我之前申请过小贷 但没通过 也没放款 征信显示三个多头借贷 黑名单 怎么回事 影响大吗？_百度知道
我之前申请过小贷 但没通过 也没放款 征信显示三个多头借贷 黑名单 怎么回事 影响大吗？
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提示借贷有风险，选择需谨慎
闫炯yeajoy知道合伙人
来自经济金融类芝麻团
闫炯yeajoy
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这个问题你要看征信上面留下的查询记录是怎么个因为查询。一般小贷查询都会留下贷款审批的查询原因，这是个有负面影响的查询。一段时间点的申请次数多了自然留下的几率条数就多了，容易花征信。黑名单不至于最多就是再进行信用卡申请时候被拒的可能性很大。可以追加薇咨询我
谢谢啊 我想也是申请频繁了 这个多久能消除呢
查询类记录24个月，黑5年
那个谁舞知道合伙人
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擅长：暂未定制
可能只是你申请的次数比较多吧
这个记录多久消除
epsiq7知道合伙人
晚次鄂州(卢纶)
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什么叫多头贷款
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我最近手头有点缺钱，所以想要进行贷款，听说有个多头贷款，请问一下什么叫做多头贷款呢？
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　　你好，一般来说多头贷款指的是同一贷款者同时向多家金融机构提出信贷要求得行为，一旦企业出现多头贷款就说明企业资金已经出现了较大得困难，这样你最好不要介入，因为这样其实风险还是蛮大的。你要进行贷款的话抵押贷款或者信用贷款你都可以申请，但是多头贷款风险很大，我不建议你接触它。希望我的回答可以帮助到你。
　　你好，是这样的，同一客户多头贷款，是指一个客户的一个项目同时在多家银行如建设银行、中国银行等有贷款，或同一银行内部多个分支机构有贷款，也就是就是同一客户在一个系统不同的单位分别贷款。一般银行是不喜欢多头贷款的，对这种贷款方式的审核会很严格，并且会有各种要求，所以我推荐你换一种贷款方式。祝你成功。
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　　印尼监管部门已有收紧相关政策计划，并且不再发放新的牌照。中国出海企业正面临越来越严的监管、越来越激烈的竞争。监管政策的加强让那些想赚快钱的平台知难而退，留下的都是想踏踏实实做业务的平台。
　　首先是准入问题，从2017年开始，最火爆的时候每个月有上百家组团去印尼考察，现金贷配套的服务、技术、催收、大数据公司等均已出海。甚至有公司声称可以提供印尼现金贷公司注册、牌照申请、资源对接甚至人员招聘等全套服务。
　　印尼对科技金融采取的相对宽容的沙盒监管模式，也是吸引中国创业者们的一大因素。印尼金融监管局（OJK）于2016年底颁布了P2P业务监管细则，金融科技平台必须向OJK注册后才能开展业务，在注册的一年之内，平台应向OJK申请许可证。
　　东南亚的人口基数颇大，总人数有6亿之多。尽管东南亚的人口有6亿多，但这6亿人口却被划分为11个国家。除了印尼，其实整个东南亚都在中国现金贷企业的扩张版图之上。目前已有种种迹象显示越南、菲律宾、马来西亚都已有国内现金贷企业上线，当地智能手机普及率较高，提前消费意识又强，手机分期的市场份额已经排进前十。此外，甚至柬埔寨也在考虑范围之内。
　　印尼个人征信体系的极度不完善，当地人又偏好现金交易，很难留下交易记录。另一大问题则是，一个人可以办理多个身份证、车牌号和手机号，实名制尚在慢慢推进中，这对于线上风控而言，都是非常大的挑战。风控体系在印尼市场是一个完全从零开始的过程。这也就意味着，国内在东南亚的金融科技公司必须摸索出一套适用于当地的风控模式出来，这无疑大大提高了成本。
　　各环节挑战重重：风控、支付、贷后
　　此外，怎么把借款安全到账也是个印尼问题。在印尼，银行卡的普及率很低。并且，第三方支付还没有划扣功能，创业者多选择对接数个第三方支付渠道，也有的创业者选择直接跟银行合作，走银行支付渠道；短信通道也不稳定，需创业者对接数个通道，并足够敏锐，能在通道异常时，迅速切换到备用通道。
　　据蓝鲸财经了解，在印尼普通的工薪阶层人均月收入在1000元人民币至1500元人民币，家庭平局收入在1500元人民币左右。而在市面上，一款手机价格主要集中在800元人民币至1200元人民币，以及1800元人民币至2200元人民币区间。现在有行业里的人来帮助当地居民一起骗贷，帮助不合规客户过审。
　　现在向OJK提交注册申请的难度越来越大，多了很多之前没有的规则，如对外资身份的审核、股东的审核、对系统的要求等等，门槛比之前提高了不少。值得一提的是，注册印尼公司需要本国人持有15%股份，但印尼法律不允许代持股份，所以产生出大量代持纠纷。
　　事实上，中国企业在印尼淘金之路绝非坦途，甚至还出现各种欺诈行为，无论是申请牌照、风控、催收，还是在本土化融入。
　　和中国一样，现金贷在印尼发展了一段时间后，其背后的问题也会不断的爆发出来。
　　现状：准入门槛提高
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多头借贷乱象：有人以贷养贷一年借30多个平台
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（原标题：多头借贷乱象：一人一年借30多平台）
“一个客户跑到一两个地方借钱，对他是有利的；可是他跑到五六个地方借钱就不利，因为可能有一天，他不能还。”11月4日，陆金所联席董事长兼CEO计葵生公开表示，他比较担心现金贷的问题是多头借贷。多头借贷指同一借贷人在2家或者2家以上的金融机构提出借贷需求的行为。一般来说，当借贷人出现了多头借贷的情况，说明该借贷人资金需求出现了较大困难，有理由怀疑其还款能力。新京报记者走访发现，由于大多数现金贷平台及数据征信公司并不会让别人共享自己的数据，因此借贷者在多个平台重复借贷，以贷养贷的行为并不少见。有统计显示，有大约56.5%的现金贷借贷者申请过2次或2次以上贷款，其中49.4%的借贷者是在不同机构申请的。借贷者为何能够轻松实现多头借贷，在业内人士看来，这与现金贷平台的高收益及风控成本有着密切的联系，对于堪称“暴利”的现金贷平台来说，投入成本降低坏账，不如用在大量获取用户上面。此外，征信数据的不统一，信息的不对称也加大了现金贷平台进行风控的难度。多头借贷一年欠16万新京报记者调查发现，多头借贷往往始于借款人的“以贷还贷”。统计发现，大约50%的借贷者曾向2家或2家以上的机构申请过借款。王博（化名）是来自广西南宁的一名大学生，2016年9月考入广西一所大学。入校不久，王博通过名校贷借款3000元购买了一部相机，还款期限为3个月，王博向介绍贷款的中介提供了自己的学生证复印件、学信网登录账号和密码、本人身份证正反面照片、家人及老师同学的联系电话等个人信息。三个月后，打算按约还款的王博被平台告知需要还款9000元，对方称，3000元借款是扣除了中介费、手续费、调查费等相关费用后结余的，王博实际借款为六千多元，叠加三个月的利息及本金为九千元。此时，王博已经无法联系到之前推荐借款的中介。在无力偿还的情况下，王博不得不接受了催收方的要求，去其他平台借钱来偿还借款。“在需要还第一笔钱的时候，我觉得自己打工、做家教能够偿还，没有跟家人沟通。但是借款逾期后，催债的电话、短信接踵而至。对方声称已经找到学校，要抓住我”。王博说，“后来催收方逼迫我去其他平台借钱，来偿还他们的债务。”“刚开始以贷还贷的时候，也想过求助家里，但害怕父母责骂。”王博说，在欠债如同滚雪球一般越滚越大的时候，他只能选择继续在新的平台借款。到后来，王博向家人求助时，债务的规模已经无法控制。在王博家人眼里，19岁的王博性格较为活跃，但对父母有抵触、逆反心理。据他们介绍，王博在“速速借”共借款37次，欠款78400元，此外，他还在钱宝、任我花一年、借钱快、贷上钱等32个平台借款8.6万多元。王博家人称，在偿还了约13万元现金贷平台借款后，目前仍有十几家平台，通过电话、短信形式向王博及其家人催债。与王博有着类似经历的还有19岁的大学生童浩（化名），在上大学后不久，童浩通过现金贷平台借款1万多元，与女朋友去韩国旅游，随后因无力偿还，又向多个平台借贷用于还钱，2个月时间，欠款迅速累计至3万元。除了“连环贷”缠身的借贷者之外，新京报记者还联系到了一位网名“锤子”的职业借贷者。锤子两年前因为赌博，接触网络借贷，后来越滚越大，如今外部欠款近40万。在经历了与催收人员斗殴，断绝与朋友联系，更换工作、居住地点后，“锤子”表示，他不会给借贷机构还款，还会继续借下去。因为已经成为现金贷机构的“黑户”，“锤子”想要借新钱越来越难。他称，现在主要依靠新平台借款。百融金服于2017年7月发布的一份《2017年现金贷行业分析报告》显示，大约56.5%的借贷者申请现金贷次数达到或超过了2次，其中申请2-5次的客户占比最高，达到36.7%；申请多次借款的群体中，在多家机构申请借款的人数占比达49.4%，在1家机构申请多次借款的客户仅占7.2%。“借款人本来自制力不强，造成这些想借很多钱的借款人，在一个时段把很多借款平台全部借了一遍。”91征信创始人薛本川告诉新京报记者。另据媒体援引现金贷平台经营者观点称，对于本身没有还款能力的贷款人，在催收时诱导用户拆东补西，也是造成多头借贷的一个重要原因。催收者利用借款人对于多头借贷认识的不足，诱导借款人借旧换新，以完成自身业绩。征信缺失致平台“蒙眼狂奔”在业内人士看来，征信数据的缺失是平台难以预防多头借贷的重要原因。他们认为，在平台有意愿的情况下，借款人的还款能力可以得到区分。“预防方面，平台会接入很多数据公司，或者根据借款人提供的情况，来判断借款人到底负债有多高，这是常见做法，但不是每个平台都这么做。”薛本川表示。“央行的征信体系，可以避免借款人超出自己偿还能力的借贷行为发生。”中智诚征信有限公司副总裁谭砢表示，例如，某借款人在商业银行体系中借款，借贷信息会汇总到人行征信中心，根据借款人共债情况，人行征信中心的征信报告可以判断其总的风险敞口，当其借了多家银行、达到总额上限时，商业银行会看到相关提示信息，就不会再给这个借款人贷款。而目前在人行征信体系外，不用说现金贷，就是整个互金，都没有这样一个统一的征信体系存在。“关于现金贷多头借贷的问题，现在是没有形成统一的征信数据库，大家不能通过数据的沟通解决多头借贷的问题。”汉能投资集团董事总经理贾裕泉表示，监管、政府应该去打造这一公共平台，来解决多头借贷的问题。“在这部分问题能够解决、风控能力能够保证的情况下，应该让更多资金进入市场，而不是限制发展，造成现在的供应不足、需求也得不到满足，致使用户获取的价格非常高。”在贾裕泉看来，大数据时代和后续能够延续的长期借贷行为下，还款能力是可以被区分出的，只是发放贷款的平台愿不愿意做区分。“在没有充分竞争的情况下，这些平台是没有动力下降的，按道理来说，对真正守信的人，应该能够把利率降下来，降到合理水平。”薛本川认为，目前信息共享在推进上有很多困难。“比如说，推进这件事的主体可能需要政府，市场机构也要不断强化运营、强化品牌，做得非常吃力，做好征信数据共通是个挺长期的活，但是是避免多头借贷压垮行业最直接的方式。”利润覆盖坏账风险致多数平台“零风控”另一个让现金贷平台忽略风控的原因在于暴利。在业内人士眼中，当有巨大的利润摆在现金贷平台面前，足以超过坏账带来的风险时，风控对他们而言便是可有可无的状态。“现金贷的利率算成年化，很多超过100%，100%之内都算是业界良心平台。如果我做风控、把坏账率从40%降到35%，还不如把更多的精力和财力放在更多的获客上、拉到一些机构的资金。”某反欺诈技术公司副总裁张元对新京报记者表示，“现金贷们在这其中投入很高人力做事前的风控，已经没有真实意义了。大多数现金贷平台的风控都是在裸奔，零风控的不在少数，即使有风控也是在讲故事。”今年3月，有媒体曾援引一家现金贷平台CEO的话称，“我们不关心风控，只要坏账率低于50%，我们就可以盈利。”该CEO称，行业普遍的坏账率在20%以上，但依然暴利。据新华社报道，现金贷平台“钱站”APP的一款“先花钱”产品显示，一笔57天期的1000元借款，虽然利息只要1.05元，但还要收取信息认证费、风控服务费等总共96.95元，实际到账金额仅为903.05元。这样算下来，综合借贷年利率高达505％。此外，“钱站”上一款“现金侠”的产品，逾期1天要收取滞纳金20元，也就是说一笔1000元的借款，只要逾期50天还款金额就要翻倍。?除了暴利的驱使，还有赌徒的侥幸心理。
“没有任何一家现金贷平台不知道其中的风险，但没有一家会相信这个风险最终落在自己头上，每家平台都在击鼓传花。所有人在做任何事时，都会考虑投入产出比。这行儿的利润非常大。很多人会想，只要在这行里干一段时间，自己的利润就出来了，哪怕后面‘盘子’砸了，但前面本儿已经赚回来了，后面就算有损失，也是净利润而已。”张元说。在张元看来，“零风控”存在的道理很简单，“就像一个赌红眼的赌徒，现在还运气特别好，每次都能赢到一万块，那他就不会在乎每次拿出一百元给人当小费。如果每天只能赢20、30元，他一定会把账算仔细点，把各种漏洞堵得严一些。”国内某大数据公司战略合作与合规总监陈威则并不完全赞同“零风控”的看法，现金贷也并非完全没有风控，“比如通过短信内容确定你的额度和逾期情况，只是我们借款端感觉是没有风控的，另外，按照他们现在的投入产出比，风控更多体现为电话催收，所以变相成为了零风控。”
本文来源：新京报
责任编辑：张宪超_NN9310
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朝阳35处｜谁动了我的多头借贷记录？
近年来，随着互联网金融的飞速发展，各种P2P、网贷公司如雨后春笋般冒出头来。过快的发展必然会导致风险管控的不足。尤其是很多做小额信贷的公司，如果每一单都去做线下调查，无疑成本过于高昂。此时，基于第三方征信机构大数据产品进行风险控制就变得尤为重要。今天，处座就来谈谈，利用第三方征信机构提供的多头借贷信息降低信用和欺诈风险的一些经验。
多头借贷存在的违约风险更高
首先，处座要介绍一个专有名词：多头借贷。
多头借贷：同一借贷人在多个金融机构有贷款行为的被称为“多头借贷”。
小A是一名忠实果粉，每次苹果新品发布之后，他总是第一时间入手。而且小A喜欢分期付款，去年买iPhone6s的分期付款到这个月正好结清。前几天iPhone7出来了，于是小A又在某网贷公司X申请了一笔消费分期贷款。因此，小A的个人征信记录里就有多笔消费金融类的贷款记录。我们再看一个例子，小C虽然有车有房，但是一名自由职业者，近年炒股为生。没想到2015年夏天，股灾爆发，由于之前加了杠杆，被强行平仓的小C的本金所剩无几。急于追回本金的他，又向某网贷公司Y申请了一笔贷款，想在之后的反弹中获利一波。然而，还没有赚回本金，市场却继续下跌，小C看着自己股票账户上的数字一天天的减少，却又不忍割肉。眼看着下个月的还款日就要到来，小C根本没办法一下子拿出那么多的钱来。于是，他只得找到某贷公司Z，又申请了一笔贷款；到了下个月，股市仍旧没有好转，此时的小C又找到了某P2P公司……
因此，小C有多笔p2p和网贷的记录。
之后的故事，处座不想再讲下去了。从某种程度上说，小A和小C都有多头借贷行为，但却有着本质的区别。小A的多头借贷是良性的，而小C这种借新还旧、拆东墙补西墙的多头借贷是恶性的。那么对于小贷公司来说，像小C这样的客户，其违约风险就比小A要高得多。
多头借贷发生场景都有哪几种
那么如何分辨什么场景下的多头借贷是良性的，什么场景下的多头借贷是恶性的？
平安集团旗下前海征信数据总监姚志勇总结到，多头借贷存在信用和欺诈风险，识别这些风险需要结合贷款具体发生的场景，如贷款所属行业和贷款申请间隔来辨别。一般来说，个人正常的多头贷款行为有以下几种：
1分期消费（贷款所属行业属于消费分期）2还旧借新（贷款申请间隔多为12期以上）3前N家公司贷款申请失败（贷款申请间隔多为审批周期）
有些场景下的多头借贷存在信用风险，借款人可能由于还款能力不足而造成违约，例如：
1借新还旧（贷款申请间隔多为12期以上）2同期大笔多头借贷（贷款申请间隔多为同时）
有些场景下的多头借贷存在欺诈风险，借款人在申请贷款时就没打算还款，例如：
1车辆多押（贷款所属行业属于车贷）2诈骗（贷款申请间隔多为同时）
现有多头借贷数据产品准确度堪忧
回到上一节的故事中，小A进入Z某贷公司的网站申请了一笔一万元的贷款。然而过了两天，却收到贷款申请失败的通知。小A很是纳闷，于是咨询客服人员。咨询结果让小A大吃一惊，Z某贷公司驳回小A申请贷款的理由是：小A这一个月来已经申请了3笔贷款，有多头借贷的风险。小A回想这一个月并没有提出别的贷款申请，这又是怎么回事呢？
原来，第三方征信机构的多头借贷产品多是通过p2p网贷查询记录汇总而来，以某盾多头借贷产品为例，p2p网贷公司和消费分期公司分别在某盾查询了小A的信用报告，则其小A的多头借贷次数为2，查询报告如下图所示：
这时，如果另外一家p2p网贷公司从非法渠道获取了小A的身份信息，在未经小A授权的情况下查询了他的信用报告，则小A就会增加了一次借贷记录。因此，小A的3次异常贷款记录，很可能是因为：某p2p网贷公司在未经授权的情况下查询了小A的信用报告，同时第三方征信公司由于并未做好异常查询检测和授权抽检工作，从而导致了小A错误的多头借贷信息。
“异常检测算法”能排除未授权查询
针对上述问题，处座接下来要介绍一种“查询异常检测算法”来解决多头借贷产品数据准确性低的问题。在这个场景中，我们需要识别p2p机构所查询的借款人是否真正在其公司申请贷款，即，需要排除用户并未申请贷款，却被p2p机构查询的情况。以下是两种典型的异常查询情景：
1p2p机构随机生成了一批虚假身份证号进行查询2p2p机构从黑市购买了一批真实身份证号进行查询
p2p机构查询信用报告时，需要提交借款人的身份证、手机号和姓名三个字段。对于第一种场景，因为身份证号是虚假的，所以当p2p机构用其来查询征信报告时，命中率会很低；对于第二种场景，虽然身份证号是真实的，但其购买的数据可能缺少姓名或者手机号字段，从而导致其查询所提交的姓名或手机号准确率较低。
基于以上分析，查询异常检测的算法流程如下图所示：
首先，我们对查询机构按活跃度（每日查询量）和粘性（使用天数）进行分群。分群结果如下图所示（因为敏感，隐去了具体数字）。对于低粘性的机构，因为数据量不足，我们没有有效地手段进行异常检测。
对于高粘性的机构，我们对其进行机构异常查询检测。由于查询信用报告时所输入的手机号或姓名的正确与否并不影响查询结果，所以很多机构不愿意将客户的真实手机号提交给第三方征信公司。为了将这部分机构排查出来，我们以手机号准确度和姓名准确度这两个变量为特征，采用one class svm算法来进行异常检测。结果发现，在所有1600家机构中，姓名准确度在90%-100%之间，而手机号准确度在60%-80%之间（如下图蓝色区域所示）。而在蓝色区域之外的机构，则经常性的输入虚假的姓名或手机号。
对于正常的高粘性机构，我们需要进一步检测其每日查询是否存在异常，因为，即使一个机构总体上表现是正常的，也不代表其每天的查询行为都是正常的。为此，我们统计了各个机构的每日查询量、每日命中率、每日手机号准确度和每日姓名准确度，来检测其是否异常。
对于每日查询量，我们采用时间序列的异常检测算法，来检测机构在某天的查询量是否存在异常。下图展示了一家p2p网贷公司信用报告的每日查询量。这个查询量从一定程度反映了这家p2p公司的业务量。由图可见，其业务量逐步稳定增长，然而在其中某几天（红点标出），其查询量超出了其实际预期业务量，从而表现异常。
对于命中率、手机号准确度和姓名准确度，我们采用椭圆拟合检测的方法来识别异常。以命中率为例，某p2p网贷机构其查询的命中率集中分布在60%-70%。这个命中率从某种程度上反映了这家机构的客群分布。正常来说，一家机构的客群分布是稳定的，如，针对大学生消费分期的机构，其客群的年龄分布会保持在18-22岁左右，不会发生剧烈变化。因此，其对应的命中率也会表现稳定。而下图中同一机构有四天的命中率在30%-40%之间，这说明其查询的客群发生了变化，可能存在异常。
综合以上四个维度的异常检测，我们可以总结出以下两个异常场景：
1伪造虚假身份证号刷库：查询量异常（极高）；命中率异常（极低）2黑市够买真实身份证号刷库：姓名准确度异常（较低）；电话准确度异常（较低）
例如，下表中展示了某机构日的查询结果，该机构在当日查询量高达46W人，命中率却只有14.9%。该机构当天疑似伪造身份证号刷库。
xxxxxxxxxx
对于检测出异常的机构，我们会向查询机构调取用户授权，来核实其是否未经用户授权而查询其信用报告。这不仅是征信机构正规性的要求，也会提升多头借贷产品数据准确性。从而避免前文中小A没有申请贷款，却被“多头借贷”乱象。
到了这里，熟悉处座套路的人都知道，该上广告了。咳咳，如果你关注风控，或者对“查询异常检测算法”很感兴趣，但又看得不太明白，不如再看看下面这张图加强一下理解吧。处座更欢迎你联系我们一起讨论哦。
&关于“朝阳35处”&
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作者：佚名
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