宜人贷损失8130万 竟是因为它

在借贷平台中,欺诈和反欺诈一直是对立存在的,想要骗贷的群体会研究风控环节的每一处漏洞,反欺诈团队需要深入到各种贷款相关的论坛,贴吧,研究新出的诈骗手段,不断迭代反欺诈模型。

11月18日讯 11月16日,作为目前唯一一家在美上市的P2P平台,宜人贷发布了2016年第三季度财报。

从数据来看,第三季度宜人贷营收8.767亿元,净利润为3.44亿元,同比都在增长。

但与此同时,布谷君也注意到一个敏感的问题:宜人贷第三季度管理费用增至1.89亿元,上季度仅为7333万元,增加了约2.6倍。

据宜人贷财报透露,额外增加的支出是因为旗下一款极速贷款产品遭遇有组织欺诈事件,宜人贷为此损失了8130万元风险准备金。

此次欺诈事件最早在2016年7月被发现,而在随后的8月,宜人贷在美遭遇集体诉讼,其中最主要的诉讼内容就是宜人贷隐瞒了正遭遇越来越多的欺诈贷款行为。

现在看来,宜人贷财报披露的贷款欺诈事件很可能就是其8月遭受集体诉讼时,被指控隐瞒的事件。

1、欺诈来自于内部还是外部?

这桩有组织的欺诈事件是来自于内部还是外部?这是最让布谷君好奇的地方。

布谷君研究了一下宜人贷的极速借款模式,用户在手机端申请,凭借信用卡信息,可获得1万—10万的借款额度。借款人除了需要持有信用卡,还需要有淘宝账号,实名制手机号等。

平台会根据信用卡账单信息,手机型号、手机端消费情况、和借款人经常使用的APP、地理位置等信息,进行大数据分析来判断用户的信用状况。

如果完全按照平台的借款要求,8130万元的总额,以每个人都借款最高额度10万计算,欺诈组织也需要提供约813张信用卡,和813个与此绑定的淘宝账号,邮箱和手机号。(注:平台的损失8130万元应当是借款人本息合计的总额,此处为方便计算,直接作为借款总额处理)

布谷君没有骗过贷,不知道这样的操作难度大不大。

不过,有业内人分析认为,8130万元如此大规模的骗贷,应该不是单纯的外部人员诈骗能做到的,极有可能有内部人员参与其中。但宜人贷的财报并没有披露欺诈事件的涉事人员信息。

如果欺诈行为来自于内部,那就意味着宜人贷的内部管理有一定问题。

如果欺诈事件来自于外部,那就意味着宜人贷的风控系统是有漏洞的。

据布谷君了解,大数据风控一般由两部分组成:一是反欺诈,二是信用评价。

反欺诈是辨别那些一开始就想违约,进而弄虚作假的用户。信用评价是对用户的资信状况进行评价,判断其在借款到期后是否会因为无力还款而违约。

宜人贷如果遇到有组织的外部欺诈,造成损失,应该是风控过程中的反欺诈环节出了问题。

不管是哪种情况,对宜人贷都是不太有利的。

所以说,宜人贷财报选择把这些数据公布出来还真是勇气可嘉,但是公开了却不做具体的解释,难免会让人疑惑。

除此之外,布谷君还发现宜人贷的信用评价体系也很有意思。

2、有意思”的信用打分体系

宜人贷将不同信用程度的借款人分成A、B、C、D四个等级,A类用户信用等级最高,D类用户信用等级最低。

数据显示,截至2016年9月30日,2015年促成的A、B、C、D四个信用等级借款的净坏账率分别为5.1%, 5.9%, 7.5% 和6.1%,分别高于分别高于截至2016年6月30日的4.5%、4.5%、5.7%和4.2%。

比较有意思的是:按照宜人贷的分类标准,D、C、B、A级的借款用户坏账率应该是依次递减的。但事实上,在2015年Q4,2016年Q1和2016年Q2,A类用户的坏账率都高于D类用户的坏账率。

差别最大的是2015年Q4,信用最好的A类用户坏账率为2.4%,比信用最差的D类用户坏账率高出了1%。

从2016年Q3的数据看,这种差距在持续缩小,C、B、A级的借款用户坏账率符合持续递减的趋势,但是跟D级用户比起来,C类用户的坏账率依然高出了1.4%。

这说明宜人贷的信用打分体系和风险管理模式在不断的完善,但还有上升的空间。

3、小结:能披露出来的问题都不可怕

在借贷平台中,欺诈和反欺诈一直是对立存在的,想要骗贷的群体会研究风控环节的每一处漏洞,反欺诈团队需要深入到各种贷款相关的论坛,贴吧,研究新出的诈骗手段,不断迭代反欺诈模型。

这是一场斗智斗勇的角逐。

不管欺诈来自于内部还是外部,这事都提醒宜人贷:大数据风控能力还有待进一步提高。

另一方面,遭遇欺诈这种事,宜人贷能主动披露值得点赞。

在网贷行业,很难有一家公司能够清楚明白的公布各种逾期和坏账数据。很多P2P平台披露的坏账率都不足1%,但真实性存疑。

总得来说,显露出来的问题并不可怕,能看到的风险都可以解决,可怕的是在海面下的巨大冰山。

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2016-11-18
宜人贷损失8130万 竟是因为它
在借贷平台中,欺诈和反欺诈一直是对立存在的,想要骗贷的群体会研究风控环节的每一处漏洞,反欺诈团队需要深入到各种贷款相关的论坛,贴吧,研究新出的诈骗手段,不断迭代反欺诈模型。

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