反欺诈策略中有一类策略是专门针对黑名单用户的，我们称之为黑名单命中策略。
一、黑名单定义
黑名单是对严重逾期、骗贷、失联、诈骗等系列高风险客群构建的名单，即为明确非意向客群的名单。黑名单也是反欺诈的第一道防线，可以有效识别黑产客群。
二、黑名单库标准
黑名单库是存储黑名单数据的载体。它可以是个人或工商企业为主体，直接关联的数据进行记录，还可以是非独立主体，以碎片信息进行记录，并结合其入库原因。

三、黑名单策略
黑名单策略指的是风险等级高的客群关联的名单库，黑名单是一个泛指的概念，比如在信贷中具体的黑，指的有以下类型的黑名单：

个人黑名单规则：

但做好了黑名单后，并不是一劳永逸，因为随着黑名单库的累积，时间范围的扩展，会慢慢发现黑名单策略也会部分失效，直到有些效果越来越差。于是在黑名单策略上，进行时间维度的调整就非常必要了。
本次跟大家介绍如何定期进行随机测试，来确定黑名单的有效性。
比如对于某黑名单策略，我们发现在上线了一段时间后，具体的数据表现上，某些时间范围的黑名单的区间效果变得越来越差：
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比如在这个黑名单的策略上，会发现在进入黑名单大于60天的区间时，逾期率较前面的逾期率有一个断崖式的下沉，于是在黑名单的策略的制定上，应该结合时间维度在黑名单上做相应的调整(对后续的区间适当放松)。
用这样做随机的方式继续对黑名单数据进行测试，如黑名单中资料虚假、身份资料虚假、逾期30天及以上的这些数据，进行相关的逾期分析：
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在实际使用过程中，建议可根据具体情况做罚分，并结合规则上线积累一定样本后进行调整。
关于黑名单相关内容在知识星球里有一则详细文章，各位童鞋可以上去查阅：
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以上内容来自第47期《（黑名单）数据生命周期管理— 数据的引入、监控与管理 》。

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