银行授信审查审批专题线上课：2026授信审查审批-构建信贷风险风控全流程核心能力录播课
农信金融人：仝金贝
一、引言
在国家普惠金融政策引导与银行业务结构优化双重驱动下，普惠与零售业务已成为金融机构服务实体经济、实现转型发展的核心赛道。普惠业务聚焦小微企业、个体工商户及低收入群体，零售业务覆盖个人信贷、消费金融、按揭贷款等场景，二者凭借客群基数大、风险分散性强的优势，成为金融机构营收增长的重要引擎。但与此同时，受客群资质分层复杂、信息不对称突出、黑灰产介入等因素影响，普惠与零售业务风险呈现多元化、链条化、隐蔽化特征，尤其是不法中介包装骗贷、职业背债人恶意逃废债等问题，不仅造成金融机构资产损失，更扰乱金融市场秩序。
金融机构业务视角下信贷（担保）业务常见高发法律风险点及应对策略专题研修班
本文基于行业实践与典型案例，深度剖析业务核心风险，精准识别中介包装与职业背债人风险点，构建全流程防控体系，为金融机构提升风控能力提供参考。
二、普惠与零售业务核心风险分析
普惠与零售业务风险源于客群特性、业务模式、外部环境等多重因素，且各类风险交叉传导，管控难度持续攀升，核心风险可分为四大类：
（一）信用风险：业务核心风险源
信用风险是普惠与零售业务最主要的风险，表现为借款人因自身经营恶化、还款能力下降或主观恶意逃废债，导致贷款逾期、违约的风险。从客群看，普惠客群多为小微企业及个体工商户，普遍存在财务制度不规范、现金流不稳定、抵押物不足等问题，抗周期能力弱，在经济波动期违约率易攀升；零售客群中，中低收入群体、征信空白人群占比提升，部分客户过度借贷、多头负债，进一步放大信用风险。从业务场景看，经营贷用途挪用、消费贷资金流入房地产、股市等禁止性领域，加剧风险敞口；按揭贷款受房地产市场调整影响，抵押物估值缩水、处置难度加大，形成次级贷款风险。
（二）操作与合规风险：流程管控薄弱点
操作风险主要源于内部流程缺陷、人员操作不当及外部欺诈介入。在普惠业务中，部分机构为追求放款效率，简化尽调流程，对借款人身份、经营状况、贷款用途的核查流于形式，给中介包装、资料造假留下空间；零售业务线上化转型中，线上身份核验、资料审核存在技术漏洞，易被不法分子利用伪造信息骗贷。合规风险则集中在监管政策执行不到位，如普惠贷款“三查”制度落实不力、消费贷用途管控不严、中介合作模式不合规等，可能引发监管处罚与声誉风险。
（三）市场与科技风险：外部环境新挑战
市场风险方面，LPR下行与存款成本刚性形成利差收窄压力，金融机构为维持盈利可能放松授信标准，间接推高风险；人民币汇率双向波动叠加跨境零售业务扩张，跨境信贷面临汇率风险；房地产、大宗商品价格波动影响抵押物价值，进一步传导至信用风险。科技风险伴随数字化转型凸显，云原生架构运维稳定性不足、数据安全管理漏洞，可能导致系统中断、客户信息泄露；智能风控模型存在数据偏差或算法缺陷，易引发误判风险。
（四）黑灰产关联风险：风险传导放大器
不法贷款中介、职业背债人形成的黑灰产业链，已成为普惠与零售业务风险的重要传导载体。中介通过系统化包装手法帮助不符合条件的客户骗贷，职业背债人受利益驱动恶意承接债务并逃废，二者相互勾结，形成“中介策划-背债人执行-资金转移”的完整链条，不仅直接造成金融机构损失，还可能引发批量违约、声誉危机，甚至滋生腐败问题。
三、普惠中介包装手法及识别要点
普惠中介以“成功获贷”为核心目标，通过系统化包装满足金融机构形式化风控要求，其手法呈现标准化、隐蔽化特征，核心围绕“资料造假、场景虚构、流程操控”三大维度展开，具体手法及识别要点如下：
（一）核心包装手法
1. 基础信息与证照包装
中介通过伪造、篡改基础证照构建虚假主体身份，常见手法包括：购买空壳公司后短期内变更股东、法人，将背债人包装为企业经营者，空壳公司成立时间多在贷款前半年内，无实际经营痕迹；伪造营业执照、特许经营许可证等，通过PS修改注册资本、经营范围、成立日期等关键信息；隐瞒借款人真实婚姻状况，以单身、离异身份规避配偶签字要求，便于获取大额贷款。
2. 财务与经营资料包装
财务资料造假是中介核心手段，呈现“全链条伪造”特征：伪造银行流水，通过关联账户定期转入转出资金，制造稳定经营现金流假象，流水多为“月末集中转入、次日转出”，无对应业务支撑；篡改财务报表，使营收、利润、毛利率等指标呈现“线性增长”的完美曲线，背离真实企业经营波动性；伪造业务合同、发票、物流单据，构建虚假贸易背景，合同条款、格式高度模板化，仅修改客户名称与金额，缺乏真实业务场景支撑。
3. 贷款用途与资金流包装
中介通过虚构贷款用途规避监管要求，常见于经营贷、消费贷领域：将经营贷资金包装为购房款，通过“垫资买房-抵押套贷-资金回收”模式，协助客户置换利率较低的经营贷，如某案例中中介通过垫资帮助客户全款买房，再伪造经营资料套取经营贷归还垫资款，收取高额服务费；虚构消费场景，如购车、装修等，贷款发放后立即通过POS刷卡、关联账户转账等方式转移资金，实际流入房地产、股市或中介账户；设计复杂资金流转路线，通过多家关联公司嵌套转账，掩盖资金真实流向，确保中介对资金的完全控制。
4. 流程与沟通操控
中介全程掌控融资流程，隔离金融机构与借款人的直接沟通：指派专人作为“经办人”对接银行，该人员对银行产品要素、审批流程了如指掌，但对企业主营业务、核心客户等细节一问三不知；通过个人微信、公共邮箱传递资料，拒绝使用企业官方邮箱、对公账户确认关键信息；频繁催促审批进度，甚至暗示“可对接内部人员推动”，试图通过非正常渠道影响审批结果。
（二）精准识别要点
1. 前端预警：捕捉沟通与主体异常
对接主体方面，若联系人身份模糊（自称“顾问”“朋友”）、无规范授权委托书，且对银行产品的熟悉度远超企业经营细节，需高度警惕；融资需求方面，首次申请企业却能精准表述贷款金额、期限、利率等参数，如“申请500万12个月经营贷，利率不超过LPR+50BP”，且无法细化资金用途至具体采购、回款场景，疑似中介反向匹配产品；沟通行为方面，提交资料后频繁催促，或出现“承担额外费用”“对接内部人员”等暗示，存在中介介入嫌疑。
2. 资料深析：穿透形式化假象
证照核验：通过国家企业信用信息公示系统、企查查等工具，比对营业执照扫描件与官方信息，重点核查成立日期、股东变更记录、经营范围是否一致，警惕成立时间短、频繁变更的企业；签章核验：若所有文件公章、法人章盖印过于规整、无重叠，不符合真实经营中随机签章特征，可能为集中伪造。
财务核查：分析银行流水真实性，重点关注交易对手与主营业务的关联性，若存在定期大额转入转出、交易附言模糊、无对应合同发票支撑，可判定为“人造流水”；交叉验证财务数据，通过社保缴纳人数、个税申报金额，比对报表中职工薪酬、营收规模，如人力资源公司自称员工上千但社保缴纳仅数十人，可揭露造假。
业务核查：抽查核心合同的物流单据、验收凭证，若单据模糊不清、缺失，或合同条款模板化、客户分布与企业经营地域不符（如华东企业主要客户集中西北偏远地区），疑似虚构业务场景。
3. 交叉验证：构建多维验证网络
采用“三流合一”验证法，核查合同流、发票流、资金流的一致性，追踪具体合同对应的发票金额、付款时间与银行流水是否匹配；结合外部数据验证，如通过税务系统查询企业纳税记录，与报表营收比对；通过征信报告查看企业短时间内是否有多家金融机构“贷款审批”查询记录但无对应授信，疑似中介“广撒网”申请。
四、零售职业背债人风险识别
职业背债人是指以承担债务获取利益的名义债务人，多受中介招募、操控，核心特征为“无真实还款意愿、身份特征典型、关联贷款虚假”，其风险识别需围绕个体特征、关联贷款特征、资金流向特征三大维度展开：
（一）核心特征分析
1. 个体特征：身份与需求错位
年龄与额度错位：集中在25岁以下或55岁以上群体，此类人群对征信重视度低、易被利益诱惑，却申请远超自身资质的大额贷款，如22岁无稳定工作者申请30万以上经营贷；身份与额度错位：多为低收入群体、身患重病者、贫困户等，正常途径无法获取大额贷款，受金钱需求驱动成为背债人；户籍与网点错位：不在贷款经办银行网点所在市、省申请贷款，刻意规避户籍地银行的尽职调查，增加核实难度与追偿成本；征信特征特殊：贷前为征信空白“白户”，无信用卡、贷款记录，甚至极少有银行查询记录，贷后短期内集中在多家银行申请贷款，征信快速恶化。
2. 关联贷款特征：全链条虚假
消费贷场景：被包装为大中型企业、事业单位员工，伪造收入证明、公积金记录、银行流水；申请二手房按揭贷款时，伪装为工薪阶层或小老板，采用假首付、伪造经营痕迹，营业执照成立时间多在贷款前30-180天，无实际经营；按揭贷款发放后短期内频繁申请装修贷，疑似套取资金转移。
经营贷场景：对应经营主体为成立3个月内的空壳公司，背债人成为股东、法人的时间不足90天，无真实经营流水与业务合同；贷款用途与经营规模严重不符，如注册资本10万的企业申请500万经营贷。
3. 资金与还款特征：流向异常、还款无源
资金流向集中：贷款发放后3天内，资金全额通过转账、POS刷卡等方式流向同一账户（多为中介控制账户），金额为贷款金额的90%-110%；首付款来源异常：多户二手房按揭贷款首付款来自同一账户，转入后短期内转出至房东账户，金额与贷款金额高度匹配；还款来源异常：多户贷款的还息、分期款项来自同一账户，还款时间集中在还款日前后3天，无自身经营、工资收入支撑；小额资金回流：贷款全额转出后，3天内有固定整数小额资金转入，多户资金来源相同，疑似中介支付背债人报酬。
（二）大数据驱动的识别方法
1. 构建可疑数据筛查模型
基于个体特征筛查：设定年龄（25岁以下/55岁以上）、贷款额度（如30万以上）、户籍与网点地域差异、贷前征信空白等阈值，筛选首批可疑客户；基于关联特征筛查：重点标注经营主体成立不足90天、股东变更不足90天、多户贷款资金/还款来源相同、短期内多家机构查询征信无授信等特征，将满足2项以上特征的客户列为重点可疑对象。
2. 强化资金流大数据审计
整合银行内部数据（账户交易、贷款信息、手机银行登录IP/MAC地址）、征信数据（负债情况、查询记录）、外部数据（企业工商信息、交易对手资质），构建资金流向图谱；运用图计算技术识别关联账户，追踪贷款资金从借款人账户到中介账户、再到最终流向的完整链路，锁定批量背债人关联交易。
3. 可疑数据实地核实
对筛查出的可疑客户，采取实地尽调与交叉核实结合：核实经营主体真实性，查看经营场所、库存、员工情况，排查空壳公司；与借款人直接沟通，询问经营细节、资金用途，若表述模糊、话术统一，疑似受中介培训；核查还款来源真实性，要求提供工资流水、经营回款凭证，验证还款能力。
五、普惠与零售业务全流程防控策略
针对普惠与零售业务风险特征，结合中介包装、职业背债人识别要点，构建“事前准入防控、事中审批管控、事后动态监控、跨主体协同”的全流程防控体系，实现风险精准拦截与闭环管理。
（一）事前准入：筑牢风险第一道防线
1. 优化客户分层准入机制
建立差异化授信标准，结合客户年龄、职业、收入、征信状况、经营稳定性等维度，划分优质客户、审慎客户、禁止准入客户；将ESG指标纳入信用评分模型，对绿色消费、合规经营的普惠客户给予授信倾斜，对高风险行业、失信主体严格限制准入；明确禁止准入场景，如空壳公司经营贷、无真实需求的消费贷、异地无合理理由的大额贷款。
2. 规范中介合作管理
建立中介准入、评估、退出机制，对合作中介进行资质审核与背景调查，严禁与无资质、有不良记录的中介合作；明确中介服务边界，禁止中介参与资料制备、资金划转、客户沟通等核心环节，签订合规合作协议，约定违规责任；建立中介黑名单制度，对涉及包装造假、勾结背债人的中介，立即终止合作并上报监管部门。
（二）事中审批：强化精准管控能力
1. 升级智能审批与核查体系
构建“人工+智能”双重审核模式，前端通过OCR识别、区块链存证技术核查证照、合同真实性，自动比对官方数据与提交资料；应用图计算、机器学习技术升级反欺诈引擎，识别中介包装、职业背债人的批量关联特征，有效拦截团伙式骗贷；优化授信审批流程，对高风险客户（如征信空白、异地贷款、经营时间短）强制启动实地尽调，严格执行“三流合一”验证。
2. 强化贷款用途管控
落实贷款用途承诺制，要求借款人明确资金具体用途并提供佐证材料；采用受托支付模式，对大额贷款直接划付至交易对手账户，严禁转入中介账户、关联空壳公司账户；限制贷款资金流转场景，通过交易附言、商户类别码（MCC）管控，禁止消费贷、经营贷资金流入房地产、股市、理财等禁止性领域。
（三）事后监控：构建动态风险预警机制
1. 建立多维度风险监测指标
实时监控资金流向，对贷款发放后3天内全额转出、流向异常账户、小额资金回流等特征触发预警；动态跟踪还款情况，对多户还款来源相同、还款逾期前资金异动的客户重点排查；定期更新客户征信与经营状况，对贷后征信快速恶化、经营主体注销/变更的客户，立即启动风险处置流程。
2. 优化贷后管理与处置
推行差异化贷后管理，对高风险客户缩短贷后检查周期，采用实地核查与线上监控结合；建立风险快速处置机制，对确认中介包装、职业背债人的贷款，立即采取停止放款、提前收回、处置抵押物等措施；加强不良贷款追偿，联合公安部门开展追赃挽损，对恶意逃废债主体纳入失信名单，强化法律震慑。
（四）跨主体协同：形成防控合力
1. 强化金融机构内部协同
打通信贷、风控、审计、合规部门数据壁垒，构建智能风控中台，实现风险信息实时共享与联动处置；发挥内部审计第三道防线作用，运用大数据审计技术排查批量背债人、中介关联贷款，及时发现风控漏洞。
2. 深化跨机构与监管协同
建立金融机构间信息共享机制，互通中介黑名单、职业背债人信息、可疑交易特征，实现风险联合拦截；加强与公安、监管部门的行刑衔接，定期移送黑灰产线索，参与联合打击行动，全链条斩断中介-背债人利益链；依托监管政策智能解读平台，及时跟进普惠与零售业务监管要求，优化防控策略，确保合规经营。
六、结论
普惠与零售业务的高质量发展，离不开风险防控体系的持续升级。当前，业务风险呈现多元联动、黑灰产深度介入的特征，中介包装与职业背债人问题已成为制约行业发展的关键瓶颈。金融机构需立足客群特性与风险规律，精准识别中介包装的系统化造假手法、职业背债人的典型特征，通过构建“事前准入、事中审批、事后监控、跨主体协同”的全流程防控体系，强化科技赋能与数据驱动，实现风险的早识别、早预警、早处置。同时，需深化与监管、公安部门的协同合作，形成打击黑灰产的高压态势，筑牢普惠与零售业务风险防线，在服务实体经济的同时，实现自身可持续经营。未来，随着数字化风控技术的不断迭代，风险防控将向更精准、更高效、更全面的方向演进，为普惠与零售业务高质量发展保驾护航。
银行授信审查审批专题线上课：2026授信审查审批-构建信贷风险风控全流程核心能力录播课
农信金融人：仝金贝
一、引言
在国家普惠金融政策引导与银行业务结构优化双重驱动下，普惠与零售业务已成为金融机构服务实体经济、实现转型发展的核心赛道。普惠业务聚焦小微企业、个体工商户及低收入群体，零售业务覆盖个人信贷、消费金融、按揭贷款等场景，二者凭借客群基数大、风险分散性强的优势，成为金融机构营收增长的重要引擎。但与此同时，受客群资质分层复杂、信息不对称突出、黑灰产介入等因素影响，普惠与零售业务风险呈现多元化、链条化、隐蔽化特征，尤其是不法中介包装骗贷、职业背债人恶意逃废债等问题，不仅造成金融机构资产损失，更扰乱金融市场秩序。
金融机构业务视角下信贷（担保）业务常见高发法律风险点及应对策略专题研修班
本文基于行业实践与典型案例，深度剖析业务核心风险，精准识别中介包装与职业背债人风险点，构建全流程防控体系，为金融机构提升风控能力提供参考。
二、普惠与零售业务核心风险分析
普惠与零售业务风险源于客群特性、业务模式、外部环境等多重因素，且各类风险交叉传导，管控难度持续攀升，核心风险可分为四大类：
（一）信用风险：业务核心风险源
信用风险是普惠与零售业务最主要的风险，表现为借款人因自身经营恶化、还款能力下降或主观恶意逃废债，导致贷款逾期、违约的风险。从客群看，普惠客群多为小微企业及个体工商户，普遍存在财务制度不规范、现金流不稳定、抵押物不足等问题，抗周期能力弱，在经济波动期违约率易攀升；零售客群中，中低收入群体、征信空白人群占比提升，部分客户过度借贷、多头负债，进一步放大信用风险。从业务场景看，经营贷用途挪用、消费贷资金流入房地产、股市等禁止性领域，加剧风险敞口；按揭贷款受房地产市场调整影响，抵押物估值缩水、处置难度加大，形成次级贷款风险。
（二）操作与合规风险：流程管控薄弱点
操作风险主要源于内部流程缺陷、人员操作不当及外部欺诈介入。在普惠业务中，部分机构为追求放款效率，简化尽调流程，对借款人身份、经营状况、贷款用途的核查流于形式，给中介包装、资料造假留下空间；零售业务线上化转型中，线上身份核验、资料审核存在技术漏洞，易被不法分子利用伪造信息骗贷。合规风险则集中在监管政策执行不到位，如普惠贷款“三查”制度落实不力、消费贷用途管控不严、中介合作模式不合规等，可能引发监管处罚与声誉风险。
（三）市场与科技风险：外部环境新挑战
市场风险方面，LPR下行与存款成本刚性形成利差收窄压力，金融机构为维持盈利可能放松授信标准，间接推高风险；人民币汇率双向波动叠加跨境零售业务扩张，跨境信贷面临汇率风险；房地产、大宗商品价格波动影响抵押物价值，进一步传导至信用风险。科技风险伴随数字化转型凸显，云原生架构运维稳定性不足、数据安全管理漏洞，可能导致系统中断、客户信息泄露；智能风控模型存在数据偏差或算法缺陷，易引发误判风险。
（四）黑灰产关联风险：风险传导放大器
不法贷款中介、职业背债人形成的黑灰产业链，已成为普惠与零售业务风险的重要传导载体。中介通过系统化包装手法帮助不符合条件的客户骗贷，职业背债人受利益驱动恶意承接债务并逃废，二者相互勾结，形成“中介策划-背债人执行-资金转移”的完整链条，不仅直接造成金融机构损失，还可能引发批量违约、声誉危机，甚至滋生腐败问题。
三、普惠中介包装手法及识别要点
普惠中介以“成功获贷”为核心目标，通过系统化包装满足金融机构形式化风控要求，其手法呈现标准化、隐蔽化特征，核心围绕“资料造假、场景虚构、流程操控”三大维度展开，具体手法及识别要点如下：
（一）核心包装手法
1. 基础信息与证照包装
中介通过伪造、篡改基础证照构建虚假主体身份，常见手法包括：购买空壳公司后短期内变更股东、法人，将背债人包装为企业经营者，空壳公司成立时间多在贷款前半年内，无实际经营痕迹；伪造营业执照、特许经营许可证等，通过PS修改注册资本、经营范围、成立日期等关键信息；隐瞒借款人真实婚姻状况，以单身、离异身份规避配偶签字要求，便于获取大额贷款。
2. 财务与经营资料包装
财务资料造假是中介核心手段，呈现“全链条伪造”特征：伪造银行流水，通过关联账户定期转入转出资金，制造稳定经营现金流假象，流水多为“月末集中转入、次日转出”，无对应业务支撑；篡改财务报表，使营收、利润、毛利率等指标呈现“线性增长”的完美曲线，背离真实企业经营波动性；伪造业务合同、发票、物流单据，构建虚假贸易背景，合同条款、格式高度模板化，仅修改客户名称与金额，缺乏真实业务场景支撑。
3. 贷款用途与资金流包装
中介通过虚构贷款用途规避监管要求，常见于经营贷、消费贷领域：将经营贷资金包装为购房款，通过“垫资买房-抵押套贷-资金回收”模式，协助客户置换利率较低的经营贷，如某案例中中介通过垫资帮助客户全款买房，再伪造经营资料套取经营贷归还垫资款，收取高额服务费；虚构消费场景，如购车、装修等，贷款发放后立即通过POS刷卡、关联账户转账等方式转移资金，实际流入房地产、股市或中介账户；设计复杂资金流转路线，通过多家关联公司嵌套转账，掩盖资金真实流向，确保中介对资金的完全控制。
4. 流程与沟通操控
中介全程掌控融资流程，隔离金融机构与借款人的直接沟通：指派专人作为“经办人”对接银行，该人员对银行产品要素、审批流程了如指掌，但对企业主营业务、核心客户等细节一问三不知；通过个人微信、公共邮箱传递资料，拒绝使用企业官方邮箱、对公账户确认关键信息；频繁催促审批进度，甚至暗示“可对接内部人员推动”，试图通过非正常渠道影响审批结果。
（二）精准识别要点
1. 前端预警：捕捉沟通与主体异常
对接主体方面，若联系人身份模糊（自称“顾问”“朋友”）、无规范授权委托书，且对银行产品的熟悉度远超企业经营细节，需高度警惕；融资需求方面，首次申请企业却能精准表述贷款金额、期限、利率等参数，如“申请500万12个月经营贷，利率不超过LPR+50BP”，且无法细化资金用途至具体采购、回款场景，疑似中介反向匹配产品；沟通行为方面，提交资料后频繁催促，或出现“承担额外费用”“对接内部人员”等暗示，存在中介介入嫌疑。
2. 资料深析：穿透形式化假象
证照核验：通过国家企业信用信息公示系统、企查查等工具，比对营业执照扫描件与官方信息，重点核查成立日期、股东变更记录、经营范围是否一致，警惕成立时间短、频繁变更的企业；签章核验：若所有文件公章、法人章盖印过于规整、无重叠，不符合真实经营中随机签章特征，可能为集中伪造。
财务核查：分析银行流水真实性，重点关注交易对手与主营业务的关联性，若存在定期大额转入转出、交易附言模糊、无对应合同发票支撑，可判定为“人造流水”；交叉验证财务数据，通过社保缴纳人数、个税申报金额，比对报表中职工薪酬、营收规模，如人力资源公司自称员工上千但社保缴纳仅数十人，可揭露造假。
业务核查：抽查核心合同的物流单据、验收凭证，若单据模糊不清、缺失，或合同条款模板化、客户分布与企业经营地域不符（如华东企业主要客户集中西北偏远地区），疑似虚构业务场景。
3. 交叉验证：构建多维验证网络
采用“三流合一”验证法，核查合同流、发票流、资金流的一致性，追踪具体合同对应的发票金额、付款时间与银行流水是否匹配；结合外部数据验证，如通过税务系统查询企业纳税记录，与报表营收比对；通过征信报告查看企业短时间内是否有多家金融机构“贷款审批”查询记录但无对应授信，疑似中介“广撒网”申请。
四、零售职业背债人风险识别
职业背债人是指以承担债务获取利益的名义债务人，多受中介招募、操控，核心特征为“无真实还款意愿、身份特征典型、关联贷款虚假”，其风险识别需围绕个体特征、关联贷款特征、资金流向特征三大维度展开：
（一）核心特征分析
1. 个体特征：身份与需求错位
年龄与额度错位：集中在25岁以下或55岁以上群体，此类人群对征信重视度低、易被利益诱惑，却申请远超自身资质的大额贷款，如22岁无稳定工作者申请30万以上经营贷；身份与额度错位：多为低收入群体、身患重病者、贫困户等，正常途径无法获取大额贷款，受金钱需求驱动成为背债人；户籍与网点错位：不在贷款经办银行网点所在市、省申请贷款，刻意规避户籍地银行的尽职调查，增加核实难度与追偿成本；征信特征特殊：贷前为征信空白“白户”，无信用卡、贷款记录，甚至极少有银行查询记录，贷后短期内集中在多家银行申请贷款，征信快速恶化。
2. 关联贷款特征：全链条虚假
消费贷场景：被包装为大中型企业、事业单位员工，伪造收入证明、公积金记录、银行流水；申请二手房按揭贷款时，伪装为工薪阶层或小老板，采用假首付、伪造经营痕迹，营业执照成立时间多在贷款前30-180天，无实际经营；按揭贷款发放后短期内频繁申请装修贷，疑似套取资金转移。
经营贷场景：对应经营主体为成立3个月内的空壳公司，背债人成为股东、法人的时间不足90天，无真实经营流水与业务合同；贷款用途与经营规模严重不符，如注册资本10万的企业申请500万经营贷。
3. 资金与还款特征：流向异常、还款无源
资金流向集中：贷款发放后3天内，资金全额通过转账、POS刷卡等方式流向同一账户（多为中介控制账户），金额为贷款金额的90%-110%；首付款来源异常：多户二手房按揭贷款首付款来自同一账户，转入后短期内转出至房东账户，金额与贷款金额高度匹配；还款来源异常：多户贷款的还息、分期款项来自同一账户，还款时间集中在还款日前后3天，无自身经营、工资收入支撑；小额资金回流：贷款全额转出后，3天内有固定整数小额资金转入，多户资金来源相同，疑似中介支付背债人报酬。
（二）大数据驱动的识别方法
1. 构建可疑数据筛查模型
基于个体特征筛查：设定年龄（25岁以下/55岁以上）、贷款额度（如30万以上）、户籍与网点地域差异、贷前征信空白等阈值，筛选首批可疑客户；基于关联特征筛查：重点标注经营主体成立不足90天、股东变更不足90天、多户贷款资金/还款来源相同、短期内多家机构查询征信无授信等特征，将满足2项以上特征的客户列为重点可疑对象。
2. 强化资金流大数据审计
整合银行内部数据（账户交易、贷款信息、手机银行登录IP/MAC地址）、征信数据（负债情况、查询记录）、外部数据（企业工商信息、交易对手资质），构建资金流向图谱；运用图计算技术识别关联账户，追踪贷款资金从借款人账户到中介账户、再到最终流向的完整链路，锁定批量背债人关联交易。
3. 可疑数据实地核实
对筛查出的可疑客户，采取实地尽调与交叉核实结合：核实经营主体真实性，查看经营场所、库存、员工情况，排查空壳公司；与借款人直接沟通，询问经营细节、资金用途，若表述模糊、话术统一，疑似受中介培训；核查还款来源真实性，要求提供工资流水、经营回款凭证，验证还款能力。
五、普惠与零售业务全流程防控策略
针对普惠与零售业务风险特征，结合中介包装、职业背债人识别要点，构建“事前准入防控、事中审批管控、事后动态监控、跨主体协同”的全流程防控体系，实现风险精准拦截与闭环管理。
（一）事前准入：筑牢风险第一道防线
1. 优化客户分层准入机制
建立差异化授信标准，结合客户年龄、职业、收入、征信状况、经营稳定性等维度，划分优质客户、审慎客户、禁止准入客户；将ESG指标纳入信用评分模型，对绿色消费、合规经营的普惠客户给予授信倾斜，对高风险行业、失信主体严格限制准入；明确禁止准入场景，如空壳公司经营贷、无真实需求的消费贷、异地无合理理由的大额贷款。
2. 规范中介合作管理
建立中介准入、评估、退出机制，对合作中介进行资质审核与背景调查，严禁与无资质、有不良记录的中介合作；明确中介服务边界，禁止中介参与资料制备、资金划转、客户沟通等核心环节，签订合规合作协议，约定违规责任；建立中介黑名单制度，对涉及包装造假、勾结背债人的中介，立即终止合作并上报监管部门。
（二）事中审批：强化精准管控能力
1. 升级智能审批与核查体系
构建“人工+智能”双重审核模式，前端通过OCR识别、区块链存证技术核查证照、合同真实性，自动比对官方数据与提交资料；应用图计算、机器学习技术升级反欺诈引擎，识别中介包装、职业背债人的批量关联特征，有效拦截团伙式骗贷；优化授信审批流程，对高风险客户（如征信空白、异地贷款、经营时间短）强制启动实地尽调，严格执行“三流合一”验证。
2. 强化贷款用途管控
落实贷款用途承诺制，要求借款人明确资金具体用途并提供佐证材料；采用受托支付模式，对大额贷款直接划付至交易对手账户，严禁转入中介账户、关联空壳公司账户；限制贷款资金流转场景，通过交易附言、商户类别码（MCC）管控，禁止消费贷、经营贷资金流入房地产、股市、理财等禁止性领域。
（三）事后监控：构建动态风险预警机制
1. 建立多维度风险监测指标
实时监控资金流向，对贷款发放后3天内全额转出、流向异常账户、小额资金回流等特征触发预警；动态跟踪还款情况，对多户还款来源相同、还款逾期前资金异动的客户重点排查；定期更新客户征信与经营状况，对贷后征信快速恶化、经营主体注销/变更的客户，立即启动风险处置流程。
2. 优化贷后管理与处置
推行差异化贷后管理，对高风险客户缩短贷后检查周期，采用实地核查与线上监控结合；建立风险快速处置机制，对确认中介包装、职业背债人的贷款，立即采取停止放款、提前收回、处置抵押物等措施；加强不良贷款追偿，联合公安部门开展追赃挽损，对恶意逃废债主体纳入失信名单，强化法律震慑。
（四）跨主体协同：形成防控合力
1. 强化金融机构内部协同
打通信贷、风控、审计、合规部门数据壁垒，构建智能风控中台，实现风险信息实时共享与联动处置；发挥内部审计第三道防线作用，运用大数据审计技术排查批量背债人、中介关联贷款，及时发现风控漏洞。
2. 深化跨机构与监管协同
建立金融机构间信息共享机制，互通中介黑名单、职业背债人信息、可疑交易特征，实现风险联合拦截；加强与公安、监管部门的行刑衔接，定期移送黑灰产线索，参与联合打击行动，全链条斩断中介-背债人利益链；依托监管政策智能解读平台，及时跟进普惠与零售业务监管要求，优化防控策略，确保合规经营。
六、结论
普惠与零售业务的高质量发展，离不开风险防控体系的持续升级。当前，业务风险呈现多元联动、黑灰产深度介入的特征，中介包装与职业背债人问题已成为制约行业发展的关键瓶颈。金融机构需立足客群特性与风险规律，精准识别中介包装的系统化造假手法、职业背债人的典型特征，通过构建“事前准入、事中审批、事后监控、跨主体协同”的全流程防控体系，强化科技赋能与数据驱动，实现风险的早识别、早预警、早处置。同时，需深化与监管、公安部门的协同合作，形成打击黑灰产的高压态势，筑牢普惠与零售业务风险防线，在服务实体经济的同时，实现自身可持续经营。未来，随着数字化风控技术的不断迭代，风险防控将向更精准、更高效、更全面的方向演进，为普惠与零售业务高质量发展保驾护航。
中企清大教育-仝金贝 13611182280
农信金融人
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