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強監(jiān)管之下 新金融風(fēng)險過半來自欺詐

強監(jiān)管下,消費金融、網(wǎng)絡(luò)借貸等新金融行業(yè)正逐步結(jié)束野蠻生長,進入有序合規(guī)的發(fā)展階段。然而,日漸平靜的行業(yè)氛圍背后,欺詐、騙貸等風(fēng)險波濤暗涌,制約著新金融行業(yè)發(fā)展。如何在兼顧效率的同時提升風(fēng)險防控能力,成為新金融行業(yè)亟待解決的難題。

相較于傳統(tǒng)金融機構(gòu),互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)覆蓋的客戶往往缺乏足夠的征信數(shù)據(jù)。截至2016年,央行個人征信系統(tǒng)所收錄自然人為8.9億,其中只有約4億人有信貸記錄。一些不法分子鉆征信覆蓋的空子,肆無忌憚的逾期、違約,加劇了互聯(lián)網(wǎng)消費金融公司風(fēng)險。

與此同時,互聯(lián)網(wǎng)“黑產(chǎn)”興起,騙貸、欺詐等亂象在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)長期難以根治。車行負(fù)責(zé)人冒充購車客戶騙貸、詐騙團伙利用他人信息套現(xiàn)等新聞屢見報端。內(nèi)人士指出,當(dāng)前,消費金融行業(yè)約有50%的損失來自于欺詐,欺詐風(fēng)險極大制約著消費金融發(fā)展。

面對利用各類新型作弊軟件層層偽裝的欺詐者,各類互聯(lián)網(wǎng)平臺亟待提升風(fēng)控水平。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等“黑科技”在金融行業(yè)的深入應(yīng)用為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的風(fēng)控升級帶來了曙光。

在鳳凰網(wǎng)舉辦的“解密黑科技”研討中,有利網(wǎng)風(fēng)控中心風(fēng)控總監(jiān)王威向記者表示,人臉識別技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控中已經(jīng)有所運用。例如,當(dāng)“黑產(chǎn)”人員通過悄悄更換綁定銀行卡來套取用戶平臺賬戶的資金時,采用人臉識別等AI技術(shù),可以鑒別換卡操作是否為用戶本人發(fā)起。而采用該技術(shù)之后,以往平臺需要將近一周完成的人工審核流程可以縮短至一分鐘。

大數(shù)據(jù)也是互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域風(fēng)控的重要手段。檸檬科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO肖勃飛表示,當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域風(fēng)控的主要痛點在于數(shù)據(jù)不對稱。大數(shù)據(jù)等可以從全流程解決風(fēng)控的數(shù)據(jù)不對稱問題,如在貸前進行實名認(rèn)證、產(chǎn)品推薦,貸中進行信息校驗、反欺詐、信用評估,貸后信用記錄納入等。

借助科技塑造的風(fēng)控模型的“天羅地網(wǎng)”,欺詐團伙在網(wǎng)絡(luò)上“原形畢露”。肖勃飛舉例稱,“我們關(guān)注社會指紋,黑產(chǎn)團伙在設(shè)備上有聚集性,往往用相同的手機。”他指出,通過大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型識別分析銀行卡、手機設(shè)備、IP的聚集性及變動情況,以及線上瀏覽、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的異常狀況,欺詐團伙往往能夠被大數(shù)據(jù)“揪”出來。

盡管有時客戶表面表現(xiàn)較好,沒有明顯的單位、設(shè)備的聚集性,但人工智能有“火眼金睛”。王威舉了一則實際發(fā)生的案例,在案例中,盡管欺詐團伙沒有異常行為,但通過人工智能技術(shù)對欺詐團伙照片的識別分析,風(fēng)控模型發(fā)現(xiàn)該群體照片背景呈現(xiàn)高度一致,最終平臺反欺詐部門配合公安機關(guān)對團伙進行了精準(zhǔn)打擊。

不過,肖勃飛指出,由于部分業(yè)務(wù)本身帶有局域性、集中性等特點,如何提升風(fēng)控模型準(zhǔn)確率,防止“誤傷”也是風(fēng)控領(lǐng)域的一大“痛點”。“金融業(yè)務(wù)的風(fēng)控就是對客戶層次的篩選不斷過濾的過程。”他指出,需要借助大數(shù)據(jù)、人工智能等建立全流程的客戶篩查與實時跟蹤,從而提升風(fēng)控模型的準(zhǔn)確率。(記者馬文靜)

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