在信贷领域有两类风险，一类是信用风险，一类是欺诈风险。信用风险主要是对借款人还款能力和还款意愿进行评估，而反欺诈则是对借款人的目的是否正当进行判断。
一般借款人出现信用风险，信贷机构可通过风险定价和自有备付金进行防范，风险可控性较大。而当借款人在借款时便以骗贷或骗钱为目的，且信贷机构未能及时识别欺诈，则会出现未能通过借款赚取利息，反而被骗走本金的情况，尤其无法识别团伙欺诈时，会在短时间内遭受非常严重的后果，信贷机构面对此类风险的可控性便会非常小，所以欺诈风险是信贷机构零容忍的。
而对欺诈行为进行及时发现和预防的措施就是反欺诈。
第一方欺诈：
没有还款意愿，各项信息真实；
第二方欺诈：
表现为内外勾结，如代码泄露、信息泄露等，可以通过舆情分析来及时发现；
第三方欺诈：
主要是中介，需要通过外部信息验证其所填信息的真实性。
白户就是指征信的白户，当你的个人征信报告中没有产生任何信用记录，也无不良记录，这种情况借款人信息缺失，没有足够的数据来对借款人进行风险评估。包括内部白户（新注册用户、无申贷历史记录）和外部白户（央行征信、第三方民间征信无覆盖）。由于从未或较少有申贷记录，因此黑名单规则、多头规则等都会失效。在对待白户时，应当谨慎其被黑产利用的可能。
借款人存在逾期、失信、欺诈的记录，被列为黑名单的个人账户。包括内部黑户（历史多笔订单出现逾期、在途订单催收失联等）、外部黑户（央行征信花/黑、第三方民间征信黑）。出于炫耀等心理，会有部分黑户在口子论坛、QQ群等交流撸贷经验，因此可通过论坛舆情监控、黑产群卧底等来发现新的作案手法。
骗贷人与放贷机构内部员工因为利益勾结。机构员工熟悉内部风控规则和漏洞，利用这些漏洞与外部骗贷者合作，诱骗风控审核通过，骗取贷款本金。内外勾结一般是窝案居多，外部偏带者多为专业黑产、骗贷机构。单笔金额较大，且连续笔数多。
伪冒他人身份进行欺诈骗贷。包括熟人冒用（亲戚朋友、同学等）和他人盗用（购买他人四件套、个人隐私信息泄漏等）。一般可通过信审、人脸识别、活体验证等方式来核验借款人身份。
黑中介哄骗或招揽客户实施骗贷,对平台风控漏洞进行大规模攻击，造成巨大资损。黑中介可利用白户轻松突破风控防线，并骗取白户的高额手续费。黑中介通讯录一般会存客户的号码；若是远程贷款操作，可能会采取视频通话、翻拍照片来应对活体识别核身。
借款人通过伪造资料，蓄意骗贷。例如，伪造账单流水记录来企图骗取更高的额度。一般都是借款老手，熟悉各平台流程，深谙套路。恶意欺诈人群往往到处借钱，广撒网来提高放款概率。
有组织地开展收费并发展多级下线，存在集中骗贷的风险。给成员洗脑诱导骗贷，同时不断以拉新会员费来给老会员发工资，从而扩大规模。由于老客拉新，从关联图谱上观察具有明显的星状结构。
通过拆东墙补西墙的方式，来维持不良消费（黄赌毒、奢侈品等）。借款人现金流收入主要靠不断借款，借下家的钱，还上家的债。这种击鼓传花的游戏，会将共债风险杠杆逐渐放大。一旦借款人再也借不到钱，资金链便会立刻断裂，所有平台全线逾期。
通过内部积累、外部获取的各种人员、手机号、设备、IP等黑白名单、特殊名单对欺诈行为进行判断，是一种简单、成本低的反欺诈手段。
当然，黑名单覆盖群体较小、需要时间积累，也存在准确率较低、名单库易污染等缺点，但是可以作为反欺诈的第一道过滤。同理，白名单一般指平台内部的优质客户列表，建立白名单库可以有效且降低公司的成本和信用风险，提高放款效率。
监督各维度集中性，制定相关集中性规则。当用户的操作请求和行为触发规则时，即被认定为欺诈行为并启动拦截。通过机器学习的方法，将用户各个维度的数据和特征，与欺诈建立起关联关系，并推算出欺诈的概率。（1）需要大量训练数据和较长学习时间，无法应对变化多端的欺诈行为（3）降维，产生训练数据，可给有监督学习提供输入数据（1）在数据为非结构化数据、文本数据时，面临着数据抽取不准确、实体不明等问题我们应对现在大家的学习需要，现重磅推出【0基础畅学红卡】和【有经验畅学绿卡】，按月付费，30天畅学，续费后再学。
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