消费金融：你不贷款也要还款的原因是什么？

　　消费金融消费金融：你不贷款也要还款的原因是什么？的出现消费金融：你不贷款也要还款的原因是什么？，本意是可以让更多人享受到更好的金融服务消费金融：你不贷款也要还款的原因是什么？，从而拉动消费的增长。但是却有不少人在这上面动了“不正当”的心思——套现。这个问题是各个消费金融机构的隐痛消费金融：你不贷款也要还款的原因是什么？，不愿提及却不得不面对的。

　　消费金融领域常见的套现“套路”

　　早在信用卡出现的时候消费金融：你不贷款也要还款的原因是什么？，“套现”也随着出现了。而随着消费金融的形式不断创新，套现的形式也不断“升级”。到现在，已经是“没有不可以套现的消费金融平台”。而套现的套路也就是下面这几种。

　　套路1:“虚拟信用卡”套现

　　信用卡套现已经过时了，而且从蚂蚁花呗、京东白条类“虚拟信用卡”出现以后，传统信用卡的用户群体也受到了影响。所以从事信用卡套现的团队开始有了新方向。

　　蚂蚁花呗是支付宝延伸出来的一种“赊账”系统，一开始主要依托自身的电商平台，为在平台上购物的用户提供一种可以“先购物，后付钱”的服务。信用卡套现团队便在淘宝上开辟了新阵地，通过在淘宝上开店铺，销售虚拟物品或虚拟订单，帮助卖家将“花呗”额度套现。而随着淘宝对套现行为的打击趋向严厉，加上蚂蚁花呗逐渐接入大众点评、美团、百度糯米、携程等O2O平台，套现行为也开始向第三方平台蔓延。脱离了淘宝系统监控的领域，套现团队有了更多的发挥空间。而京东白条由于只能在京东自营的商品上使用，所以套现有了更多的难度。套现者必须先购买产品再二手转卖。

　　套路2：盗取个人信息套现

　　在消费金融兴起之时，就有很多人对信息安全问题提出了质疑。确实，消费金融的快速和便捷让它必须在审核方面减少步骤和时间。所以这就给套现者提供了可趁之机，只要收集齐一整套的个人信息，就可以“冒名”去贷款了。一般办理一个完整贷款流程，只需要姓名，身份证号码，手机号，加上验证码就可以了。现在信息泄露已经不是什么新鲜事了，在“黑市”上一个人一套的信息也只需要几毛钱。而验证码的问题，“聪明”的套现团队也早就能解决，通过建立一个伪基站，就可以直接接收手机和邮箱的验证码，而不被主人发现。有些需要登录密码或者支付密码的，也是可以通过对个人信息的充分搜集，来推测出来。

　　在万事具备以后，套现团伙可以任意的利用用户的个人信息在各个信贷平台进行套现。所以“被贷款”的事件时有发生，即使是一些老牌平台也不例外。

　　套路3：套现不成反被骗

　　其实大部分套现者还是主动去寻找套现团队，所以可以说是一个“愿者上钩”的交易。但是能够成功套现还算是好的，还有许多人“偷鸡不成蚀把米”，套现没成功，反而被骗了许多钱。

　　很多人想通过蚂蚁花呗之类的“虚拟信用卡”套现，就要去电商平台或者O2O平台上购买产品或者服务，才能套现成功。但是有许多人在付款之后就被拉黑了，付出去的钱就打了水漂。现在还有许多网站的消费金融服务要求达到某种条件才可以开通，所以这个时候就会有套现团伙到处叫卖可以套现的账号。但是在付钱以后，用户会发现这个账号根本不存在或者根本没开通服务。更有甚者直接发来一个链接，让想要套现的人直接打开，其实链接携带着木马病毒，打开以后会将你的支付账户直接“洗劫一空”。

　　有套路，就有反套路

　　每一个行业在发展过程中都有着各种各样的问题，而消费金融的出现套现问题，也是符合发展规律的。但是在一路前行的同时，不能回避这类隐痛，而是应该积极解决。

　　现在许多消费金融平台都在发力场景化，所以许多公司都在和各类平台进行合作。比如和蚂蚁花呗合作的众多O2O平台。在这个时候，合作伙伴的选择就至关重要。因为“反套路”需要双方的配合，与合作伙伴联合将准入的资质提高，定期清理有套现嫌疑的店铺或者账号。

　　另外，消费金融平台要完善风控模型，不断更新。套现团队的“专业素养”非常高，会针对不同的平台要求，寻找漏洞，设计出一个完整的套路。比如花呗套现兴起的阶段，买卖双方还在旺旺上设计了一套“剧本”：“在吗?我刚刚不小心拍错了点卡，可以帮我退款吗?”“可以的，亲!您的订单号是xxx，确定这单不要了是吧?那需要扣除费用，返您900元。”“是的，我的支付宝账号是xxx。”“好的稍等，马上给您安排退款。”借此来逃脱淘宝方面的监察。但是淘宝后来设计了数十个反欺诈套现风控模型，来监控类似对话。所以消费金融平台要针对新出现的问题，制定相应的防控方案，不断的完善自己风控模型。

　　在风控的过程中，大数据的应用就格外重要。由于消费金融以互联网连接为基础，个人信息认证和征信考察不需要现实认证或者书面材料。所以消费金融的征信体系主要靠大数据来建立。蚂蚁借呗以电商和类金融行为数据为主，微粒贷以社交类行为数据为主，这些基于用户行为的大数据基础比传统银行的征信维度更为复杂，所以相比之下征信体系的完整性还有所欠缺。所以消费金融公司对大数据的应用应进一步深度挖掘。

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