強(qiáng)監(jiān)管之下 新金融風(fēng)險(xiǎn)過半來自欺詐

強(qiáng)監(jiān)管下，消費(fèi)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(zhǎng)，進(jìn)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(xiǎn)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(shí)提升風(fēng)險(xiǎn)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(jī)構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)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(gè)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(wú)忌憚的逾期、違約，加劇了互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融公司風(fēng)險(xiǎn)。

與此同時(shí)，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(zhǎng)期難以根治。車行負(fù)責(zé)人冒充購(gòu)車客戶騙貸、詐騙團(tuán)伙利用他人信息套現(xiàn)等新聞屢見報(bào)端。內(nèi)人士指出，當(dāng)前，消費(fèi)金融行業(yè)約有50%的損失來自于欺詐，欺詐風(fēng)險(xiǎn)極大制約著消費(fèi)金融發(fā)展。

面對(duì)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(tái)亟待提升風(fēng)控水平。大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(jí)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(shí)別技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控中已經(jīng)有所運(yùn)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(tái)賬戶的資金時(shí)，采用人臉識(shí)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(tái)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(diǎn)在于數(shù)據(jù)不對(duì)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(duì)稱問題，如在貸前進(jìn)行實(shí)名認(rèn)證、產(chǎn)品推薦，貸中進(jìn)行信息校驗(yàn)、反欺詐、信用評(píng)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(tuán)伙在網(wǎng)絡(luò)上“原形畢露”。肖勃飛舉例稱，“我們關(guān)注社會(huì)指紋，黑產(chǎn)團(tuán)伙在設(shè)備上有聚集性，往往用相同的手機(jī)。”他指出，通過大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型識(shí)別分析銀行卡、手機(jī)設(shè)備、IP的聚集性及變動(dòng)情況，以及線上瀏覽、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的異常狀況，欺詐團(tuán)伙往往能夠被大數(shù)據(jù)“揪”出來。

盡管有時(shí)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(shí)際發(fā)生的案例，在案例中，盡管欺詐團(tuán)伙沒有異常行為，但通過人工智能技術(shù)對(duì)欺詐團(tuán)伙照片的識(shí)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(tái)反欺詐部門配合公安機(jī)關(guān)對(duì)團(tuán)伙進(jìn)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(diǎn)，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(diǎn)”。“金融業(yè)務(wù)的風(fēng)控就是對(duì)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(shí)時(shí)跟蹤，從而提升風(fēng)控模型的準(zhǔn)確率。(記者馬文靜)

關(guān)鍵詞： 風(fēng)險(xiǎn) 金融