文章核心观点 - 汽车贷款领域的欺诈相关核销损失显著高于其他消费信贷产品 且欺诈策略正在演变 合成身份欺诈和信用清洗是两大新兴威胁 它们扭曲了真实的消费者风险 导致即使在传统低风险信用层级中也出现损失上升 [1][2][7] 汽车贷款欺诈损失严重性 - 对2023年3月至9月发放的贷款进行两年后观察 汽车贷款因欺诈造成的平均美元损失是信用卡的21倍 是无担保个人贷款的6倍 [2] - 汽车贷款欺诈平均损失接近2万美元 远高于无担保个人贷款的3,427美元和信用卡的940美元 [5][6] - 尽管汽车贷款的欺诈发生率低于信用卡和无担保个人贷款 但由于贷款金额较大 其美元损失在所有信用风险层级中都显著更高 [3] 合成身份欺诈在汽车贷款中的特点 - 汽车贷款欺诈损失独特地由优质及以上风险层级的消费者驱动 这些消费者通常被视为低风险 [4] - 被标记为更可能涉及合成欺诈的优质及以上消费者 其不良率是其他消费者的12.5倍 平均余额损失超过2.2万美元 其中超级优质消费者的平均损失超过5.3万美元 [4][5] - 合成欺诈在无担保个人贷款和信用卡领域的损失 无论是频率还是财务影响 都显著较低 [4] 信用清洗对风险感知的扭曲 - 信用清洗是指消费者欺诈性地争议合法的、准确的数据（通常是逾期或核销账户）以暂时改善其信用档案 这会造成借款人信用质量的虚假印象 [8][9] - 拥有超级优质信用评分的信用清洗者 其核销率与接近优质层级的非信用清洗者相当 揭示了感知风险与实际风险之间的严重脱节 [10][11] - 具体数据显示 超级优质信用清洗者的核销率为3.4% 而其他超级优质消费者的核销率仅为0.1% 前者核销率接近其他接近优质消费者的3.4% [11][12] 行业挑战与解决方案方向 - 随着汽车贷款行业变得更加数字化和互联 欺诈风险不再是边缘案例 而成为系统性挑战 需要主动、数据驱动和创新的解决方案 [7] - 高风险行为可能被看似强大的信用档案所掩盖 使得确保汽车贷款市场中每个人都被可靠地代表变得更加困难 [7] - 贷款机构需要整合欺诈特定属性和验证工具 以在信用清洗等异常行为影响投资组合表现之前将其检测出来 [13]