手机租机行业的认知

渠道进件（寻找用户）

第一步是选择渠道进件，这是非常重要的，因为它直接决定了您的客源质量。不同的渠道会带来不同质量的客户。在选择客源后，您可以进行分析，例如年龄分布、性别分布、历史的履约记录、逾期记录等方面，然后根据客群分析结果，来设计相应的规则和策略。

基于建立表格数据分析能够给商户带来什么？

1、跟踪和分析租金综合逾期率是一个重要的指标。如果系统没有自带这些功能，我也建议大家手工统计一些指标。租金逾期率反映了客户的还款能力和信用状况。

2、转换率是选择渠道时的另一个关键因素，反映了客户对租赁产品的接受程度，和用户的整体质量。

3、平均年龄和履约记录也是我们选择后期渠道时需要考虑的重要因素。

4、代扣失败次数反映了客户的还款态度和还款意愿，代扣失败次数较多的渠道可能存在较高的租金逾期风险。

通过综合考虑这些因素，我们可以选择租金逾期风险较低、转换率较高、客户信用记录良好的渠道，从而降低租金逾期风险和流量成本。

实操经验：

前期：在选择渠道时，前期是没有数据模型的，这个时候我们参考其提供的合作商户的数据，或者让乙方发一些合作过的数据，尽量减少自己的试错成本。

冲量期：等一个周期租金逾期数据出来后，我们可以选择高转化率和低风险的渠道冲量，从而降低流量成本，和控制逾期率。

基础信息（筛选用户）

这个时候用户进来了，我们需要即验证" 你就是你”，比如身份证信息验证，支付宝人脸信息验证、银行卡四要素验证、运营商三要素验证等。

要素验证基本上不用商户去操心平台这是最基本都建模，这里不再赘述，我们只需要在报告中查看就可以了。在验证完手机租客基础信息后，风控租前流程才会进入准入策略模块。

首先我们先要搞明白，为什么要有风控报告？租个手机还搞这么麻烦吗？

欺诈风险，在信用租赁域中，是指租客故意对出租机构实施欺骗，致使商户因错误信息达成手机租赁交易的风险。例如一个普通打工人，将自己包装成大公司白领，伪装身份和月收入流水，来骗取平台获取手机，最终租机成功后拒绝缴纳租金，甚至直接失联逃避交租，导致平台遭受损失。

随着身份证验证和人脸识别等技术的进步，传统意义上的伪冒客户（即盗用了别人的身份，这些身份信息被不法分子掌握在手里，甚至根本没有这个人）越来越少，取而代之的是新欺诈客户（会在多平台进行租机，了解租机步骤和租后流程的老手）的特征，这些新欺诈客户总结下来有3个特点：

1、不符合租赁资质：不符合资质的客户，往往是本身已经在一些黑名单库里，容易被拒，但他们往往会让自己爱人或亲戚来申请，通过1个新的白户在短期内大量租机变现，之后就不付租金了。

2、资料造假：资料造假包含几种类型：中介代办包装，个人造假工位单位，个人造支付宝视频作假；这里主要说说中介代办包装，客户本人资质不符合，通过中介包装一个假身份，比如加的居住证，工作，住址，打卡工资等全套材料帮忙搞定。最终租机变现成功后会抽取比例较高的提成，实际客户本人拿到手的钱并不对，而这种情况下，客户本人也会觉得大头让人赚了，还要自己承担实际租金，就会逐渐变得无还款意愿。

3、具备一定反催收能力：欺诈客户把手机拿到手后，并非高枕无忧了，他们还有一道坎要过，就是商户的的催收提醒、诉讼。关于反催收手段，有这么几点：

a、拒绝沟通：不接电话，微信拉黑，不回短信，直接失联；

b、恶意沟通：接到提醒电话后录音或发消息时进行截图，通过语言激怒商户，态度很凶，但是言语之间不提不交租，只说暂时没钱，引导商户提醒人员说了不该说的话。接下来以录音、截图为由进行投诉。

c、直接摆烂，提醒也好，诉讼也罢，反正没钱。

这些特征的最终导向说明，欺诈客户根本不存在还款意愿，每一笔欺诈交易，都意味着租机商户和平台遭受损失；

举例，如图这个一份互金行业的黑灰产业链，根据角色的不同，黑灰产业链可分为产业链上游、中游和下游。上游工作者会不断生产各类黑灰产“作案”资源来满足中游和下游的需求。

所以，通过风控报告评估欺诈风险，进而避免欺诈交易，对于风控降低逾期风险，是非常有必要的。

一：名单体系搭建，拦截已知坏人

租机行业黑名单、互金黑名单，当我们发现该客户是其他平台的黑名单（存在失信赖账的情况），自然就可以此为依据，对其进行拦截，这样就能最直接的减少资损；

而这些名单，大概包括3种类型：

1、各地在外公布的失信人名单/限制消费人名单；

2、外部名单：

a、其他公司的黑灰名单，比如黑产中介名单，或者逾期赖账客户名单；

b、多头共债名单：在多家平台短期内同时发生借款的客户名单，该类客户短期需要大量资金，逾期不还款的可能性会比较高；

3、内部名单：公司内部自己整理的逾期不还款客户名单等等；

通过搭建名单库：身份证/手机号/设备信息等等，建立起第一道风控的拦截防线，对已知坏的用户进行拦截；

当然，名单库往往是有时效性的，例如手机号，当客户被加黑后，可能会直接弃用当前手机号，换新的号码，而弃用的手机号被运营商投入市场，最快也需要3个月，而一旦号码被新人使用，且新人恰好成为公司的新用户，则很容易会被风控误杀，所以名单库是需要定期清洗维护的。

二、特征挖掘，策略部署拦截潜在坏人

反欺诈策略的探索整体思路在3个方向：

a、用户申请行为异常：一台手机设备通常来说就一个人一个账号使用，如果短期内用户设备出现了多个账号进行下单申请贷款，就不符合正常用户的行为逻辑，这类聚集性申请行为的欺诈风险非常高；而这种欺诈场景的还原，其实是黑产团队的设备是有限的，在相同的一批设备上集中申请，就是很明显的欺诈场景特征；

当然设备还有很多值得分析的维度，例如GPS是否发生地理剧变，设备跳变，Android 利用方向传感器获得手机的相对角度，判断多个节点相对角度是否均未发生变化，进而判断欺诈行为的概率等等；

b、用户部分信息与已知坏用户有关联：例如橙歪瓜填写贷款时，联系人信息填写的是黑名单客户，那么橙歪瓜发生逾期7天以上的概率也会直线上升；而这种欺诈场景的还原，通常来说黑名单客户本身就是老赖，自己已经被多个平台加黑，很难在贷款套现，就会怂恿亲戚-橙歪瓜去贷款，而这种情况下橙歪瓜的还款意愿也是很低的；

c、与坏用户的信息特征相同：例如橙歪瓜申请下单时，用的手机设备机型较为老旧（7、8年前的机型），那么橙歪瓜发生逾期7天以上的概率也会直线上升；而这种欺诈场景的还原，则是黑产团伙为了节省成本，会从市面上回购大量淘汰的老机型，用于骗贷下单，所以同样具备这一类特征的申请用户，是黑产骗贷的几率就会非常高；

随着科技的进步，黑市上也出现了很多软件来协助黑产骗机，它们可以轻松变更设备的唯一识别码，对IP和地理位置随意更改，这些技术都是为了绕过风控，完成贷款。为了更全面的把控风险，平台就需要从多个维度出发对用户进行欺诈风险的评估，这样反欺诈策略作为风控的核心防守，才能保护资金不被坏人申请，最终平台能有很多的优质客户可以拿到手机，公司的运营也能更长久。

3、评估信用风险

信用风险，是指交易对方不履行到期偿还债务的风险。信用风险又称违约风险，是指租客，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使商户遭受损失的可能性。