编辑导语：大数据发展这些年，出现了太多的三方数据平台，而几乎每家都会出现黑名单。随着征信黑名单越来越多，也是时候该开始清退了。本文从何为清退、为何清退、如何清退以及背后的第一性原理四个方面进行分析，一起来看看。

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中国目前有多少负债者，有多少逾期和失信人员，它们是什么样的组成结构，一直以来都没有详细的权威统计。
包括央行及各种官方版本给出的数据都偏保守，并且有一定的滞后性。而且，有些数据是有争议的。
比如说，失信被执行人员是690w，但实际上老赖的数量肯定比这要多的多。因为很多人没有上法院，没有被上报。

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我根据不同官方平台以及媒体报道的数据统计，进行反复比对，加上个人经验，来作一些推断，总结了几个数据。

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有多少的负债者？央行的数据统计是不足的，根据征信和互金的比例推断，目前的话有7亿人次，也就是说有征信记录者的数量，包括拥有信用卡、房贷、车贷以及消费贷、现金贷等的人士。
【 用户|征信黑名单越来越多，该清退了】这里面，有75%左右的人，也就是5亿人员是有过逾期记录的，包括可能还款晚了几天啊，这种也算。
有7%左右的人，也就是5kw人士是有比较严重的逾期记录的，传统贷款行业的说法就是“连3累6”。连3累6是说最近两年有连续3个月逾期，累计超过6次逾期这样子。这个连3累6往往会影响一个人短期内办理房贷、车贷的按揭。
这里面严重逾期的，也就是逾期达6个月及以上者，是有3kw以上的人次。
这些逾期当中，一部分会上报给法院成为失信被执行人，按上面官方统计是690w。
这些人不仅会被用来做拒贷的黑名单，还会被限飞限乘限住，等等。
不夸张地说，各行各业涉及到的黑名单上亿规模是有的。
光聊现象，不谈问题和解决方法，那是耍流氓。在信贷业务中，用到的黑名单也容易越积越多，这容易导致其失效。
我们需要对其中低风险的人清退，就像失信被执行人履约完毕后也会被退出一样。
记得差不多两年前，部门开会的时候说到黑名单清退的问题，然后老板问大家，为什么要清退，而不是拦截。说的是，黑名单规模越来越大了，是从里面把好人放出来，还是把坏人排掉后其他人都放出来？
我脑袋瓜子一想就有说辞了，毕竟我太能扯了。然后等着被cue，可惜cue了好几个人也没cue我，我懒得说话。
今天突然想起来，就又来扯一下。基本都是当时的想法，我总是很困扰，我怎么总没有新想法。
一、何为清退我们都知道，风控是把风险高的人或者行为给拦下来，让风险低的人或者行为通过去。
那怎么去判断风险高的人和行为呢？用数据。
我们这里要聊的就是其中一类数据，黑名单。
做过风控的都知道，我们实际工作中，都会用到一个黑名单。这个黑名单库可以是外部数据，也可以是内部业务积累的数据，实际上就是各种风险名单的合集。
这个名单很有用，因为已知是一个坏用户，直接拒绝好了，不用费七八咧做这做那了。
但这个名单有一个问题，它很多时候都被做成只进不出的了。因为入黑容易出黑难，你看别人不爽把人拉黑了，什么时候想过放出来看看呢。
这会导致名单人数会越来越多。这显然不合理。
一方面涉黑具有时效性，例如一个人当前逾期不一定永远逾期；另一方面加入黑名单是有误杀的，这些人会被用来查杀用户，然后进一步入黑了更多的用户。
所以，黑名单应该是一个有进有出的体系，要么自动出去，要么手动出去。
二、为何清退入黑的逻辑决定了其时效长短。
就像被拒的用户可以放进黑名单里，但这是为了防止用户再次申请时重复查询数据，产生数据费用。这个有效期可能一个月是比较合适的，更长就不合理了。因为用户状态发生变化了，重新评估可能会得到不一样的结果。
内部用户的风险都容易被评估，因而入黑很容易。这些人信息也可以及时地被跟踪。
这类入黑规则就适合自动设置一个出黑逻辑。
而那些外部黑名单数据呢，不是给你你就接来用的，收不收费不重要，最重要的是你要保证它准。
大数据发展这些年，出现了太多的三方数据平台，几乎每家都有黑名单的输出，短信的、支付的、法院公安的、设备的、互金的等等，什么类型的都有，非常丰富。

稿源：(人人都是产品经理)

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