Lending Club AI信用评分掩盖贷款坏账与虚假借款人

骗谁

主要受骗人群包括追求高于银行存款利率的普通散户投资者、缺乏专业风控能力的机构理财顾问，以及被低门槛线上申贷吸引的次级信用借款人。散户投资者普遍存在信息不对称与盲目信任平台算法背书的心理弱点，认为AI评分能够替代传统银行人工审核，忽视底层资产真实性与坏账拨备不足的风险。次级借款人则多因急需资金周转或征信记录薄弱，轻信平台宣传的宽松审批条件，最终陷入高息叠加的债务循环。

骗局怎么运作

• 平台对外宣传其自主研发的AI信用评分系统能够通过机器学习精准预测借款人违约概率，以降低坏账率并保障投资人收益。实际上该系统将大量非结构化数据与借款人自报信息纳入模型，但底层资产审核仍依赖宽松的线上流程，为虚假借款人提供可乘之机。
• 部分内部员工或合作渠道商协助伪造借款人身份信息、收入证明与工作单位，利用AI系统对资料完整性的过度依赖，绕过传统面签与人工尽调环节。话术上对外强调“全线上智能审批”，对内则以“模型通过率优化”为由放宽人工复核拦截阈值。
• 平台将高风险贷款打包成结构化产品卖给投资者，同时通过循环发行新贷款来滚动覆盖即将到期的旧贷款坏账，形成类似庞氏结构的资金池操作。对外口径是“分散投资降低风险”，实际是掩盖底层资产恶化与流动性缺口。
• 当逾期率上升或监管问询时，平台利用AI模型的可解释性缺陷，将坏账归因于“小概率市场波动”或“模型迭代过渡期”，并以“算法黑箱”为由拒绝披露底层资产明细与核销数据。
• 一旦投资者集中赎回或监管触发现场检查，平台启动应急增信措施，如引入第三方担保或ABCP过桥融资，但资金往往来自关联方或新增投资者资金，进一步掩盖真实不良率。
• 最终在坏账集中爆发或内部举报后，平台被曝出大规模虚假借款人名单与拨备缺口，投资者本金无法赎回，管理层被监管问询或移交司法，形成完整的AI信贷欺诈闭环。

红旗信号（看到这些快跑）

• 🚩 AI信用评分模型的准确率与坏账率数据不透明，仅披露整体通过率而不提供底层资产核销明细
• 🚩 借款人资质审核全线上完成，缺乏人脸核验、税务数据交叉验证与人工面签环节
• 🚩 平台频繁以“系统升级”或“模型迭代”为由推迟逾期数据发布或修改披露口径
• 🚩 声称坏账率显著低于同业但贷款利率奇高，以高收益覆盖隐性坏账而非真实风控能力
• 🚩 内部员工或渠道商可通过上传虚构工资流水与工作证明通过审批，且平台未接入央行征信或第三方反欺诈数据库
• 🚩 投资者赎回周期被人为拉长或限制，同时平台推出新一轮高息产品吸引增量资金

真实案例

• 2026年8月经济观察网报道《异常的逾期》指出，部分AI信贷平台出现逾期率与借款人实际收入水平背离的情况，疑似存在批量虚假借款人或模型过度美化。
• 2026年6月新浪财经援引监管32条称，某城商行AI放贷误判导致企业资金链断裂，暴露出AI风控在缺乏人工复核与责任追溯机制下的系统性风险。
• 2026年8月浙江警方捣毁AI网贷诈骗团伙，30人落网涉案超千万元，团伙利用AI技术和虚假资质批量申请贷款后套现失联，反映出AI信贷审批环节被黑灰产围猎的严重性。
• 2022年8月，美国联邦贸易委员会（FTC）宣布向61990名被LendingClub收取隐性费用的消费者返还总计超过970万美元：FTC2018年4月起诉指控该公司虚假承诺“无隐性费用”贷款，本次是该案第二次分配赔偿款，累计退款已超1760万美元。（来源：https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2022/08/federal-trade-commission-returns-more-97-million-consumers-harmed-lendingclubs-deceptive-hidden-fees）
• 2021年7月，LendingClub与美国联邦贸易委员会达成和解：FTC指控该公司误导贷款申请人、隐瞒费用金额并未经授权扣费，和解协议禁止其继续虚假陈述并要求清晰披露费用；FTC于2022年2月启动索赔程序，同年8月向61990名消费者发放逾970万美元赔偿，累计退款超1760万美元。（来源：https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2022/08/federal-trade-commission-returns-more-97-million-consumers-harmed-lendingclubs-deceptive-hidden-fees）

官方态度

• 2026年3月中国银保监会（金监局）约谈乐信等五大助贷平台，指出变相高息与算法不透明问题，强调AI风控模型必须可解释、可追溯。
• 2026年6月监管发布银行AI放贷责任认定32条，明确AI审批错误的责任主体与拨备计提要求，禁止平台以算法黑箱为由逃避坏账责任。
• 2026年8月新华社经济参考报发布警惕金融黑灰产围猎征信白户的警示，披露虚假申贷与套现失联产业链，提示金融机构加强AI审批环节的反欺诈验证。

怎么防护

• ✅ 投资者应要求平台披露底层资产明细、核销数据与AI模型准确率审计报告，拒绝仅凭收益率宣传做出投资决策
• ✅ 借款人应通过持牌金融机构或可接入央行征信的渠道申请贷款，避免向无放贷资质平台提交身份证与银行卡信息
• ✅ 监管可要求AI信贷平台定期提交第三方独立审计的坏账与虚假借款人比例报告，并将审计结果公示
• ✅ 金融机构应对AI审批结果设置人工复核红线，对高额度或高频次申贷行为强制触发人工面签与税务交叉验证
• ✅ 公众可定期查询个人征信报告，发现被冒用身份申贷时立即向央行征信中心与公安机关报案