什么是信用贷款诈骗？

网贷诈骗有哪些坑人手段？

8月12日，为了揭露网贷诈骗的新形式新套路，保护消费者的人身和财产安全，北京阳光消费大数据研究院联合消费者网对2020年以来的网贷诈骗舆情信息进行了全面统计分析。结果发现“注销校园贷”骗局、山寨平台骗局、“网贷刷单”骗局、“刷银行流水”骗局、“消除不良记录”骗局、二维码诈骗这六大手段，成为今年上半年消费者遇到最集中的网贷诈骗事件。

1、“注销校园贷”骗局盯上年轻人

“注销校园贷”骗局主要指不法分子通过精准掌握受害人信息，以受害者有校园贷记录会影响个人征信为借口，在造成受害者恐慌后，假借注销校园贷记录之名，诱导受害者在众多网贷平台贷款，并将钱存入所谓的“安全账号”后便“销声匿迹”。

今年7月1日，刘女士来到中国银行石家庄中山支行办理业务，刘女士表示有人冒用了她的资料，在网上开了账户做了借贷，为了销毁贷款记录需要在平台上进行借贷并向借贷平台工作人员进行转账。在经银行工作人员提醒后，刘女士意识到受骗进行报警。

2、山寨平台骗局，制造麻烦冻结账户

山寨平台骗局负面舆情信息排在第二位。不法分子通过搭建虚假贷款平台，以“秒审核”、“易通过”、“低息高额度”等宣传诱导消费者下载APP并申请贷款，当受害人在APP内完成信息填写、额度审批等流程后，不法分子以银行卡号填写错、信誉存在问题、存在逾期记录、申请过于频繁等理由制造麻烦，告知受害人账户被冻结，无法打款，要求受害人缴纳“解冻费”、“保证金”等。

3、“网贷刷单”骗局，利用兼职赚钱心理

在今年上半年的网贷诈骗负面舆情信息中，“网贷刷单”骗局负面舆情信息排在第三位。这种骗局的特点是不法分子利用受害人有兼职赚钱的心理，谎称找受害人从事“网贷刷单”业务，只需用受害人的身份进行网络贷款，由此产生的本金和利息都由对方偿还，并支付受害人一定的提成，诱导受害人在网贷平台注册并申请贷款。

当贷款申请下来后，不法分子将贷款据为己有，并立即失联。受害人不仅挣不到钱，还需偿还贷款的本金和利息。

4、“刷银行流水”骗局，以争取更多贷款额度为诱饵

不法分子通过在网络上发布虚假广告，吸引受害人关注并提交贷款申请，然后以“银行流水”项目内容太少、评分不够为由，要求受害人先往自己的银行卡存款做流水，以争取到更多的贷款额度。

当受害人按照对方的引导操作，将验证码等信息告知对方后，不法分子通过第三方平台将受害人银行卡上的钱迅速转走。此外，还有不法分子以帮助“美化流水”为由引导受害人缴费，要求受害人向“官方账户”转钱等方式实施诈骗。

5、“消除不良记录”骗局，声称收费可帮消征信不良记录

这种骗局主要指不法分子抓住受害人存在征信问题又急需贷款心理，以缴纳费用可以帮助其消除征信不良记录的名义进行诈骗。当受害人打款后，不法分子以正在审核等理由进行拖延，随后失联。事实上，我国个人的征信信息由中国人民银行征信中心统一管理，一旦出现污点，需在贷款还清后保持5年的良好征信记录，才能够将此前的信用污点消除，任何人都无权修改。

6、二维码诈骗，特制二维码窃取重要信息

这种骗局主要指不法分子通过在网络上散播虚假贷款平台信息，吸引受害人注册平台并申请贷款，后以网贷平台工作人员身份与受害人在QQ等媒介上进行沟通，当不法分子了解受害人的贷款需求后，以申请贷款资质不够等原因，要求对其进行支付能力的测试，受害人根据不法分子要求扫取了其发来的二维码后，账户资金被划走，“网贷平台工作人员”失联。

舆情数据显示，不法分子通过特制的二维码，将木马病毒植入被害人手机并自动提取相关信息，短短几秒钟时间，就可以窃取受害人的手机号、卡号、密码等私人信息。

参考资料来源：环球网—别上当！网贷诈骗认清这六种坑人手段

信用贷款反欺诈模型

数据集来自于某银行信用卡交易数据，显示两天内发生的交易几率，284,807笔交易中发生了492笔盗刷。

通过信用卡的历史交易数据，利用机器学习算法构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷事件，并且要求模型准确度在95%以上最大化召回率。

1.2 欠采样处理：

这里我们先进行随机欠采样方法，将0样本的数量缩小到1样本相同数量

2. 上采样（Oversampling,过采样）：

以大众类为标准，生成一些小众类样本，使大、小众类样本数相同。

上采样代表算法：SMOTE 算法

SMOTE是通过对小众样本进行插值来获取新样本的。比如对于每个小众类样本a，从 a最邻近的样本中选取 样本b，然后在对 ab 中随机选择一点作为新样本。

利用sklearn的train_test_split将数据源切分为训练集和测试集。

交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓"交叉"。

混淆矩阵：

正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加上一个正则化项或惩罚项。正则化项一般是负责模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。正则化的作用是选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型。正则化符合奥卡姆剃刀原理，在所有可能选择的模型中，能够很好地解释数据并且十分简单的才是最好的模型。

L1与L2的选择：

（1）K折验证法，选择最佳正则化惩罚项：

运行结果：

（2）使用下采样数据进行训练，下采样数据进行测试

传递正则化惩罚项0.01，使用L1正则化方法，同时绘制出混淆矩阵，计算模型评估指标。

输出结果：

召回率为93.28%，精确率为93.92%

（3）预测原始数据

使用以上训练出的结果，对原始数据（未下采样处理）进行预测

结果：

（5）比较：使用原始数据训练模型及预测

这里我们使用原始数据对模型进行训练，对比使用下采样的预测结果

召回率为61.9%,精确率为88.35,%，评估指标均不如下采样训练结果，因此对于不平衡数据需要进行平衡处理。

信用贷款不能轻信，信用贷款的坑有四个，你知道都是啥吗？

信用贷款的四个“坑”：高利率；砍头息；不正规；暴力催。信用贷款虽然可以解决我们的燃眉之急，但是信用贷款的缺点也是异常明显。

具体来说，信用贷款的四个“坑”如下：

1、高利率

信用贷款的利率要比正常银行贷款的利率高得多。正常的贷款年利率在6%左右，但是信用贷款的年利率一般都会超过20%。

之所以信用贷款思维利率高，就是因为信用贷款由于没有抵扣物，并且对于个人的征信也没有强制的要求，所以我们很容易就能获得相应的额度。但是，相应的我们就需要承担过高的贷款利率。

2、砍头息

信用贷款在发放的时候，经常出现砍头息的违规操作。比方说，我们从一个小平台获得了5万额度的信用贷款。按照正常操作我们可以把5万都取出来，然后到期了归还利息和本金即可。

但是，信用贷款的小机构，一般会直接先扣除一部分利息或者先扣除全部利息。当然，有的也会以别的名目进行违规收费。对于这样的平台，我们一定要敬而远之！

3、不正规

信用贷款大多都是一些小平台在运作，这些平台本身的运营能力有限，而且还会进行不正规的操作，可以说他们随时有倒闭的可能。在这样的情况下，对于我们的征信情况会有巨大的隐患。

毕竟，你从这些平台进行贷款后，如果你逾期了，同样存在征信出问题的情况。如果这些平台倒闭了，你的征信问题就不好处理了！

4、暴力催

信用贷款其实并不害怕你出现逾期行为，因为他们有长期合作的暴力催收公司。对于来说，还巴不得出现逾期行为呢！毕竟，出现逾期后，他们才能有更多的操作空间。

在这样的情况下，我们在选择信用贷款时，一定要考虑清楚可能面临的后果呀！毕竟，我们在暴力催收面前，根本没有招架之力呀！

综上，信用贷款的“坑”无处不在，我们一定要远离信用贷款才行呀！如果真的有难处，也要从正规平台或者银行进行贷款。

信用贷款一般有什么陷阱

1、公司名头比较大，所谓的“诚信集团” “xx贷款集团” “xx贷款集团公司” 等，这类公司根本不可能存在，工商部门也不可能允许此类公司名称注册。

2、没有办公地址，也无法提供真实的公司营业执照和个人身份证。

3、广告信息中一般只提供手机号及联系人，通过手机号码查询可看出发布者集中位于国内少数几个省份。

4、放贷条件容易，不需抵押也不需查看收入情况，基本上是一个身份证就可以贷款。

5、当求贷者动心后，骗子们会利用各位理由要求先收取费用，比如 “利息、律师费、核实费、保险费、手续费、保证金” 等等。

6、当求贷者先付费后，发现骗子的手机再也拨打不通，甚至某些求贷者不知道对方的公司、个人姓名，身份证，甚至连对方身处何地都不知道就已经上当受骗。

关于信用贷款反欺诈有哪些和什么是信用贷款诈骗的介绍本篇到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。