九成黑名单产品失效，上千万用户被“误伤”却投诉无门

文 | 罗素 零和

封面 | 美剧《黑名单》

在金融科技的发展史中，曾诞生了一个特殊的产品：黑名单。

很多大数据或风控公司，会将一些逾期、高危用户列入“黑名单”，不再提供金融服务。这些用户，就成为了传说中的“黑户”。

一段时间内，黑名单发挥了重要作用，是行业主要风控手段之一，被视为“央行征信”的一个补充。

但最近，一家金融科技公司进行了统计，发现上千万白用户、灰用户被混在市面上的黑名单中，导致市场上九成的黑名单正在失效。

而被误伤的用户，丧失了享受金融科技服务的权利，却投诉无门。

这些模棱两可的用户为何被卷入黑名单中？黑名单是如何一点点失效的？

这是对金融科技风控的一个拷问，也预示着野蛮混乱的金融科技风控，开始进入下半场……

01 失效

金融科技行业开始形成一个共识：黑名单正在失效。

一家网贷头部平台，曾经因为失误，给一批黑名单上的用户放了贷款。

这个平台本来准备承受巨额损失，没想到绝大多数用户都还款了，逾期率也并没有上升太多。

“正是因为这件事情，整个行业都开始审视黑名单数据可能存在的问题。”ZRobot的CEO乔杨称。

无独有偶。

一个现金贷平台的负责人马钰曾因为接口问题，停止了黑名单的采购，却意外地发现，逾期率并没有明显上升。

马钰坦言，现在行业中的很多公司采购黑名单，其实只是为了求“心理安慰”，聊胜于无。

一家大数据公司为了求证黑名单数据的有效性，曾经测试过5家黑名单数据，结果颇为惊人。

结果显示，在现金贷行业，普通用户的逾期率为11%，而黑名单逾期率为12%。

只相差1%，黑名单几乎形同虚设。

如今，黑名单沦为“聊胜于无”的鸡肋产品，但曾经，它却是金融科技行业的“大杀器”。

在中国，征信体系一直未完全建立。

尽管有央行征信，但这个体系只针对银行用户，且大量的“白户”没有被覆盖。另一方面，央行征信并没有将金融科技的数据纳入统计，也只开放给持牌系使用。

因此，大量的数据公司崛起，并试图建立起金融科技的全新的风控体系。而其中最著名的产品，就是“黑名单”。

黑名单并非新鲜事物。银行早就开始对用户进行五级分类，被列在“损失”类的用户，就很难获得信贷服务。外界会约定俗成地称这类用户“上了银行黑名单”。

在金融科技兴起后，因为行业风控手段不完备、征信不健全，黑名单开始被市场倚重。

当时市面上收集黑名单数据主要是三种方式，第一种，就是共享。

在2015年前后，曾经兴起过很多数据共享的平台，比如91征信。

当时它们的模式，就是和多家金融机构合作，让对方上传黑名单数据，同时对方也可以查询大家共享的黑名单。

第二种方式，就是交换。

比如一家头部的数据公司，给催收公司免费提供“数据修复”，但同时，催收公司要给他们共享自己的催收名单。

这相当于将已被催收的逾期用户，列入了“黑名单”。

第三种方式，相对来说比较灰色，就是爬取。一些机构会部分公布黑名单，比如法院会公布全国失信被执行人名单。

这些信息都会被爬取，成为黑名单的来源。当然，一些非公开或者半公开的数据，也会成为被爬取的对象。

这三类获取方式，成为当时最主流的黑名单来源。

当时金融科技市场刚刚兴起，信息新鲜，未被污染，因此，在一开始，黑名单的效果不错，并一度成为金融科技行业主要的风控手段之一。

02 原因

但是，随着时间的流逝，黑名单开始被污染，效果逐渐递减。

首先，整个行业对于黑名单没有一个明确的指标，哪些算黑，哪些算灰，哪些算白，各家有一套说法。比如，一些用户被催收，此后他们的信息，就可能被催收公司输送进黑名单。

但其中，有些用户可能只是忘记了，催收一催就还了款；还有一些用户，只是短暂逾期，在一个月内就还款了。

这样的用户，算“黑”吗？

“在征信体系报告中，连续逾期90天以上，是不良征信的一种表现。”电话邦创始人毛羽建称。但在金融科技行业，没有一个统一的黑名单标准。

在央行征信报告中，会详细列出个人的借贷交易信息明细，银行可以据此对用户做出判断。

如果你不小心逾期过一次，但之后一直在很好地还款，银行也许仍然会认为你是一个好用户。但在黑名单中，没有上述细节。因此，一个用户是欠了500元，还是1000元，不得而知。用户是逾期了30天，还是60天，同样不得而知。

标准混乱，数据源也混乱。

现在行业的大部分黑名单，都是采取“查得付费制”。比如，你的用户叫张三，这个人刚好在黑名单库里，那么你就得付1元的查询费用。

那么，怎样做才能命中更多的用户？当然是你的黑名单库越大越好。

其实，行业中还有一些灰名单，这些用户的逾期可能并不是很严重，但为了扩充自己的黑名单库，一些黑名单数据商就会把灰名单也充进黑名单里。

“一些中间的数据商，为了多赚钱，会去市场上进各种各样的黑名单，但它们其实并不知道这些黑名单的来源。”资深从业者刘明光称。

灰名单冒充黑名单，还算好的，还有一些平台开始“掺沙子”。某数据共享平台做了6个月左右，就发现自己的黑名单严重失效。

“因为很多金融平台故意将一些好用户掺到黑名单里，目的就是让这些用户只能在自己平台上贷款。”这个共享平台的负责人称，这不是个案，60%的金融公司都掺沙子。

区别，只是程度的轻重而已。

“当市面上流通着各种黑名单，而里面牵扯到各种数据来源时，‘灰’或‘白’会对整个黑名单形成一定的覆盖度，此后，黑名单就会失效。”刘明光说。

当作假和掺沙子成为行业的潜规则后，所谓的黑名单变得黑白难辨、真假难分，无可避免地落入了“劣币驱逐良币”的窠臼。

03 投诉无门

征信，有一个重要的原则，就是公平。

因为它可以决定一个人在金融行业的地位和权利：是否可以获得贷款，能享受到怎样的利率。所以，在各国的征信体系中，公平性和可解释性极为重要。

如果用户在自己的央行征信报告中看到一条逾期记录，但他已经还清，而逾期还在显示，他就可以去央行征信中心投诉。

如果证实确实记录有误，央行征信中心会予以更正。

除此之外，征信还会顾及人的成长性。比如一个用户在刚毕业的时候，钱比较紧张，出现了一定的逾期，但后来他的工作稳定，有了偿还能力。

如果因为以前有过一点逾期，就再也贷不到款，这对他也不公平。

所以，一般来说，央行征信只记录最近5年的征信数据。实际上，央行相关人员曾对外表示，人民银行征信中心没有“黑名单”。

“央行征信报告只是客观地收集和展示个人的信用信息，不对个人信息做任何评价。”毛羽建表示。

因为标准不统一、来源混乱，有大量用户被黑名单误伤。没人关心他们的成长性，他们也没有申诉渠道，只能一黑到底，彻底与金融科技提供的金融服务无缘。

“没有人关心这份黑名单数据是2015年的，还是2019年的。”毛羽建说，在央行体系中，可能一个用户的生命周期是5年，但目前在金融科技领域，黑名单普遍缺乏更新和退出机制。

没有人会关注用户的成长性，并进行数据更新。

2019年1月，一位山西临汾的用户惊讶地发现，自己的名字被列入了互金黑名单。问题是，他没有获得过一分钱网贷——此前他多次申请贷款，都没有通过。

“我可以申请我的个人信誉保护权吗？感觉好坑啊。”这位用户在某法律咨询网站上抱怨。

而他并非一个人。

同样是在这个网站上，一位山东潍坊的用户称，突然查到自己在网贷黑名单中。但是，在此之前，他从未接触过网贷。

这位用户怀疑，自己的个人信息被泄露之后，有人用它去贷了款。

媒体还曾报道，一位到南京发展的小伙子，买了一张当地电话卡。很快，他就接到了一堆催收电话——这张电话卡此前的主人，被列入了网贷黑名单。在未经核实的情况下，运营商又把这个手机号卖给了这个小伙子。

到底有多少人被黑名单误伤？

最近，一家金融科技公司采购了市面上多款黑名单产品，并从中抽取样本进行检验，结果让人惊讶。

“40%到60%的用户并不算黑，只能算灰，甚至还有很多好用户混在里头。”该公司负责人称，现在市面上号称有2000万黑名单数据，按照这个比例，起码有上千万的用户被误伤。

04 未来

在中国征信体系尚未建立之前，大数据风控确实贡献颇多，也曾经成为央行征信的重要补充。但因为野蛮生长，没有统一标准，曾经撞线式发展的行业，如今已走到了瓶颈期。

黑名单失效，就是进入瓶颈的一个信号。

这些曾经冲在一线的大数据和风控公司，下一步将如何发展？未来又在何方？

多位行业从业者认为，征信还是得交给国家层面的机构，大数据风控的范围会越来越小，但反欺诈肯定是一个方向。

“不过，黑名单绝对不等于反欺诈。”算话智能科技CEO蒋庆军称，黑名单很难防住欺诈。

一般而言，欺诈都是黑产精心包装好一些资料后行动，在早期，很难发现这些资料是欺诈所为。

攻与防，向来是一场不对等的战争。

进攻方经常信息互通有无，率领大军有序进攻一个个独立的城堡。但城堡之间，信息却不互通，各自为战。

有什么方式可以将城堡间的信息打通，统一作战？国外有一个模式，叫Anti-Fraud bureau，已经有一百多年的历史，蒋庆军直接将其译成“反欺诈局”。他认为，用这个模式，才能真正做好反欺诈。

蒋庆军称，他们尝试这个模式三年了，具体的做法，就是和金融机构系统打通，该机构会将收到的申请资料，同步给反欺诈局，进行欺诈检验。

金融机构怎么会同意把申请资料给第三方公司？这不是涉及用户隐私吗？

有趣的是，这个反欺诈局模式，只需要一些脱敏数据，甚至不需要实名信息。

“客户只需要给我们几个脱敏的字段，是否实名都没有关系，我会告诉你这些申请的资料里有没有瑕疵。”蒋庆军称，反欺诈跟征信的一个重大区别，就是不针对人，只针对行为。比如，金融机构只提供一个申请资料的地址、手机号码，就能发现端倪。

假设一个欺诈团伙包装了一套资料，同时在20个平台上申请，单一平台很难发觉。

但在反欺诈局的大网络下，风控人员会发现，这个地址和电话，在短时间内被集中用来申请贷款，存在欺诈风险。

在这个过程中，反欺诈局不用知道用户的姓名。

“现在市面上都讲究秒贷，欺诈数据就算5分钟更新一次，都有可能防不住。”蒋庆军称。而反欺诈局这个模式，相当于将各个封闭的城堡信息打通，做到随时“布防”。

只要数据能随时同步，城堡的防御力会集体提升。比如，一个堡垒防住了一次欺诈，这个策略会被同步到其他堡垒，大家的战斗力同步提高。

但这个模式最大的问题是，早期有一个非常艰难的“啃市场”过程。

“我们前三年，为了让更多金融机构参与进来，都是免费查询。”蒋庆军称，直到现在，他们检测了9.8亿份贷款申请，并加上了很多其他维度数据，建构了知识图谱，模式才算走通。

因为只需要贷前的脱敏数据，并不需要贷后数据，金融机构慢慢消除了顾虑，开始愿意合作。

熬过三年寒窗，才能形成一定规模。对于大部分公司来说，可能很难沉下心来。

黑名单，就要退出历史舞台了吗？

毛羽建认为，对于那些有独立数据源和独立核验能力的平台，黑名单依然有效。比如，一家金融平台自己的黑名单数据，还是有一定效果的。但是，大部分的黑名单已完成了历史使命，不再是主流产品。

中国征信与大数据风控的融合、碰撞与补充，构成了一段奇妙的历史。黑名单渐渐失效，这是金融科技进入下半场的信号。简单粗暴的打法，短期有效，但却无法长时间接受考验。

合规化、差异化、精细化，才是下半场的主旋律。