下调和各地公积金提高额度、一人购房全家帮、商转公等操作，客观上有助于进一步增强公积金对购房方面的吸引力，也有助于提振四季度的交易行情。

首套房商贷利率“破4”

部分城市取消利率下限

红星新闻记者注意到，在9月30日央行宣布下调公积金贷款利率前一天，9月29日，人民银行、银保监会发布通知，决定阶段性调整差别化住房信贷政策。符合条件的城市，政府可自主决定在2022年底前阶段性维持、下调或取消当地新发放首套住房贷款利率下限。

受此影响，全国已有多个城市纷纷对首套房的商业性个人贷款利率下限进行下调。严跃进介绍，武汉、济宁、清远、湛江等城市纷纷进行了下调，这些城市所在的多家银行目前实行的首套房商贷利率均已降至4%以下，最低的如清远可做到3.7%的利率，而江门、云浮、湛江等广东地级市，甚至取消了利率下限。

从下调的情况看，部分城市利率下限的基点为-40个基点，部分城市则可以做到-60个基点。严跃进表示，此类操作下，至少使得房贷利率从过去的4.1%的水平直接下调至4%以下的水平，即意味着房贷利率“破4”的时代到来。

降低刚需购房者成本

具有非常强的信号意义

近期出台的房贷新政，加上此前各地出台的刺激政策，是否使得楼市有所回暖？

一位北京的房地产中介告诉红星新闻，进入10月以来，贷款利率下调、换购住房可抵个税等政策，对房地产市场，特别是二手房销售有所刺激，但这些措施相对“温和”，效果有限。

这位房地产中介解释，像北京这样的一线城市，一是限购政策尚未放开，只有具备北京户口，或连续5年以上在北京缴纳社保或个税的非本市户籍居民才能购房，这一限购“门槛”便拦阻了很多人的购房需求。二是虽然贷款利率降低，但北京市的贷款比例政策并无调整，且贷款总量有限，如城区五环内，首套贷款最多304万，二套贷款最多187万，首付比例的“门槛”使得不少人仍在观望。

根据目前政策，居民家庭名下在北京市已拥有1套住房，以及在北京市无住房但有商业性记录或公积金住房贷款记录的，购买普通自住房的首付款比例不低于60％，购买非普通自住房的首付款比例不低于80％。

上述房地产中介举例，如购房者有在京购房资格，但在外地已有购房贷款记录，在北京贷款最多贷4成，最多187万，在城区内买房，随随便便需要几百万首付。相比于贷款利率及税费的降低，大部分购房者更关注如何凑够首付。

另有二、三线城市的房地产中介表示，此次首套房贷利率下降后，加之此前出台的楼市刺激政策，这些天来楼市人气逐渐回升。

据中指研究院统计，今年前9个月重点100城销售面积累计降幅近4成，单月已连续16个月同比下降，“金九”表现不及预期；国庆假期期间（10月1日~10月7日），20个重点监测城市新建商品住宅成交面积同比下降37.7%，部分城市在去年同期低基数下同比表现增长，但整体成交降幅仍较大。

严跃进认为，此次房贷利率下调，主要是针对刚需或首套房进行的，体现了进一步降低刚需购房者购房成本的导向。

“房贷利率从‘4时代’进入到‘4以下’的阶段，具有非常强的信号意义，各地也要积极宣传此类政策环境，这对四季度楼市交易的提振具有积极的意义。”

红星新闻记者张炎良

编辑官莉潘莉

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维信金科(02003.HK)中报：业绩趋稳 营收15.83亿元 分红0.1港元/股

8月24日，港股上市金融科技平台维信金科(02003.HK)发布2022年中期业绩公告。截至2022年6月30日，维信金科录得总营收15.83亿元(人民币，下同)，相比2021年下半年微增0.3%；净利润3.28亿元，较2021年下半年降18.3%；贷款实现量达246.42亿元，较2021年下半年增35.5%，其中轻资产模式的纯贷款撮合为28.71亿元，占比升至11.7%，相比2021年下半年增104.1%；期内首逾录得新低为0.25%，资产质量持续向好。

根据中报，维信金科已进入稳定发展时期，公司董事会表示期内取得业绩符合预期，业务增长主要缘由为“积极主动地优化业务策略和业务模式，继续在策略上转移向更优质的借款人以及运营的韧性与灵活性“。

维信金科在财报中强调，作为一家领先的金融科技企业，公司在2022年上半年，坚持利用领先的金融科技技术及强大的风险控制能力来减轻业务的固有风险，并持续优化信贷风险政策，以确保更精准地获取和服务优质客群。也就是说，维信金科以风控和信贷风险政策的持续完善作为核心抓手，实现了优质客群、灵活运营与业务优化的统一。

在具体的策略上，维信金科于2022年1月实施了新一代多维度评分卡，凭借其强大的风险识别能力，智能高效地区分客户并量化其信用。同时，基于不断变化的宏观环境，维信金科在报告期内进行了复杂测试，通过敏捷的反应，降低外部环境波动对资产组合质量的影响。截至报告期末，维信金科的资产质量领先指标得以持续改善，首次付款逾期率在期内录得新低，约为0.25%。一至三个月逾期率及三个月以上逾期率分别从2021年Q4的4.01%及2.39%下降至2022年Q2的2.07%及2.06%。

除了灵活调整信贷政策和信用风险模型，维信金科也通过利用动态数据分析及连接优质的获客渠道、全方位扩大渠道合作和行业平台的使用、持续完善在线应用程序及各种贷款撮合及贷后管理服务等方式，加强对客户的理解和贴心服务，既提高了优质客群对品牌的黏性和忠诚度，也实现了资产质量的健康且稳定。财报显示，维信金科期内交易总数目为210万宗，同比增加23.5%；贷款实现量为246.42亿元，其中，复贷客户贡献了89.2%的贷款量。同时，期内信贷产品的平均期限约为10.2个月，平均贷款规模稳定在1.2万元左右。

维信金科拥有健康的经营现金流和现金储备，期末现金及现金等价物为18.43亿元，同比增加11.66%，财务状况健康，足可应对外部环境波动、行业政策变动等预期风险。根据财报，维信金科期内以私人协约方式，从独立第三方以总代价2903万美元购回本金总额3056万美元的2022年优先票据，并已全部注销。此外，维信金科还宣布了2022财年中期分红计划，拟向全体股东每股派发股息红利0.1港元。此类维护公司价值和股东权益的正面举措和出色的财务表现，或将为投资者带来信心和对未来业绩的良好预期。

本文源自格隆汇