恶意欺诈防控，现在成了所有金融单位的主要风险管理任务。市场上常用的防范恶意欺诈的方式有三种。  
 
       第一种是利用黑名单机制，来拒绝一些恶意欺诈人获得贷款。但道高一尺，魔高一丈，黑名单共享机制时效性越来越差，并且恶意欺诈的人频繁使用其他人信息进行欺诈，黑名单机制在一定程度上很难帮到金融企业预防欺诈。并且很多平台不太愿意共享自己的黑名单，因为黑名单在一定程度反映贷款平台风控管理水平，过多的黑名单会影响平台的声誉，甚至影响平台融资。另外黑名单覆盖率较低也是一个挑战，目前领先的反欺诈企业，其黑名单覆盖率也不超过30%。
 
       第二种是利用共享贷款数据机制，第三方企业或者大的P2P，防欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以依据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款，降低欺诈风险。这种方式效果比较好，但是对于最先受理恶意欺诈的贷款平台是无效的，原因是没有其他平台的贷款记录，无法识别出贷款者是否属于恶意欺诈。
 
       第三种是借助于平台自己的风控模型，依据坏种子归纳出来的规律，识别出恶意欺诈申请者。这种方式正在成为主流，其中基本采用信息验证，特征匹配，行为分析等方式来识别出贷款用户是否属于恶意欺诈用户。常见的方式有验证用户的工作地点，生活区域，查看手机应用安装，社交活动轨迹，设备聚集点，是否经常换手机卡，是否刻意隐藏个人信息，是否短期内故意暴露个人信息等方式。企业利用风险评分卡来对用户进行评估，依据评分结果来决定是否贷款给客户。
   
       大数据可以帮助金融企业防范恶意欺诈，例如金融科技平台壹诺，具有成熟的数据商业应用场景，以大数据连接金融服务供需双方，为客户提供专业全面的数据，从而为金融企业鉴别恶意欺诈用户。