【黑产大数据】同名贷欺诈产业链解构

早些年，因“同名同姓”莫名背上“贷款”的事件并不少见，那时候金融机构在做贷款人身份信息确认时还没有人脸验证等措施，黑产或一些不法分子通过一些违规操作，利用“同名同姓”人的身份信息为有贷款需求的人进行贷款并非难事。

近年来，随着金融机构审核机制的完善以及人脸认证措施的加入，黑产想直接套用“同名同姓”人的身份信息进行贷款已经没那么简单了，但“同名贷”并没有因此而消失，而是以另外一种欺诈形式活跃在黑产圈中。

本文基于威胁猎人对“同名贷”欺诈产业链的研究，客观呈现“同名贷”欺诈中客户招募手法、欺诈流程、风险特征等，为银行等金融机构的贷款风控策略提供参考。

1.1 目标客户招募

威胁猎人研究发现，黑产一般会通过黑产群、社交软件召集多手黑中介招募姓名为“大众化名字、姓名两个字、征信记录良好但资质较差（如无稳定收入、无正常工作）”的客户操作非标“同名贷”，涉及信贷、商户贷等场景。

以下是黑产招募的广告信息和名单样本：

黑产/黑中介的“同名贷”招募广告

黑产/黑中介“同名贷”招募名单样本

1.2 “同名贷”欺诈流程

在整个“同名贷”欺诈流程中，主要涉及三个角色：

“同名贷”欺诈流程图

威胁猎人情报研究员通过对黑产欺诈手法、流程等进行风险分析，对“同名贷”套用他人信息操作信用贷、企业贷等贷款的风险特征做出概况总结，主要涉及本案件风险画像，具体情况如下：

3.1 信贷风险案例

某黑产主营业务为非标“同名贷”业务及房企背债业务及背债不良资产包等业务。其非标“同名贷”招募的客户画像为“年龄25-49岁，男女不限，姓名两个字，征信良好，当前没有逾期，负债最高在50万内，客户操作贷款后，其黑产公司会帮客户代还一年利息，总贷款额度80-130万”，以下为黑产在黑产群的招募广告：

黑产“同名贷”招募广告

该黑产表示，主要通过操作银行线下信贷业务，操作城市为河南省郑州市，如果客户资质差的则套用同名对应的优质信息去申请，因其上游操作方有某银行行口关系，往往很容易成功申请多笔大额贷款。

3.2 商户贷风险案例

某黑产主营背债业务、非标“同名贷”、信贷欺诈等业务。该黑产召集全国范围内召集“年龄25-50岁，户籍不限，征信有过信用记录（如有过房贷、车贷、信用卡3N等记录）、大数据干净、做过某某银行贷款的也可以，做的是纯线上业务，智商不全、残疾均可办理，一人可操作2-5笔贷款，单笔最高金额100万”。以下为黑产在黑产群的招募广告：

黑产“同名贷”招募广告

该黑产表示，主要做的是企业商户贷模式，“同名贷”操作城市主要在河南省郑州市及广东省某地区，操作方可以给目标客户使用同名者名下的营业执照去申请线上商户贷，这种商户贷主要为套用他人的企业信息，因此并不需要给企业刷流水数据也不需要花时间去养护这个企业。

“同名贷”涉及金融机构用户信息泄漏，接受“同名贷”的客户往往还款意愿和能力都比较低，贷后逾期风险极高，最后只能是放款的金融机构承担风险。

威胁猎人聚焦金融黑灰产攻防对抗领域，通过覆盖各类情报渠道源，主动获取大量信贷黑产/黑中介数据，基于欺诈特征分析模型自动化提取目标欺诈群体特征，同时结合数字风险应急响应中心（DRRC）专家的深入分析，为金融机构构建从最新欺诈风险感知、业务/风控策略指引、到恶意贷款群体定位的信贷反欺诈闭环。

4.1 及时感知并预警最新信贷欺诈风险

威胁猎人全面监测金融机构的信贷业务以及各业务环节，信贷欺诈情报专家针对全网信贷风险线索进行主动运营，及时感知黑产/中介的最新的欺诈风险，包含欺诈手法、欺诈场景等，如涉及房产信用/企业/车/现金/装修/消费贷/美容贷等贷款业务的欺诈风险监测。

4.2 结合群体画像提供业务风控应对策略

威胁猎人信贷欺诈情报团队深入不同的信贷欺诈场景，以攻击者的视角分析并复现欺诈全流程，包括为金融机构提供指定作弊环节的手法分析，如获客手法、包装手段、业务操作流程等，通过不同场景分析报告为金融机构建立欺诈人群的业务行为特征等，为风控策略提供可解释的依据。

3.3 基于有效标签等数据定位恶意欺诈人群

基于对信贷欺诈产业链的持续监测及关联分析，威胁猎人可获取大量有效欺诈团伙的群体特征信息，可帮助金融机构在大数据模型等安全检测措施的基础上，基于恶意特征标签进行关联分析，精准定位欺诈人群。

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