在普惠金融推进过程中，“职业背债人”现象悄然兴起：第三方中介以高额利益诱惑特定人群，通过包装身份、伪造流水等手段骗取银行信贷资金，严重威胁金融安全。A农商银行依托数字化审计，构建风险模型精准识别此类风险，为行业提供了可借鉴的风控样本。

一、风险滋生：市场变局下的信贷隐患 

房地产市场调整期，“老破大”房产实际成交价较评估价低20%-30%，但评估滞后性使其成为中介套利工具。第三方中介趁机介入，为借款人购置低价房产、伪造工商身份、编造经营流水，批量制造“职业背债人”套取信贷资金。

二、数据破题：构建多维风险评估模型 

A农商银行审计部门整合行内数据与房管网、企查查等外部信息，建立四大维度的职业背债人量化模型：一是资产价值：聚焦抵押率超90%、房龄超20年或面积〉144㎡的房产（评估价虚高风险突出）。二是客户特征：标记25岁以下/55岁以上、离异/未婚人群（风险认知不足） 。三是时间敏感：设定房产过户/营业执照办理与贷款时间差“1个月警戒值”（时间越短越可疑）。四是资金流向：监控信贷资金集中流向同一账户的交易（指向中介团伙） 。

模型通过风险赋分机制，自动筛选高风险客户，形成重点核查名单。

三、精准排查：从数据异常到黑产链条 

审计团队以模型结果为线索，开展“数据穿透+实地核查”：通过实地走访，发现多名借款人经营规模与贷款额度不匹配，部分抵押物长期空置，甚至涉及重症患者、无业青年等特殊群体。通过资金溯源，揭露“交叉还息”“资金回流中介”等异常，锁定中介包装贷款。

四、审改联动：全链条风险防控升级 

A农商银行针对审计发现的问题，迅速启动整改机制，出台《A农商银行不法贷款中介风险防控管理办法》《A农商银行风险高发类贷款客户管理办法》《A农商银行防范不法贷款中介九链三保工作体系》等一系列制度，将抵押率、经营场所，年龄、婚姻状况等情况纳入贷款硬性审核指标。组织信贷人员参加“中介识别培训”，扭转“重业绩轻风险”的观念，强化第一还款来源审核意识。

五、启示：数字化审计的风控价值

此次审计调查表明，传统审计模式难以应对新型金融欺诈，而“全维度建模+全流程穿透+全体系整改”的数字化审计，可实现风险早发现、早处置，并倒逼业务部门转变经营理念。只有持续深化审计数字化转型，让数据成为风险防控的核心战力，才能为普惠金融稳健发展保驾护航。这场数据驱动的风控攻坚，不仅是单个机构的能力升级，更是金融行业向“数据治理”转型的缩影，彰显了科技赋能在防范系统性金融风险中的关键作用。

（温秀青 林晓霞）