強監(jiān)管下，消費金融、網(wǎng)絡借貸等新金融行業(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。車行負責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，當前，消費金融行業(yè)約有50%的損失來自于欺詐，欺詐風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)的深入應用為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的風控升級帶來了曙光。

在鳳凰網(wǎng)舉辦的“解密黑科技”研討中，有利網(wǎng)風控中心風控總監(jiān)王威向記者表示，人臉識別技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)金融風控中已經(jīng)有所運用。例如，當“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)金融領域風控的重要手段。檸檬科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO肖勃飛表示，當前互聯(lián)網(wǎng)金融領域風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控的數(shù)據(jù)不對稱問題，如在貸前進行實名認證、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。

借助科技塑造的風控模型的“天羅地網(wǎng)”，欺詐團伙在網(wǎng)絡上“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)風控模型識別分析銀行卡、手機設備、IP的聚集性及變動情況，以及線上瀏覽、關(guān)系網(wǎng)絡的異常狀況，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)對團伙進行了精準打擊。

不過，肖勃飛指出，由于部分業(yè)務本身帶有局域性、集中性等特點，如何提升風控模型準確率，防止“誤傷”也是風控領域的一大“痛點”。“金融業(yè)務的風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，從而提升風控模型的準確率。(記者馬文靜)

關(guān)鍵詞： 風險 金融