把握信贷命脉:如何运用科技提升风控反欺诈核心竞争力?

2018年3月23日下午,由网贷天下和邦盛科技主办,摩蝎科技联合主办,浙江互联网金融联合会金融科技委员会及浙江省金融科技协会共同指导的西湖汇公益沙龙第9期在杭州互联网大厦成功举办。 沙龙以“消费金融与…

2018年3月23日下午,由网贷天下和邦盛科技主办,摩蝎科技联合主办,浙江互联网金融联合会金融科技委员会及浙江省金融科技协会共同指导的西湖汇公益沙龙第9期在杭州互联网大厦成功举办。
沙龙以“消费金融与互联网信贷风控反欺诈”为主题,并邀请邦盛科技授信产品总监朱思韵、智能风控产品专家亓涛和资深数据分析专家王化楠等三位相关领域专家发表主旨演讲,为大家分享消费金融与互联网信贷风控反欺诈的理论知识和实战经验。网贷天下副总裁程公
本期沙龙由网贷天下副总裁程公主持。正式开始前,程公对西湖汇系列沙龙作简单介绍,他讲道,西湖汇是公益性质分享会,旨在为行业的从业者搭建促进沟通与共识的桥梁,并期望本次沙龙能帮助大家对消费金融与互联网信贷风控反欺诈建立更深入系统的认识和了解。
01
邦盛科技授信产品总监朱思韵


朱思韵认为,针对消费分期产品风控方案框架和流程,前期主要是对风控量化体系的构建,包括贷前的申请准入机制中产品开放策略、身份核实、产品准入政策等综合考量。授信阶段则重点依托央行征信数据及三方数据等核心信息对客群进行划分,对客户信用等级进行评估。贷中阶段,要对交易进行实时监控,从而判断额度的升降调整;贷后借助还款数据、人行征信等数据进行预警策略判定进行风险监控。
她介绍,目前邦盛科技凭借多维数据源、跨数据深度清洗、大数据事中处理能力,实现了更精准、迅速、便捷的风险管理。风控系统能够实现毫秒级响应,为互联网信贷企业节省了超过90%以上的开发成本。
02


亓涛在如何利用机器学习防控潜在预期风险方面有着自己的深刻理解。在亓涛看来,互联网金融盈利模式公式可以做如下表述:年利率-资金成本-风险损失-运营成本=利润,因此,他认为,风险控制直接关乎着企业的利益。数据采集和分析智能风控产品专家亓涛


互联网信贷发展中面临风险主要有:逾期信用、本人伪造欺诈、他人伪冒欺诈、团伙/中介欺诈等风险。基于纯规则的风控体系,主要依赖反欺诈专家经验,对新型欺诈无法防范,同时核查成本高、风险较大。基于机器学习的风控模型,在互联网信贷风控中价值主要体现在:
一、基于机器学习算法、以科学的方式进行风险识别;
二、支持多种机器学习算法与规则互补;
三、持续进行机器学习模型优化;
四、最终提升风控能力、优化用户体验。


在操作层面上,亓涛展示了利用机器学习提升互联网信贷风控的关键性步骤,首先,通过机器学习超出特征的阈值和关联性;其次,通过机器学习创造衍生出更多的特征;最后,通过机器学习创造出更多的样本。
亓涛认为,未来互联网金融的趋势已经从经验驱动转向数据驱动转型,这也必将成为金融业务下一个主要增长点。
03


有着五年互联网金融领域的数据分析及建模经验的王化楠,在演讲中以“大数据智能风控实践”为主题,分析了一站式信贷服务解决方案的原理和优势。魔蝎科技资深数据分析专家王化楠


王化楠表示,公司的愿景就是要让客户安心。他讲道,一站式的信贷服务解决方案的优势主要体现在产品层面数据采集方案全覆盖,技术层面利用微服务的架构安全、稳定,智能数据采集技术服务,多维度的个人用户数据采集能力的交叉使用能够精准反映用户画像。
技术层面上,王化楠偏向利用复杂的关系网络及多维用户画像识别多头借贷规避团伙欺诈风险,其优势在于合作机构广泛;多头查询差异化;人群连接广,通过用户行为数据表现进行信用分层,实现差异化金融服务等。在数据加工和应用体系中,对原始数据进行结构化和非结构化的特征层加工,输出欺诈、申请、行为、基础额度和提升额度等多方面的综合评分。
最后,在案例分析中,王化楠以机器学习建模帮助信贷公司提高催收效益为案例,充分展示了机器学习平台在模型快速迭代流水线的联合建模能力,以及一站式SaaS服务平台的技术支持方面的优势。
至此,本次消费金融与互联网信贷风控反欺诈分享沙龙帮助大家系统了解了互联网金融的风控管理流程。随着科技在互联网金融中担任愈益重要的角色,相信未来的互金平台能够更好地服务于优质客群,助力更多企业做出高效、准确的决策。

近期精彩文章

⊙区块链众生相:信仰技术的原住民,眼见圈外人跑步入场
⊙北京金融工作局:网贷备案拟对170家平台现场验收
⊙建行战略布局租房市场,不只提供贷款还要当“二房东”

来源:网贷天下 作者:李思佳
声明 | 登载文章内容仅供传递信息,不构成投资建议,转载请注明来源网贷天下。
点击下方“阅读全文”了解更多资讯

为您推荐

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注