内外勾结
比骗贷团伙猜中风控策略更可怕的是内外勾结，上述独角兽公司联合创始人告诉36氪，“宜人贷那种情形应该是属于作业端的勾结了，销售人员跟审核部门人员搞好关系，约个饭套点信息，再去制作假材料骗贷。内外勾结是所有借贷公司面临的共同问题，销售员连入职资料都是假的，你怎么抓啊？”
如果一家信贷公司以线下方式从事分期业务，则更需注意防止业务员的操作风险。一家从事农机分期业务的创业公司为此煞费苦心。
其创始人李安庆（化名）告诉36氪，他规定前端营销人员只获取用户购买意向，由中台人员去现场收集用户材料，再交给掌握审批权限的后端风控，后端的绩效考核与成单率无关。并且会为整个部门设置安全奖金池，会从中扣钱去覆盖逾期，让收益滞后，让一整个团队共担风险，也加强他们的互相监督。
李安庆在创业初期同样交过“学费”——他曾招聘了几个来自于某家大型借贷机构的资深从业人员——最后结论是——“全是人渣” 。
李安庆说，“我们现在规定了，民间放贷机构从业者一律不招。为了印证这个结论，我还派人去那家大型借贷机构卧底了半年，发现清一色地帮客户造假流水来骗贷，这些人一旦跑偏了一次，再跳槽就一定是一直走歪路。”
李安庆发现，这些人和其他正常的业务员不同，一来就做出了五十万的业绩，结果第二月还款就发现出问题了，最后一共骗走了六七十万。“因为他们上家的绩效统计标准是只要前三个月还款就算是全还，就可以拿到全部绩效奖金。所以这种利益机制设计下，业务员会教客户怎么骗钱，好人在那里是呆不住的。”
上述独角兽联合创始人也告诉36氪，“我听说捷信的信用审核人员跟销售人员在年会上打起来了。获客不容易，风控一句话就能毙掉一笔生意，但销售人员的利益机制决定他们一定会帮用户做假资料。”
所以，在李安庆看来，后端人员一定得是刚毕业的学生，人际关系单纯，不会有道德风险。诀窍就是“不能让他们过早熟悉一个地方，一个县城只能呆两三年，时间太久风险就会增加”。操作人员不停留在固定场地，而是基于系统派单，被随机安排到哪个县城，从而避免与相熟的经销商合谋骗贷。这颇有点类似北宋年间皇帝随意对调将领换防，制造“兵不识将、将不识兵”的效果。
“骗贷教程”和“陈老师”
除了内外勾结，还有大量贷款掮客会搜罗风控体系相对薄弱的平台，编成骗贷教程，帮助走入穷途末路的劣质用户群，找到代价高昂的资金，并收取不菲的中介费。
在微信中检索“黑户”（信用不良者），就有众多教黑户骗贷不还的公众号，在公众号“黑户网上小额贷款”、“黑户贷款”的底部导航栏可以看到，小花钱包、现金白卡、花无缺、信而富、平安普惠等产品均在列。
初级的掮客会建立多个QQ大群，采用“会员制”运营模式，借贷者缴纳数百元会费方可进群，成为会员，从而获得大量贷款平台的“口子”攻略；高阶一点的掮客则会帮会员定制假的身份材料，骗贷成功后从中收取一定比例的服务费。
36氪检索到了一个名为“黑户贷款1”的微信号，该公号还推送了一个“陈老师”的个人微信号。陈老师在朋友圈中介绍了自己的服务：放款方恒昌信贷，费用：前期付200元资料包装费，下款后再扣5%服务费（包装材料包括：一份假的征信报告，假流水，假工作单位）。在“陈老师”晒出的截图中，一笔八万元的贷款，陈老师收取了四千元的“教学费”。
根据新京报报道，黑户当中还有一种“法人贷”，仅需要提供一张带磁的身份证，6张一英寸的蓝底照片。中介公司负责包装客户到南京或者上海某地去做法人，要往返两至三次。下款在20万到150万之间。中介公司收35%的服务费。下款以后会强制扣款三个月，然后客户再申请破产。
不仅骗贷群体的存在，让现金贷企业坏账居高不下，客群下沉同样也会，二者都是现金贷的魔怔。
蓝领借贷生意的难言之隐
针对高利率排山倒海的责难，让业界纷纷叫冤，认为年化高利率是一种误读。代表性的观点由央行原副行长吴晓灵提出，她曾表示，对低收入人群来说，融资机会比融资价格更重要，尽管年化利率高，但是因为借款期限短，实际利息的绝对额很低——用孙海涛的话来说，“不过一杯咖啡的价钱”。
想赚这一杯“咖啡的钱”，却要承受高利贷的指责，现金贷这门生意有自己的难言之隐。
因为缺乏信用记录和特定数据，蓝领、农村人群这样的低收入人群原本从来不是金融机构的理想生意。
焦可告诉36氪：“在银行办理贷款或信用卡，都会被要求提供工资流水、工作证明、社保、征信报告等刚性材料。但国内很多人没有这些强特征数据，这是为什么传统金融只能服务到15%的人。”
但低收入人群的小额短期应急需求确实存在，银行留出的市场空白，成为创业公司眼中的金矿，但悖论在于，若是优质人群，除了银行，还有蚂蚁金服这样互联网巨头，以相对低的利率去提供贷款，但低收入人群本身就是高风险的——信用意识淡薄，收入不稳定，征信数据不齐全——与生俱来就伴随着高坏账。
苏宁消费金融公司不良率被21世纪经济报道曝光达10.37%，而这样的数字在业内已是相当“温和”。显然，低利率无法覆盖这个人群的整体风险和服务成本。
不仅如此，小额现金贷是一门“远在天边，借你一千”的生意，借款公司无从识别借款人的真实意图，也给了无数骗贷团伙可乘之机。
如果没有技术壁垒，无法预先筛掉骗贷群体，就更加只能去用高利率去填窟窿了。
飞贷网一位高管对36氪表示，很多几千块钱的小微贷，没有严格风控，纯粹就是用价格去覆盖成本，久而久之会有逆向选择，因为高利息吸引而来的，就是高风险人群，都是走投无路才会借这种钱，这也是现金贷毁谤缠身的根本原因。
厦门一位大二在校女生，因做微商生意亏了钱，频频从现金贷借入资金，反复拆借后，本息越滚越大，终被高额利息和恶意催债压垮而选择自杀。这样的恶性案例败坏了行业的整体名声，也是吸引监管注意的重要原因。
因此，这个行业除了饱受争议却又情有可原的高利率，应用新型风控技术挖掘出庞大低收入人群的真实需求并规避风险，才是借贷类创业公司的生存法则。
一些技术驱动型现金贷公司的思路是，既然没有信用记录这类强特征数据，那围绕每个用户搜集与其有关的一千多组弱特征数据，进行建模，比对不同特征用户的逾期表现，最终筛查出欺诈用户。
比如，用钱宝的焦可甚至搜集了用户们的星座数据，来判断不同星座与逾期率的相关度，发现相关度不高之后，焦可转而尝试寻找用其他数据来建模。“好几个模型同时放款，来验证哪个的表现更好，一周的模型的优化是二十多次”。
还有团队发现，电池电量是和风控是相关。电量比较低的，说明不太担心失联——通常意味着这样的用户并不优质，并且，如果通讯录里的通话都是单向性的，这种用户逾期率也会变高。诸如此类的数据，还有几百上千种，都是评价借款人的变量。
一般来说，数据来源分为四种，有些是用户直接提交的，其次是用户填写过程中的行为数据，欺诈用户的行为一定会和正常人不同，比如填写速度会不同。
第三种是设备数据，比如GPS位置、通讯录。第四种是从一些第三方平台获取的数据，包括运营商数据和银联数据、身份数据以及黑名单数据。正因此，一位创始人告诉36氪，他们不通过微信来放贷，因为通过微信App拿到的数据远没有自有app采集到的多。
这也让买卖数据本身成了现金贷行业的一门衍生的好生意，要么花钱买数据，要么花钱买坏账，成为创业公司面临的两难选择。在骗贷团伙和监管双重夹击之下，没有技术和资本壁垒的企业会被加快淘汰。
骗贷团伙眼中的肥肉，监管部门眼中的“嗜血高利贷”，投资机构眼中的新风口，在经历了数月的狂飙突进之后，灭顶之灾几近降临。现金贷速生速死的100天，就是一部微缩的中国金融创业史。
现在，所有人都在等待着监管下发的执行细则。现金贷的市场潜力究竟是大是小，是兴是衰，取决于监管机构的另一只靴子最终怎样落下地来。（36氪）
