一、反欺诈系统嵌入
反欺诈系统一直以来都被业内认为是互金领域的重要安全举措之一，通过反欺诈的作用，能够避免一些个体的贷款风险性。很多人不理解，为什么需要把反欺诈放在第一位呢?首先，对比传统的借贷模式，现金贷的资金借贷不高，可以说风控更多体现在大数据上。并且重视的是借款人的还款意愿而非还款能力。适度的逾期不仅不会影响平台的正常运营，反而可以通过逾期费用提高其营收。因此，反欺诈是现金贷风控的首要课题。目前，线上贷款的欺诈行为有中介代办、团伙作案、机器行为、账户盗用、身份冒用和串联交易等。针对这些欺诈行为，常用的反欺诈规则包括勾稽比对、交叉检验、强特征筛选、风险关系以及用户行为数据分析，目前市面上的平台大致都能够按照这样的流程走，所以现金贷系统需要接入反欺诈的原因就在这。
二、多方借贷行为判断
什么是多方借贷呢?多方借贷往往是判断一个借款人的借款用意，如果一个借款人段时间内在多个平台进行借贷，那往往风控系统将自行判断为危险接待人。之前市场上经常暴出类似的借贷方式，通过多方借贷进行恶意融资，最终借款人跑路想象可谓层出不穷。目前，多方借贷行为的识别包括两个方面:
1、获取多方借贷数据。由于现金贷的目标人群大多都是不被传统借贷机构覆盖的长尾人群，缺少完整的央行征信数据，因此，一些从事现金贷业务的平台会相互合作，实现贷款申请数据的共享。另外，现金贷平台在第三方征信机构针对每一笔贷款申请记录作查询时，势必会留下大量贷款申请人的身份信息。这部分信息经过查询异常检测算法的过滤以后就会形成一个可靠的多方借贷数据库。
2、恶性多方借贷行为的识别。恶性多方借贷行为指贷款人借新还旧或者在同一时期有大笔多方借贷。对于借新还旧行为的识别可以结合贷款申请间隔和贷款期限。如果贷款申请间隔明显小于贷款期限，说明该笔贷款申请有较大的借新还旧风险。
