首先要看你的樣本資料量有多大，能否進行大資料的常規化操作。如果資料都不夠完備，接下來就比較難以著手。如果收集的相關信貸及及欺詐等資料比較多，且樣本覆蓋比較全面，則可以應用一些監督學習的方法，建立一套普適化的數學化模型。簡單來說，從以往資料找規律是一種思路:結合大量信貸人的基本面資訊和履約結果，以及一個人歷史的履約行為等，總結出一個人進行欺詐的可能性大小度量模型。相信現今應該有比較成熟的風控模型和相關工具來做這個事情。以上，希望採納

建立反欺詐模型和規則，利用黑名單和徵信系統，在貸前先查詢黑名單和信用報告，如果不在黑名單且徵信良好，可以進行下一步，將貸款人資訊在反欺詐規則和模型跑一遍，看是否存在欺詐

零售端信貸產品線上化已成為金融業發展的趨勢之一。在信貸業務中，將長期面臨黑灰產團伙騙貸、中介包裝、客戶偽造、盜用騙貸、渠道合謀等各類欺詐風險，在信用風險層面也存在因徵信體系內資料不足、信用白戶等而無法對借款人還款能力進行有效評估的問題。

如何控制信貸風險損失、降低風控運營成本、快速支撐新業務拓展和升級，已成為信貸業務所面臨的關鍵挑戰。

頂象技術為金融機構提供的金融信貸風控解決方案：

頂象的一站式智慧信貸風控平臺，涵蓋信貸風控全流程管理（貸前、貸中、貸後）、多方資料對接、風控與額度決策、反欺詐策略、貸後視覺化監測等功能，提升銀行線上信貸實時風控決策能力、自動化審批能力、信審流程管理能力和信貸資料管理能力，實現實時資料複雜處理和沉澱，形成業務閉環，為網路信貸業務健康、可持續發展提供有力保障。