人类社会已经进入大数据时代，传统的信息存储和传播媒介已逐渐为计算机所替代，并呈现出指数增长的趋势，成为21世纪最为重要的经济资源之一。作为掌握大量真实交易数据的商业银行，面对浩如烟海的信息时，如何实现银行内部与外部信息、结构性与非结构性数据的紧密结合，更加准确地识别信息，有效地对信息进行挖掘，将数据价值转化为经济价值，已经成为当前商业银行提升核心竞争力的重要途径之一。网络爬虫技术的快速发展为商业银行提升信息精准获取和有效整合应用能力提供了全新的策略。
网络爬虫技术概述
网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过HTML（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。其作用机理是：发送请求给互联网特定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。
随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。
深度优先搜索策略
早期的爬虫开发采用较多的搜索策略是以深度优先的，即在一个HTML文件中，挑选其中一个超链接标签进行深度搜索，直至遍历这条超链接到最底层时，由逻辑运算判断本层搜索结束，随后退出本层循环，返回上层循环并开始搜索其他的超链接标签，直至初始文件内的超链接被遍历。深度优先搜索策略的优点是可以将一个Web站点的所有信息全部搜索，对嵌套较深的文档集尤其适用；而缺点是在数据结构日益复杂的情况下，站点的纵向层级会无限增加且不同层级之间会出现交叉引用，会发生无限循环的情况，只有强行关闭程序才能退出遍历，而得到的信息由于大量的重复和冗余，质量很难保证。
宽度优先搜索策略
与深度优先搜索策略相对应的是宽度优先搜索策略，其作用机理是从顶层向底层开始循环，先就一级页面中的所有超链接进行搜索，完成一级页面遍历后再开始二级页面的搜索循环，直到底层为止。当某一层中的所有超链接都被选择过，才会基于该层信息检索过程中所获得的下一级超链接（并将其作为种子）开始新的一轮检索，优先处理浅层的链接。这种模式的一个优点是：无论搜索对象的纵向结构层级有多么复杂，都会极大程度上避免死循环；另一个优势则在于，它拥有特定的算法，可以找到两个HTML文件间最短的路径。一般来讲，我们期望爬虫所具有的大多数功能目前均可以采用宽度优先搜索策略较容易的实现，所以它被认为是最优的。但其缺点是：由于大量时间被耗费，宽度优先搜索策略则不太适用于要遍历特定站点和HTML文件深层嵌套的情况。
聚焦搜索策略
与深度优先和宽度优先不同，聚焦搜索策略是根据“匹配优先原则”对数据源进行访问，基于特定的匹配算法，主动选择与需求主题相关的数据文档，并限定优先级，据以指导后续的数据抓取。这类聚焦爬虫针对所访问任何页面中的超链接都会判定一个优先级评分，根据评分情况将该链接插入循环队列，此策略能够帮助爬虫优先跟踪潜在匹配程度更高的页面，直至获取足够数量和质量的目标信息。不难看出，聚焦爬虫搜索策略主要在于优先级评分模型的设计，亦即如何区分链接的价值，不同的评分模型针对同一链接会给出不同的评分，也就直接影响到信息搜集的效率和质量。同样机制下，针对超链接标签的评分模型自然可以扩展到针对HTML页面的评价中，因为每一个网页都是由大量超链接标签所构成的，一般看来，链接价值越高，其所在页面的价值也越高，这就为搜索引擎的搜索专业化和应用广泛化提供了理论和技术支撑。当前，常见的聚焦搜索策略包括基于“巩固学习”和“语境图”两种。
从应用程度来看，当前国内主流搜索平台主要采用的是宽度优先搜索策略，主要是考虑到国内网络系统中信息的纵向价值密度较低，而横向价值密度较高。但是这样会明显地遗漏到一些引用率较小的网络文档，并且宽度优先搜索策略的横向价值富集效应，会导致这些链接量少的信息源被无限制的忽略下去；而在此基础上补充采用线性搜索策略则会缓解这种状况，不断引入更新的数据信息到已有的数据仓库中，通过多轮的价值判断去决定是否继续保存该信息，而不是“简单粗暴”地遗漏下去，将新的信息阻滞在密闭循环之外。
网络爬虫技术发展趋势
随着网络爬虫技术的持续发展，搜索策略也在不断进行优化。从目前来看，未来网络爬虫的发展主要呈现以下趋势。
网页数据动态化
传统的网络爬虫技术主要局限于对静态页面信息的抓取，模式相对单一，而
诸如JQuery等封装了JavaScript的各类前端框架会对DOM结构进行大量调整，甚至网页上的主要动态内容均不必在首次建立请求时就以静态标签的形式从服务器端发送到客户端，而是不断对用户的操作进行回应并通过异步调用的机制动态绘制出来。这种模式一方面极大地优化了用户体验，另一方面很大程度上减轻了服务器的交互负担，但却对习惯了DOM结构（相对不变的静态页面）的爬虫程序提出了巨大挑战。传统爬虫程序主要基于“协议驱动”，，基于AJAX的动态交互技术环境下，爬虫引擎必须依赖“事件驱动”才有可能获得数据服务器源源不断的数据反馈。而要实现事件驱动，爬虫程序必须解决三项技术问题：第一，JavaScript的交互分析和解释；第二，DOM事件的处理和解释分发；第三，动态DOM内容语义的抽取。
数据采集分布化
分布式爬虫系统是在计算机集群之上运转的爬虫系统，集群每一个节点上运行的爬虫程序与集中式爬虫系统的工作原理相同，所不同的是分布式需要协调不同计算机之间的任务分工、资源分配、信息整合。分布式爬虫系统的某一台计算机终端中植入了一个主节点，并通过它来调用本地的集中式爬虫进行工作，在此基础上，不同节点之间的信息交互就显得十分重要，所以决定分布式爬虫系统成功与否的关键在于能否设计和实现任务的协同，底层的硬件通信网络也十分重要。由于可以采用多节点抓取网页，并能够实现动态的资源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬虫系统远高于集中式爬虫系统。
经过不断的演化，各类分布式爬虫系统在系统构成上各具特色，工作机制与存储结构不断推陈出新，但主流的分布式爬虫系统普遍运用了“主从结合”的内部构成，也就是由一个主节点通过任务分工、资源分配、信息整合来掌控其他从节点进行信息抓取；在工作方式上，基于云平台的廉价和高效特点，分布式爬虫系统广泛采用云计算方式来降低成本，大规模降低软硬件平台构建所需要的成本投入；在存储方式方面，当前比较流行的是分布式信息存储，即将文件存储在分布式的网络系统上，这样管理多个节点上的数据更加方便。通常情况下使用的分布式文件系统为基于Hadoop的HDFS系统。
网络爬虫技术在商业银行的应用
对商业银行而言，网络爬虫技术的应用将助力商业银行实现四个“最了解”，即“最了解自身的银行”、“最了解客户的银行”、“最了解竞争对手的银行”和“最了解经营环境的银行”，具体应用场景如下。
网络舆情监测
网络舆情是当前社会主流舆论的表现方式之一，它主要搜集和展示经互联网传播后大众对部分社会焦点和热点问题的观点和言论。对于商业银行而言，对网络舆情进行监测，是对自身品牌管理和危机公关的重要技术手段，从而以网络作为一面“镜子”，构建“最了解自身的银行”。
网络舆情作为当前社会的主流信息媒介之一，具有传播快、影响大的特点，对于商业银行而言，创建自动化的网络舆情监控系统十分必要，一方面可以使商业银行获得更加精准的社会需求信息，另一方面可以使商业银行在新的舆论平台上传播自身的服务理念和服务特色，提升自身的业务拓展水平。由于网络爬虫在网络舆情监控中有着不可替代的作用，其工作质量将会很大程度上影响网络舆情采集的广度和深度。依据采集目标的类型，网络爬虫可以归纳为“通用型网络爬虫”和“主题型网络爬虫”两种。通用型网络爬虫侧重于采集更大的数据规模和更宽的数据范围，并不考虑网页采集的顺序和目标网页的主题匹配情况。在当前网络信息规模呈现指数增长的背景下，通用型网络爬虫的使用受到信息采集速度、信息价值密度、信息专业程度的限制。为缓解这种状况，主题型网络爬虫诞生了。不同于通用型网络爬虫，主题型网络爬虫更专注采集目标与网页信息的匹配程度，避免无关的冗余信息，这一筛选过程是动态的，贯穿于主题型网络爬虫技术的整个工作流程。
通过运用爬虫技术对网络舆情进行监测，可以更加全面深入地了解客户对银行的态度与评价，洞察银行自身经营的优势与不足，同时可以起到防御声誉风险、增强品牌效应的作用。
客户全景画像
随着商业银行竞争日趋激烈，利润空间进一步压缩，对客户营销和风险控制的要求也日趋提升。在当前的银行经营体系中，营销流程管理和风险流程管理，尤其是对潜在客户和贷后风险的识别与管理，往往需要耗费大量的人力、物力和时间成本。通过引入网络爬虫技术，可以有效构建面向客户的全景画像，打造“最了解客户的银行”，这是对传统“客户关系管理”以及“非现场风控”技术的有益补充，将会极大促进银行客户营销和对风险的管理。
网络爬虫程序可以用来构建银行客户的全维度信息视图，即以简单的个人客户身份信息或对公客户网络地址为输入，经过爬虫程序的加工，将符合预设规则的客户信息按特定的格式进行输出。以特定的基础数据作为原料，银行数据人员将关键词输入爬虫系统，并结合与客户信息相关的网络地址信息，封装成爬虫种子传递给爬虫程序，随后，爬虫程序启动相应的业务流程，爬取客户相关信息的网页并保存下来。从网络舆情监测层面进一步入手，将监测对象从自身延伸至银行客户，则能够通过网络在第一时间了解银行客户的客户对银行客户的评价，及时掌握客户的舆情动态，指导银行经营决策。
通过采用上述网络爬虫系统对客户相关信息进行实时采集、监测、更新，不仅可以更全面地了解客户实时情况，而且可以对客户的潜在营销商机和信用风险进行预判，有效提升客户营销和贷后风险管理效率，提升商业银行综合效益，形成银行与客户共赢的局面。
竞争对手分析
当前，随着利率市场化的到来和互联网金融的冲击，商业银行间竞争日趋激烈，新的市场参与主体与新的产品层出不穷，业务竞争加剧。在此背景下，充分了解竞争对手动态，打造“最了解竞争对手的银行”，并以此对自身进行调整，及时抢占先机，这对各家商业银行而言都具有愈发重要的意义。
通过构建基于网络爬虫技术的全网络信息分析和展示平台，可以有效对全网络实时数据进行抓取，及时获取其他银行的产品信息与新闻动态，第一时间获取其他竞争者的状况，方便整合并用以分析本地行内数据。网络爬虫通过实时采集数据构建起动态数据平台，抓取网络数据并进行本地存储，便于未来进行深入的数据挖掘分析应用。网络爬虫技术不仅使得商业银行决策层更方便地制定准确的政策，用以支撑公司的运营，而且可以将网络舆情信息的监测对象从自身、客户延伸至竞争对手，便于实时掌握竞争对手的市场竞争状况及其优劣势，实现“知己知彼”，真正达到信息对称。
行业垂直搜索
垂直搜索是指将搜索范围细分至某一专业领域，针对初次获取到的网页信息进行更深层次的整合，最终形成“纯度”更高的专业领域信息。银行数据人员采用该种方式，可以极大提高有效信息的获取效率。通过对金融主题进行抓取分析，商业银行可以更加全面地了解监管政策发展动态，了解区域经济、行业经济的发展形势，以及掌握金融行业自身经营环境动态，及时校验并调整自身策略，紧跟市场趋势，打造成为“最了解经营环境的银行”。
对金融领域垂直搜索的应用，可以提高金融主体的信息处理能力。垂直搜索技术上的最大亮点就是能够对形式多样、规模巨大的数据进行有目标地专业化的细分操作，减少垃圾信息、聚集有效信息，提高搜索效率，在某些条件下甚至可以提供实时的数据，最大限度地整合现有大量复杂的网页数据，使用户获得更便捷、更完整、更高效的信息检索服务。
结语
随着互联网技术的发展和数据爆炸，网络爬虫技术为商业银行数据采集和信息整合应用提供了全新的技术路径。站在商业银行应用实践的角度，网络爬虫在银行日常经营管理中的发展潜力巨大。网络爬虫技术的应用可以助力银行转型成为最了解自身、最了解客户、最了解竞争对手、最了解经营环境的“智慧银行”。可以预见，网络爬虫技术将成为商业银行提升精细化管理能力、提高决策智能化水平的重要技术手段。
爬虫营销服务平台是什么
数字营销英文DigitalMarketing，从业者简称Digital。本质是基于连接的，并把各种渠道的连接进行数据化（并非全部基于网络上的连接）。
数字营销是利用网络，移动设备，社交媒体，搜索引擎和其他渠道吸引消费者。一些营销专家认为数字营销是一项全新的工作，需要一种新的接触客户的方式以及一种了解与传统营销相比客户行为方式的新方式。简单说：借助于互联网络、电脑通信技术和数字交互式媒体来实现营销目标的一种营销方式，以前OOH、OTT、报纸、杂志、广播外之外，需要数字（网络）的传播方式，都可以算作数字营销的范畴，以前的OOH和OTT如今也加上了数字的手段，但营销界、广告界、咨询界认定他们的归类不变。 数字营销的特征
1、服务更加个性化
正是因为有了这样的特征存在，数字营销的模式针对性会更强一些，比方说不同的用户需求不一样，侧重点也存在着差异，那么采用数字营销可以迅速的了解到这些用户到底有什么样的需求，然后针对这些需求就可以来开展个性化的，或者是针对化的服务，这样一来，营销的精准度提高了，客户的满意度也提高了，让双方都能获取一个满意的结果。
2、集成化程度很高
因为现在互联网体系非常发达，很多的功能都可以集成在统一的平台上，在平台上面，各种各样的关于营销的功能，关于信息展示的功能，等等可以说是一应俱全，也正是有了这么多的功能，从而使得整个营销过程就可以依托一个平台就能快速完成，这中间节省了不少时间，提升了效率。径硕科技赋能企业加速建立私域业态构建全链路数字化营销闭环。
3、成本低廉
传统的营销模式有一个重要的不足之处就是它的成本会非常的高，比如说有大量的营销人员，他们为了给产品打下群众基础，每天都要前往全国各地跑业务，那么这个来往的成本消耗就会很多，而现在通过数字化的方式来进行营销，这些成本通通都可以忽略不计了，一切安排都能在平台上解决。
4、体系灵活
在数字营销的模式之下，营销的地域范围就是整个的互联网络，我们知道社交软件也是其中的组成部分，尤其是现在微信用户在不断的增长，那么营销完全就可以转移到微信上展开，这样范围就更广，营销起来可采用的策略就会更加的灵活多变。在数字经济时代，企业要想实现数字化时，必须把数字营销作为一个重要的方面来关注，变革原来不能满足需要的营销思想与模式。
爬虫盈利模式
零
大大小小的高利贷平台数以万计。
他们披上网贷或借条的外衣，放上短期高利贷。
社会上老高利贷的极致是十三有九回。
所谓“十三分之九还”，就是从1000块钱里借钱，只拿到900块，一个月后还1300块。
这扣下来的100块钱叫砍头利息。
随着互联网的发展，过去隐藏在地下的民间高利贷，借助移动互联网和大数据的兴起，逐渐浮出水面，向更多的人发放各种高利贷。
1000元，才700元，斩首300，7、14天后，还1100元。
这个叫714高射炮，年化收益1000%以上。
更何况1000块钱只拿了500，5天后还了1100，年化收益能达到5000%甚至10000%，堪称印钞。
这叫55超级高射炮。714高射炮被315党曝光后，大量公司开始转用55超级高射炮。
一个比一个快，一个比一个凶。我怕我给同龄人收拾盘子会迟到。
他们不在乎借款人的信用，因为即使是80%的坏账，在55支超级高射炮的盈利模式下，依然是盈利的。
他们更不在乎借款人的生死和尊严。毕竟没有钱，这年头谁还有尊严？
有人做断头的生意，没人来做赔钱的生意。
只要赚钱，就会有人来。
为了赚钱，他们注册了无数公司，在其中圈了无数借款人，一个接一个介绍，赚了无数个砍头，最后把滚了几十倍或者上百倍的债券卖给黑社会，进行线下催收。
他们自己的电话催收不仅骚扰了借款人的家人，就连P借款人的画面也传到了黄图，无数不堪压力的人被迫流浪世界或结束生命。
他们不是怕你不还，而是怕你不借。
只要碰了这些高射炮，那你的人生就没有前进的路了。左边是地狱，右边是地狱。
一个
世界是公平的。
既然有这么差的套路高射炮，而且这些套路高射炮这么赚钱，还是赚非法的钱。
面对黑心钱，必然会有黑吃黑，这是自然规律。
市场上有一群人盯着这些套路贷。他们一口气申请几百个高利贷，打完款就消失的无影无踪。无数高利贷者恨之入骨却又无可奈何。
报警？放高利贷本身就是违法的，警察担心找不到。
走法律？别开玩笑了。高利贷值得谈法律吗？
饱和收藏？太天真了，连对方是谁，在哪里都找不到。怎么才能收藏？
这些专门做套路贷的人成分复杂。其中有非常专业的风控人员，有长期在薅羊毛黑产的，有专业的黑客，有熟悉人工智能的专家。这些人往往都是幕后的，大部分都是台前的，或者是那些肯发财不怕死的人。
这场黑吃黑的战斗开始了。
本文将详细描述套路贷与黑产之间的攻防。除了具体的规则之外，大量的攻防细节都会被披露。这是公众互联网看不到的信息。从中可以学到多少攻防思路？看看你自己。
二
首先要做的是拥有一套完整且符合逻辑的身份信息。
这套信息包括身份证原件、与身份证关联的银行卡和u盾、与身份证信息关联的SIM卡、身份证持有人持有身份证的照片。
这些信息从何而来？
目前最流行的渠道是，在一些偏远的农村，只需要几百块钱就可以买到一个农户的全部信息。农民往往觉得这些几十块钱就可以再加工的东西可以卖钱，简直就是捡钱。
在早期，这样一套材料只要100元。现在随着农民保密意识的觉醒，要500块钱。
关于男女和女人的信息，要加100元，因为各大公司都有war的战略倾向
这些一手拿着身份信息的人，往往不太会自己去申请贷款，而是卖掉，赚无风险的钱。
目前(现在写)黑市上，全套资料的价格是650元，包括活着的。
三
当你有了完整的身份信息，就需要打包，保证下次支付。
你需要熟悉包装知识。
你需要一个猫池来伪造通话记录所谓的猫池就是在上面插上几十张sim卡，可以互相拨号，伪造活动通话记录。
你需要使用猫池，并保持至少6个月的sim卡，因为各大公司的基本规则是你在过去6个月内有活跃的通话。
为了节约成本，一般用最便宜的套餐(包月在9元)，但这样会被有实力的公司抓住，因为他们买的爬虫不仅爬单，还爬套餐。太便宜的套餐，加上只有6个月的活跃期，是一个高风险的特点。
智能黑产品不会只保留6个月。他们会保存7到9个月，甚至1年。同时他们使用的是电信或者联通的无保障套餐，可以有效规避规则。而且电信和联通可以在营业厅设置防爬，导致爬虫无法爬到有效账单。
就连这些SIM卡之间的拨号规则，拨号时间，通话时间(白天还是晚上)都是有讲究的。
挥霍
SIM卡之后，就是手机信息。
本地短信伪造一般是指伪造家人朋友的短信。号码来源于互拨sim卡、删除贷款验证码短信、删除负面信息短信、伪造工资流水短信、伪造信用卡账单短信。
imeI是指手机的唯一设备号，IP是指申请时的网络地址，IME
I可以用专业软件来随机修改，针对不同机型修改，这里要注意的是如果你修改成了A品牌，那么下载贷超的途径最好是A应用市场，应用市场与品牌也是特征。
哦对了，现在黑产最喜欢用苹果设备操作，这些设备来自早期IOS刷榜工作室，IOS设备的通过率要高于安卓。伍
SIM卡和手机信息做过伪装后，你需要做的是伪造其他信息。
或者说不是伪造，而是完善。
例如电商购物记录，你需要6个月至少购买6次以上的实物，不要买虚拟物品，也不要买游戏，赌博，贷款资料等负面信息，并且收货地址和联系人，都需要小心翼翼的与你贷款提交资料以及GPS地理位置对应。
例如信用分数，你需要用买来的身份做认证，一般会有起始分数，不过现在大多数公司都不用这个了。
例如其他贷款公司的下款图，这个是可以P的，垃圾套路贷公司根本审核不出来。
例如信用卡账单，懂原理的自己用基站改IP做，不懂的在某些网站上可以购买，但凡支持邮箱或者短信导入账单的公司，这里根本防不住，账单外加短信的大额入账提示，某些做长期贷款的公司，存量中有不少伪造。
一切伪造的逻辑，都是要让这个人不能有完整的负面信息，信息不能有完整的逻辑漏洞，具体如何设计逻辑，如何完善信息，如何校验逻辑，如何做ABtest实验公司规则，对不起，我不是黑产，也不打算做黑产，这种可以攻破大公司防御的技术，还是要那些不要命的风控专家们去搞。
不过他们最近的目标，是信用卡，因为很多银行有任务在身，拼命扩量，他们收益不菲，银行坏账飙升，业内人士应该都听闻了最近银行信用卡的雷。
其实大多数黑产薅一薅套路贷也用不到这么全面的知识，因为那些只顾着买流量的套路贷公司，本身也没啥风控，不需要很麻烦，就能骗到钱，只要身份真的，无异常负面，三方数据无太大异常，都是闭着眼放款。
陆
说到这里，很多人要提那些吹起来牛逼的大数据风控，可惜的是，除了少数几家有真本事的，大多数都是组装货，数据二道贩子，中看不中用。
那些吹牛逼的各种功能，在工程上根本就实现不了，除非这家大数据公司拥有全知全能的数据源，而这种数据，央行都没有，唯一有点用处的划扣数据和手机SDK数据，前者无法在白户申请进行拦截，后者都是被专门掩盖过得。
那些多头数据，很多时候共享机构共享来的都是白名单装黑名单，黑名单装白名单，同行互杀太多了。
那些爬虫数据，除了运营商爬虫还有点用，其他的卵用没有，即使运营商爬虫，面对掩盖过的通话记录白户，第一次也不管用。
各类三方数据平台的所谓大数据风控，很难拦住这些包装过的身份，因为一切都不是假的，而负面则根本没有，你怎么可能找得到这些白户的负面信息呢？
尤其是很多大数据公司号称黑产库实时更新，其实都是纸老虎，因为他们为了优化成本，在一定时间内，返回的都是缓存数据。
所以只要这批伪造的身份，以随机的顺序，在短时间（36小时）内，同时申请不同的平台，然后再随机，再申请不同的平台，在随机，再申请。
这样循环下来，没有一家大数据公司的某款产品能拦得住这种申请，我曾专门做过进攻测试，没有一家能拦住。
能拦得住这种攻击的，只有实时关系网络，但是很可惜，如果你顺序做的足够优秀，数据伪造的足够完美，关系网和图数据挖掘也难以抵挡。
套路贷们用不起关系网络，他们就是一群有几个钱想放高利贷赚钱的普通人，稍微复杂一些的系统，他们都用不上，因为贵，而且他们也招不起会用这些的模型与策略。
就连很多大公司，连怎么测数据有效性，KS，AUC，IV指标都搞不清楚，别笑，某知名上市公司旗下的高利贷公司内部做风控靠的是excel你敢信？简直LOW穿地心。
真是什么阿猫阿狗都来搞高利贷。
更骚的是，很多三方大数据公司，都会缓存这些套路贷的查询信息，因为都是精准的意向用户，他们自己也有自己的高利贷公司，专门拿这些信息低成本推广自己家的高利贷，或者直接自己做贷超把这些流量卖给别人，这个太赚钱了，他们甚至都愿意免费给高利贷公司用自己的产品，只要可以留存下数据，都是赤裸裸的钱。
尤其是那些爬虫公司和多头查询公司，为了防止律师函，我就不点名了。
真正能有效阻止这些的，需要业务逻辑设计和黑产进攻知识，只不过这些人才，多数都在进攻方，毕竟怎么上班也不如进攻赚钱。
柒
当你伪装好自己的一切资料后，你需要做的是，如何进入高利贷的流量中。
你需要做的是，拿自己伪造的资料，注册最大的几家贷款超市，然后通过他们的手，推到套路贷那里，很多套路贷简单到所有资料完全信任贷款超市，所以走大超市的流量，最安全。
甚至很多大超市由于对接了无数高利贷，他们也知道怎么样的流量好，最好的流量，他们直接用自己的壳公司放高利贷下款。
而且很多贷款超市为了多赚钱，还会自己编写机器人，点击自己贷款超市上的广告，甚至可以伪造注册，那些CPC，CPT结算的套路贷，很多都被贷超坑了一大笔。
还有的公司，为了搞竞争对手，专门搞了机器人去点竞争对手的广告，点垮他们的市场部。
仈
不管你走了什么渠道，要下款了。
到了这个节点，严谨一点的高利贷公司，是要求四要素验证的，就是姓名，身份证号，手机号，银行卡号（或ZFB，WX钱包号），必须为同一人，这就要求你伪装身份的时候，要买到同一人的资料。
不过绝大多数高利贷公司，连4要素都搞不清楚，他们给卡就放，这时候一些便宜的资料就排上用场了，如果不要实名银行卡和手机卡的话，那么资料的成本还会降低。
到这里，很多人都会提到一项技术，人脸（活体）识别。
讲白了就是要确认你是你本人。
不过这种技术，在专业黑产面前，都是小儿科。
最早大家用的都是视频，但是后来人脸识别公司也会进化，视频毕竟清晰度和边角有问题。
厉害点的用AI仿真，不厉害的直接网店购买，50一次，可以把身份证上的静态图照片做成动态度，眨眼张嘴摇头过人脸都是小case，尤其是CV巨头们的价格比较贵，高利贷们用的大都是便宜的小公司人脸，技术low的一比。
这是一张静态图。处理后，就是这样。
所以人脸，是可以绕过的。
玖
当你绕过了一切规则，钱到手之后，是高枕无忧了吗？
并不是，因为你要想办法把钱聚在一起进行变现。
如果你认为单纯的卡卡转账汇集就可以搞定，那么只能说明你对于银行的反洗钱一无所知。
一般最常用的3种手法是，买成硬通货，然后变现，最受欢迎的就是超市卡，因为折扣高。
第二种是电商上的各种学习卡，充值卡这种套现产品，大家渠道都是一致的。
第三种是自有POS机，随意刷，但是要换随机商户以及多借记卡绑定，不然POS也有反洗钱。
拾
以上说的是靠技术作假的黑产。
还有另一种朋克黑产，整个村整个村，就是拿自己真实信息申请这种高利贷，申请了就不还，全村一起申请，一起不还，骚扰电话直接用【接死你】全部接起，刷爆催收公司的花费，电话催收无效，骚扰朋友圈无效，大家都是熟门熟路吃这口饭的。
要是催收敢上门，就能感受人民的铁拳。
他们是最土，但最无解的朋克黑产，玩的就是黑吃黑，吃的就是不上征信的黑小贷，就当发工资。
11
套路贷赚无知者带血的钱，就应当做好被反套路者薅光的准备。
这场战争永无止境，只要有高利贷，就有黑产黑高利贷。
攻防双方随时都会转换，这里面没有正义，只有黑吃黑。
315之后，套路贷被名正言顺扣上了帽子，之后会有更多专业风控加入攻击方，毕竟薅那些违法平台的钱，对方有苦难言。
最近非常多的高利贷平台被直接薅光，高利贷平台的资金方损失惨重，在浙江和福建某些地域，发生了大量高利贷资金方被债主（他们的钱也是借的）寻仇逃债。
而面对黑产，又新诞生了针对黑产的黑产，就是直接做假的贷款超市壳子，骗黑产积累的用户资料，然后自己转手再去黑别人，干干净净不留痕迹。
这些带血的钱，让所有牵涉其中的人疯狂，进化，人已不是人。
只不过带血的钱，最终只有血来还。
起风了，风里有鲜血的味道。
