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最近準備買房的宅宅很煩，網貸再被拒絕后他陷入了深思……
大學時候曾為追回前女友在不知名貸款平臺借了一筆錢，買了奢侈品送前任，之后省吃儉用還了錢（女朋友也沒追回）；工作后信用卡還款逾期了一次；裸貸好像沒借過，究竟哪里出了問題？
為了測試，他在某黑名單平臺上付費查詢了自己的借貸數據，結果真的發現自己真的上了黑名單。
和宅宅有類似經歷不止一個人，2019年1月，一位山西臨汾的網民發現自己的名字被列入互金黑名單，此前他多次申請貸款都沒有通過，另一位沒有接觸過網貸的用戶也突然查到自己在網貸黑名單中。
除了網貸黑名單，一些移動互聯網用戶也在知乎吐槽自己莫名其妙變黑戶，還能更坑爹一點嗎？
曾經紅極一時如今又被各方diss的黑名單機制到底有什么問題？雷鋒網往下扒了扒。
黑名單制度起源于中世紀的英國，最初主要是商人用以懲戒那些欠款不還、不守合同、不講信用的顧客。他們把這類顧客的名字開列在黑皮書上，后來又將一些破產者和即將破產的人的名字也排在黑皮單上。
時至今日，黑名單已經廣泛應用在離錢比較近或者是面臨監管風險比較大的行業，如移動互聯網廣告、金融科技、電商、視頻、社交、反作弊等場景。黑名單類型包羅萬象，從欺詐小號、欺詐設備、欺詐IP、小貸黑名單，銀行黑名單，網絡黑名單，法院黑名單等不一而足。
黑名單機制的使用效果如何？
“在假設初期黑名單均都有效的前提下，廠商使用黑名單機制初期，應該還是有一定效果的，這種效果我們認為來自原有風控體系基礎上疊加黑名單帶來的效果。”數字聯盟聯合創始人劉晶晶告訴雷鋒網。
但是隨著新的作弊技術手段更新，會有越來越多的新的虛假賬號、小號不斷涌入，而現有的黑名單庫無法做到實時更新。面臨需要實時響應的反作弊需求，黑名單庫顯然無法作出實時應對，這時候，廠商僅靠黑名單反作弊，幾乎等同無效。
具體來說，造成黑名單無效主要有五個原因：
1、 黑名單的不完整性。
主要體現在兩點，一是新出現的小號、新號往往不在黑名單中，移動開發者往往只能在遭受損失之后，才能發現這些虛假賬號，再去采取相應的策略防止再次損失；二是，黑名單本身的不完整性無法保證，若數據維度不完整，即使是真實的黑名單，也無法起到預期的作用；
2、 黑名單的來源不一。
除了網上爬取的公開數據、還會有共建黑名單庫、數據交換等方式。在數據交換時，無法確保所有交換的數據，都是真實有效數據；
3、 黑名單無法被證偽。
黑名單庫無法和其他的黑名單庫比對，以證明其準確。
4、 黑名單缺乏統一標準。
在移動互聯網時代，黑名單經常被用來交叉驗證，而不同來源的黑名單數據庫，缺乏統一的標準，什么類型的數據算是黑名單無法去界定
5、 時效性。
就像移動設備會有生命周期一樣，黑名單也有時效性的問題。目前的黑名單普遍缺乏更新和退出機制，僅僅是數據的累積。以互聯網金融行業為例，部分失信人，也許只是偶爾逾期了一次，并不影響該用戶以后還貸能力，卻仍被歸為黑名單中。
黑名單之上，可能一次逾期，終生逾期。
平衡之難
根據一本財經的報道，最近，一家金融科技公司進行了統計，發現上千萬白用戶、灰用戶被混在市面上的黑名單中，導致市場上九成的黑名單正在失效。
“因為很多金融平臺故意將一些好用戶摻到黑名單里，目的就是讓這些用戶只能在自己平臺上貸款。”這個共享平臺的負責人稱，這不是個案，60%的金融公司都摻沙子，區別只是程度的輕重而已。
對無意間被污染了黑名單的廠商來說，面對龐大的數據量，篩豆子有些不切實際。
劉晶晶提到，在黑名單里混雜灰白名單，作為黑名單使用者的廠商是無法第一時間作出明確區分的。一般來說，只能經過一段時間的對黑名單數據的使用，對數據進行標記，才能大概定義這些數據的特征和有效性。然而，這些對于數據的處理，也許要有專門數據處理技術和能力的公司才能做到。
事實上，并非所有的公司都具有這樣的能力。
更麻煩的是，黑名單本身具有一定的主觀性，且沒有固定的標準，在A公司認為的黑名單，在B公司并不認為是，再加上每一個黑名單背后都有一個對應的用戶行為數據，這些數據是不斷變化的，用一個相對固定的黑名單去衡量一個不斷變化發展的用戶行為數據，的確不太合理。
往往會出現嚴格按照黑名單做風控就會誤傷正常用戶，稍放松一些標準，風控策略無效的情況。另外，由于黑名單無法實時更新，對于新出現的注冊賬號、小號無效，某種程度上，廠商無法實時防控風險，只能在遭受損失后再去打補丁。
劉晶晶舉了個例子，曾有一個電商客戶，在合作之前其風控策略里中最后一步使用的是黑名單庫。這個黑名單庫的存在反而帶來了不便：嚴苛按照黑名單，誤殺了很多高價值客戶，誤殺率迅速提升，后來只能逐步放寬黑名單的使用限制，結果在另一次活動中，推廣優惠53%被薅了羊毛。
這似乎是一個很難平衡的問題，嚴防死守會擋住自己人，放松監管又會放進狼人。
上了黑名單能洗白嗎？這需要具體問題具體分析。
以移動運營商為例，上了運營商的黑名單，運營商會根據產生的原因，進行分析，若致電客服或者去營業廳申訴，就存在有洗白的可能性。這種類型的黑名單能被洗白，主要原因是數據源為自有數據，可追溯，洗白的概率就比較大。
但是移動互聯網行業里存在的風控領域的各類黑名單，因為黑名單的來源不一（公用的黑名單庫，或者行業里購買的黑產數據庫，行業公開數據等），再加上目前行業就此類數據并沒有一個完善的使用——反饋機制，在這種情況下，絕大多數的黑名單，無法被洗白。
除此之外，網上還流傳著一些征信黑名單的洗白方法，比如帶著身份證去派出所改名字、入籍小國家、找中介包裝之類，其實很不靠譜，一不留神還會遇到網騙團伙打著幫你洗白的名義詐騙。
不可否認，黑名單機制初期的確起到了一些效果，但隨著黑產手段愈發多樣，這項機制也漸漸喪失了優勢。
從企業的風控角度出發，黑名單不是風控的唯一選擇。除了黑名單外，大數據分析、個人征信數據庫，以及從設備角度的設備唯一性識別等技術都有技術優勢。而在移動互聯網推廣反作弊方面，移動開發者也應該不要迷信黑名單，而是著重提升自身風控能力。
這項機制似乎已開始失效，但也可能是另外的開始，畢竟，攻防世界本就在碰撞中不斷迭代。
雷鋒網參考來源：一本財經
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