眾所周知，金融科技公司一向宣傳其大數據風控優於傳統的線下審批模式，不僅提高了效率（7×24），而且降低了違約風險。從螞蟻集團、招聯消費金融等頭部機構公開披露數據看，其不良率也低至1%-2%左右，這一數字讓很多固守「當鋪式思維」的銀行自慚形穢，又豔羨不已。
巨頭的風控真的如宣傳的那樣好嗎？數據層面我們固然看不到巨頭剝離的壞帳數據，無從推算其真實不良率，但從公開資料裡，我們發現，巨頭的風控很多時候是口號大於實際，即便擁有技術能力，但在利益主義的驅動下，風控主動「裸奔」，以至欺詐盛行。
2020年5月，雲南省普洱市法院一份判決書顯示，2018年6月至12月間，被告人吳某冒用被害人付某、李某(三人系同事關係）的身份信息在多家網絡貸款平臺辦理貸款16筆，貸款總計88441元人民幣，至案發未還本金共計49858元人民幣。
判決書顯示，吳某在辦理這些貸款時，其兩名同事並不知情。也就是說，吳某隻是利用兩名同事的身份證等信息偷偷貸款，而相關金融機構並未察覺申請人與實際貸款人身份信息不一致的情況。
這些貸款機構包括招聯消費金融、中銀消費金融、南京銀行等，其中招聯消金放貸10筆，中銀消金和南京銀行各放貸一筆。
其中，2018年6月至11月間，被告人吳某冒用被害人付某的身份信息在網絡貸款平臺辦理貸款9筆，共計59087元,其中5筆來自招聯消費金融。
具體列表如下：
2018年6月6日，吳某冒用付某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款15900元，至案發未還本金8419元；
2018年6月13日，吳某冒用付某的身份信息在中銀消費金融有限公司辦理1筆貸款8000元，至案發未還本金1453元；
2018年7月14日，吳某冒用付某的身份信息在南京銀行股份有限公司辦理1筆貸款8400元，至案發未還本金1400元；
2018年8月7日，吳某冒用付某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款1595元，至案發未還本金975元；
2018年9月11日，吳某冒用付某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款1748元，至案發未還本金601元；
2018年10月9日，吳某冒用付某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款2077元，至案發未還本金703元；
2018年11月9日，吳某冒用付某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款2367元，至案發未還本金1588元。
此外，2018年7月至12月間，吳某冒用被害人李某的身份信息在網絡貸款平臺辦理貸款7筆，共計29354元，其中招聯消費金融放貸5筆。
2018年7月9日，吳某冒用李某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款3285元，到案發未還本金1721元；
2018年8月9日，吳某冒用李某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款4466元，至案發未還本金2707元；
2018年10月8日，吳某冒用李某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款3121元，至案發未還本金1059元；
2018年11月6日，吳某冒用李某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款3260元，至案發未還本金2195元；
2018年12月17日，吳某冒用李某的身份信息在招聯消費金融有限公司辦理1筆貸款4389元，至案發未還本金3669元。
冒用他人身份網貸很難識別嗎？某消費金融機構風控負責人私下表示，識別真正的借款主體技術上來說並無難度，一個方法是借款人上傳手持身份證照片，另一個就是人臉識別。後一個方法從技術上來說更容易識別欺詐風險。例如，在支付寶裡，招聯消金完全可以在放款前，通過人臉識別確認借款人與支付寶帳號主體為同一人。
從招聯金融對外宣傳看，其有能力進行人臉識別，防止欺詐和偽冒等行為。例如，在某個新聞稿中，招聯金融稱，該公司「率先使用人臉識別認證、信息交叉驗證等技術實現線上自動化核身」；在另一則宣傳中，招聯金融表示，其運用人工智慧和機器學習技術能在「短短幾秒鐘內建立客戶風險畫像，對欺詐、偽冒、套現等行為予以有效攔截」；其當前欺詐率BP為0.005，即一千萬批核客戶中只有5單欺詐。
不好意思，低於這個千萬分之五的欺詐率，我要不客氣地打臉了。根據公開信息，招聯消費金融目前註冊用戶數1億，2017年底其授信客戶約1600萬，目前數據未披露，姑且按註冊用戶1/3計算，則其授信客戶約3400萬。按照其欺詐比例，全年欺詐單數應該低於17單。
然而，我們抽取了招聯消費金融相關的十幾份裁判文書，就發現了30多單欺詐和偽冒貸款。最諷刺的是，這些犯罪主體大多只有小學或初中文化，甚至還有文盲。
招聯金融和支付寶複雜的人工智慧、大數據風控是如何敗給一群沒文化的農民的？我們摘取了部分司法文書中的案例，供金融科技從業者借鑑。
案例1：
2019年7月，吳某多次以借用為名，將同事孫某手機借到手，登錄孫某支付寶帳號，冒用孫某名義向招聯消費金融借款兩次，騙取貸款8.4萬元；此外，吳某還冒用孫某向「螞蟻借唄」兩次申請貸款，騙取資金共計3.1萬元。
在此過程中，無論是支付寶「借唄」還是招聯消費金融，放款前都未對吳某進行人臉識別確認身份。
案例2：
2018年4月上旬，被告人史某某以婚戀為名騙取範某信任，期間用範某手機申請「網商貸」、「招聯消費金融」、「捷信金融網」、「郵你貸」等網貸平臺申請貸款91100元歸個人使用，後歸還17000元，74100元未歸還。
案例3：
2017年10月，被告人韋某在前男友何某家留宿期間，利用何某手機和身份證等資料，冒用何某身份，向招聯消金貸款11800元。
案例4：
這個案例也是最離譜的，槽點非常多。一個農民撿到了一張身份證，然後在幾大持牌金融機構順利申請到了數筆貸款，其中兩筆還是線下消費分期貸款。這充分說明很多金融機構的所謂大數據風控完全是紙上談兵，實際放款審核時風控「裸奔」。
具體故事情節是這樣的，福建省南安市一個小學文化的農民倪某利用偶爾撿到的一張身份證（「王某」），成功在招聯消費金融、「買單俠」、佰仟公司申請到了貸款，後兩者的資金方涉及到渤海信託和中泰信託，這兩家機構同樣未核驗借款人的真實身份。
1、2017年4月1日，倪某到南安市豐州移動營業廳處（注意此處為線下場景），以向該營業廳購買一部ＶＩＶＯＸ9Ｐｌｕｓ手機為由，利用「王某」的身份證及以「王某」的名義申辦的中國銀行儲蓄卡，通過上海秦蒼公司旗下的買單俠平臺，以「王某」的名義向渤海信託公司申請貸款2800元。籤訂合同後渤海信託公司發放貸款2800元並轉入「王某」名下尾號為0289的中國銀行儲蓄卡帳戶內，被告人倪某利用該款項購買手機。
該案例中，在線下3C分期場景中，風控防線的三道關卡—手機零售商、助貸方「買單俠」、資金方渤海信託—全部失守，都沒有對借款人是否為申請人本人進行基本核實。
2、2017年7月23日，被告人倪某在支付寶平臺上註冊帳號136××××6427，利用「王某」的身份證對該帳號進行實名認證，利用其以「王某」的名義申辦的中國銀行儲蓄卡綁定該支付寶帳號，後通過該支付寶帳號，利用「王某」身份信息，向招聯消費金融有限公司申請並獲得貸款1000元。
該案例為線上場景。首先，支付寶未核實申請支付寶帳號者是否為本人即通過實名認證；其次，招聯消費金融亦沒有核實貸款申請人是否為本人即發放貸款。
如果說招聯消費金融盲目信任並依賴於支付寶的風控，那麼當支付寶的風控不作為之後，隨意放貸的惡果就顯現了。
3、2017年9月4日，被告人倪某到南安市房某通訊店處，以向該通訊店購買一部蘋果6ＳＰｌｕｓ手機為由，利用「王某」的身份證及其以「王某」的名義申辦的中國銀行儲蓄卡，通過深圳佰仟公司的推薦，向中泰信託公司申請貸款。後根據三方協議，深圳佰仟公司代為接收中泰信託公司發放的貸款，扣除商戶服務費後代借款人倪昌軍（以「王某」名義）向房某通訊店支付手機價款3999元。
這跟第一個案例一樣，也是一個線下3C消費分期場景。只不過受騙助貸方換成了深圳佰仟公司，資金方變成中泰信託公司。
案例5：
冒用別人身份，騙取持牌機構貸款的案例從2017年到2019年12月一直未斷絕，僅從涉訴官司數量看，2019年並沒有減少。這也說明，相關機構的風控漏洞仍然未改進，只需要一張身份證和一部手機，你就有機會從支付寶、招聯消金這些巨頭手裡騙到貸款。