“平台把钱直接汇到场景机构账上，用户不直接接触现金，风险更加可控，”冰鉴科技创始人兼CEO顾凌云称。
“线下场景可以直接和借款人接触，通过一个人的着装、神态，当面‘验真’，” 某机构投资人程云表示，这是线下风控的优势。
这就是从去年开始，各路玩家开始争抢线下分期场景的核心原因。
然而现实情况，却并不乐观。
从去年下半年开始，五花八门的骗贷和套现手段，无孔不入。
产品分期，因为可以转手卖掉，早就成为套现的重灾区。3C、奢饰品，甚至农村金融的电动车，无一不成为套现者的猎物。
“3C领域早就混乱不堪，”给分期平台输出风控技术的平台负责人曹俊元，曾见过诸多的骗贷手段，其中一种是专门针对分期手机的骗局。
中介先以“免费领手机”来诱惑一批客户，领到门店填写分期购机申请表。
但是，申请表上的手机，和客户最终拿到手的手机却不一样——一般申请iPhone，拿到的却是便宜的国产手机。
但被蒙在鼓里的分期平台，依然按照iPhone的价格，给门店打款，其中的差价，就会被中介和门店分食。
最终结果，消费分期平台被薅，客户欠债被催收。
这些3C产品因为好变现被盯上，那么不能进行“二次贩卖”的服务消费，总不能套现了吧？
因此，租房、教育、医美等行业的创业者，也出于这个考虑进入行业，却发现太低估了人性的欲望和利益的诱惑。
一些不怀好意的中介或者用户，直接和场景勾结，联合骗贷。
以医美行业为例，中介、医院和各个平台的内鬼，勾结在一起，联合从分期平台骗出来贷，再进行分食。
原本应该成为风控重镇的线下场景，从根部开始腐烂。
教育分期和医美行业也有同样的弊病：定价模糊、中介返佣高昂——这正是滋生骗贷和套现的土壤。
有媒体报道，一些教育机构租了几个教室，雇了几个教师干培训班，拿到金融机构发下的用户贷款后，就直接跑路，平台和学生成为受害者。
在知乎上，也有学生反应，遇到IT培训分期的坑——课程粗制滥造却不能退，没有上课却要背负几万的贷款。
“自从教育、医疗分期火了之后，很多原本针对3C的骗贷都转移了，”程云称，“3C面对的是个人信用风险，教育、医疗面对的更多的是欺诈风险。”
而租房领域的骗贷，更是“腹背受敌”。
“除了要防住C端的骗贷，还得防住B端的套现，”曹俊元称，很多出租房，会拿着一份租房合同，多处抵押贷款，“分期平台套完，再去找保理公司，最夸张的情况是，一份合同会用几十次。”
而家装分期，因为单价高，其骗贷的历史，可以追溯到几年前——银行都曾遭遇骗贷。
“有家装需求的客户，一般被认为是有房产的，资质比较好，”某互金平台负责人表示，“而且家装分期，动辄几十万，是银行喜欢的客户。”
早在2011年，便有媒体报道，银行客户经理假借装修合同，帮客户骗贷。
银行客户经理甚至能提供一条龙服务，比如装修预算单、合同模版等，用户只用多支付买发票的钱，就能爽快套现。
但不同的是，如果是向银行贷款，因为“上征信”，影响信用，所以必须要还；但对于互金消费平台，骗贷者胆子就大了，甚至直接套现消失。
“自己凭本事借的钱，凭什么要还”，这句戏言，已成为骗贷者的圣经。
线下场景深陷“人性之恶”，面对为利而动的庞大群众智慧，他们该如何破解？
在线下场景中，场景和中介的勾结，是乱象的根源。
如何破解场景和中介的交易链条，成了风控的关键。
“行业内现在忽视的一点是，B端的欺诈和风控，”顾凌云认为，是机构先有欺诈的土壤，进而导致C端也出现问题。
“首先要筛选合作机构，”曹俊元认为，短期内，在征信体系缺失的中国，风控得循序渐进，不要盲目追求速度，“做金融，讲究的不是要跑得最快，而是要跑得更久。”
曹俊元举例称，租房市场，中介是绕不开的环节。
大的中介，比如链家、我爱我家等，都有自己的租房分期平台，其他公司很难切入；而小的中介，鱼龙混杂，有些甚至“涉黑”，也不是理想的合作对象。
“因此，最开始和品牌公寓合作，是比较保险的方式，”曹俊元称，品牌公寓可以集中管理，相对质量也高。
除了租房分期，其他场景，也会选择成立时间长、信誉比较好、是想“好好办下去”的机构。
比如教育分期，平台会要求，培训机构成立时间不低于一年。
而在医美分期中，曾经备受诟病的“莆田系”，因多为集团化、规模化运营，反而是比较好的分期合作伙伴。
筛选只是第一步，第二步，就是严密的B端监测。
“在正式合作前，可以先给培训机构一个短期的固定授信额度，”客栈网COO魏炜认为，先小额试水，再拍板决定。
确定合作关系后，也需要对场景进行严密检测。
以前传统的方式，就是平台方指派一个巡视员，在各个场景来回跑。
“但这个已证明，巡视员贪污腐败的机会特别大，”顾凌云称，丰厚的回扣是最大的诱惑——死工资，哪里有回扣的获益大？
任何人工环节，都极难逃脱利益的诱捕，平台不得不辅以数据检测。
魏炜介绍，平台会对合作机构每日放款进行监测，一旦发现放款量波动较大、日放款额过高，就会进行回访跟踪，“必要时，会采取实地考察或暂停放款的措施”。
越是鱼龙混杂的领域，越需要小心，“在医美分期，异地整容、金额较高的申请，我们的风控都会拒绝，”曹俊元表示，在风控体系建设没有无懈可击之前，最好的选择，是“挡”和“躲”。
在这个价值链条中，最开始，是将场景和机构，当成对手来防御，但敌人哪有朋友靠谱？
更近一步，是将利益链条打破，将线下场景变成自己的“盟友”。
要求机构“交押金”是常见方式。“一旦发生逾期、坏账，若超过一定期限未还款，将扣除培训机构的保证金作为代偿，”魏炜称。
“这实际上，是在打破原有的交易结构，让合作机构承担一部分风险。”曹俊元称，在3C领域，他们也总结了一套防御经验。
比如，在一个地区招聘区域代理商，收益分成，同时也要求风险共担，缴纳一定的“风险服务费”。
而另一种方式是，平台只提供技术。
在和宁夏第二大手机销售商“强远”合作时，曹俊元便提供产品、技术、风控等服务，把分期产品名字定做“强远分期”。
“我们就藏在幕后，提供服务，而风险和品牌，都需要机构自行运营承担，” 曹俊元称，这种方式，就完全打破了价值链条，将场景拉到自己一边。
B端风控之后，才是我们传统认为比较重要的C端风控。
在中国，C端风控的第一步，毋庸置疑就是“反欺诈”。
一般而言，借款人的手机是新号、或同时有4、5张入网的电话卡，或者借款人上网IP地址和“下单地点”不一致，都有可能被反欺诈系统拦截。
“这种属于规则反欺诈，”顾凌云称，“但硬性的规定，很容易造成误伤，用户体验很不好。”
比如，经常出差的客户，也会出现IP地址和“下单地点”不一致状况，规则却判断不出来。
目前，各家分期平台在打造“反欺诈模型”，把借款人各项指标放在模型中，得出一个评分后，再判断是否通过。这种综合评分，大大降低了误伤的概率。
这是一个升维，再降维的过程——尽可能的搜集多维度数据，再筛选出有用的维度。
因此，一个好的风控模型，需要大量数据支撑，也需要实际运行的反复检验。
曹俊元也提出了一些新的逻辑和方式。
“我们通过用户主动授权，获得12亿的社交数据”，曹俊元称，他们利用这些数据，建立了一个风险模型，看其主要的联系人是否有“高危人群”。
“如果，一个客户在和同事、亲属之外，还和我们标记的高危人群，比如黑中介联系频繁，那在一定程度上，就能被反欺诈系统识别出来。”曹俊元称。
当这个社交网络足够庞大，就能看到一幅有趣的画面：黑色的用户，会相互串联、成团，污染了一大片用户。
直接挖掘用户这种深度的联系，是目前C端风控上，常用的技术手段——好坏的区别，就在于黑色用户的数据量、深度关联的维度。
“一个现实的做法是，风控不需要做到最好，只要做到比别家好，增加骗贷成本，骗贷者都去骗别人家，我就安全了。”程云称。
在某种程度上，各家平台都在“自扫门前雪”。
“场景不能只作为导流渠道，需要做深做透，” 曹俊元表示，场景+风控的模式，路没有走错，错的是将路幻想得“太平整”，而现实就是如此崎岖。
在金融领域，从来就没有“大而不倒”的神话，大如雷曼，也可能一夜之间破产收官。
金融的胜利者，不是跑最快者，而是跑得最长者……
（应受访者要求，本文部分人名为化名）
（本文转载自：一本财经，ID：yibencaijing）
