在金融科技的发展史中，曾诞生了一个特殊的产品：黑名单。
很多大数据或风控公司，会将一些逾期、高危用户列入“黑名单”，不再提供金融服务。这些用户，就成为了传说中的“黑户”。
在一段时间内，黑名单发挥了重要作用，是行业主要风控手段之一，被视为“央行征信”的一个补充。
但是近期，金融科技行业开始形成一个共识：黑名单正在失效。
一家网贷头部平台，曾经因为失误，给一批黑名单上的用户放了贷款。这个平台本来准备承受巨额损失，没想到绝大多数用户都还款了，逾期率也并没有上升太多。
因为这件事情，整个行业都开始审视黑名单数据可能存在的问题。
一家大数据公司为了求证黑名单数据的有效性，曾经测试过5家黑名单数据，结果颇为惊人。
结果显示，在现金贷行业，普通用户的逾期率为11%，而黑名单逾期率为12%。
只相差1%，黑名单几乎形同虚设。
征信体系的补充
在中国，征信体系一直未完全建立。
尽管有央行征信，但这个体系只针对银行用户，且大量的“白户”没有被覆盖。另一方面，央行征信并没有将金融科技的数据纳入统计，也只开放给持牌系使用。
因此，大量的数据公司崛起，并试图建立起金融科技的全新的风控体系。而其中最著名的产品，就是“黑名单”。
在金融科技兴起后，因为行业风控手段不完备、征信不健全，黑名单开始被市场倚重。
当时市面上收集黑名单数据主要是三种方式，第一种，就是共享。
在2015年前后，曾经兴起过很多数据共享的平台，多家金融机构合作，让对方上传黑名单数据，同时对方也可以查询大家共享的黑名单。
第二种方式，就是交换。第三种方式，相对来说比较灰色，就是爬取。
这三类获取方式，成为当时最主流的黑名单来源。
当时金融科技市场刚刚兴起，信息新鲜，未被污染，因此，在一开始，黑名单的效果不错，并一度成为金融科技行业主要的风控手段之一。
被污染的黑名单
首先，整个行业对于黑名单没有一个明确的指标，哪些算黑，哪些算灰，哪些算白，各家有一套说法。
比如，一些用户被催收，此后他们的信息，就可能被催收公司输送进黑名单。但其中，有些用户可能只是忘记了，催收一催就还了款；还有一些用户，只是短暂逾期，在一个月内就还款了。
如果你不小心逾期过一次，但之后一直在很好地还款，银行也许仍然会认为你是一个好用户。
但在黑名单中，没有上述细节。
行业的大部分黑名单，都是采取“查得付费制”。比如，你的用户叫张三，这个人刚好在黑名单库里，那么你就得付1元的查询费用。
那么，怎样做才能命中更多的用户？当然是你的黑名单库越大越好。
其实，行业中还有一些灰名单，这些用户的逾期可能并不是很严重，但为了扩充自己的黑名单库，一些黑名单数据商就会把灰名单也充进黑名单里。
灰名单冒充黑名单，还算好的，还有一些平台开始“掺沙子”。
当市面上流通着各种黑名单，而里面牵扯到各种数据来源时，‘灰’或‘白’会对整个黑名单形成一定的覆盖度，此后，黑名单就会失效。
当作假和掺沙子成为行业的潜规则后，所谓的黑名单变得黑白难辨、真假难分，无可避免地落入了“劣币驱逐良币”的窠臼。
到底有多少人被黑名单误伤？
“40%到60%的用户并不算黑，只能算灰，甚至还有很多好用户混在里头。”一位相关人士称，现在市面上号称有2000万黑名单数据，按照这个比例，起码有上千万的用户被误伤。
在中国征信体系尚未建立之前，大数据风控确实贡献颇多，也曾经成为央行征信的重要补充。但因为野蛮生长，没有统一标准，曾经撞线式发展的行业，如今已走到了瓶颈期。
黑名单失效，就是进入瓶颈的一个信号。（区块链深度观察）
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