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    王晨:解决互联网金融造假的几个步骤
    来源:转载 点击数:1537次 更新时间:2016/4/20 15:21:03
    人人信用管理有限公司创始人兼CEO王晨人人信用管理有限公司创始人兼CEO王晨

      新浪财经讯 第三届互联网金融全球峰会北大论坛于2016年4月19-21日在北京召开。人人信用管理有限公司创始人兼CEO王晨出席并演讲。解决互联网金融造假,一是建立跨金融机构的关系图谱,二是尝试搜集一些欺诈的种子库,三是建立异常社交网络指标侦测,四是通过信息验证的角度去尝试解决反欺诈的问题,然后发现很多资料造假,隐藏实际的工作和工作经历、联系人,也有夸大收入和隐藏借贷,也有虚报背景的等等。

      以下为演讲实录:

      王晨:各位嘉宾、在座的各位朋友,大家好!我是人人信王晨,今天很高兴能站在这跟大家一起交流分享人人信关于大数据风控的一些观点和经验。

      首先在分享观点之前先节杀一下人人信,人人信信用管理有限公司是阳光保险旗下的成员企业,成立于2015年,定位金融信用数据服务商,服务于小微金融企业,帮助客户识别和控制信贷的风险。为什么人人信在做这件事?其实很重要的一个原因是阳光保险集团在过去十四五年积累大量的金融工作经验,让我们能够在一个很好的金融生态环境下去发展我们的业务。特别值得一提的是我们近期正在和信用保险做联合创新,尝试着把公募产品和我们的保险产品做有机的整合。

      今天我想分享两个案例,一个是我们和国内一家知名的信用保险提供商共同识别和防控欺诈风险。第二个案例是国内一家城商行合作量化信用风险。

      这家金融机构的背景,它是一家主业做信用保险的金融机构,它通过线下展业为主,全国覆盖了大概200家门店,每年大概有100万件的信贷申请件。它在风控领域有一个同点就是欺诈风险。我们通过抽样调查发现,有将近50%的申请材料是或多或少有作假嫌疑的,而且在他理赔客户端当中有将近30%有欺诈嫌疑,通过M3逾期未还的贷款余额我们俗称就是坏账。究其原因做了分析,第一,我们发现他们很多印鉴当中,业务员通过第三方平台获取的客户的资料,并不清晰了解客户的借款用途。第二,我们也发现现实当中有中介代办的现象,现在有一些中介机构帮助借贷人粉饰他的借贷材料,这种风险也是挺大的。第三是业务员与客户内外勾结。核心本质在第四条,电核尽调面签成本太高,而且稳定性不够,有很多的审核人员的知识水平、层次、经验还是不一样的,所以稳定度不高。

      围绕这些问题,我们尝试通过几方面解决它,第一是我们通过关系图谱角度,我们发现跨金融机构客户,通过社交网络叠加以后,欺诈客户一度社交网络重合度指标较高,显著高于正常客户。我们尝试建立解决方案,第一我们建立跨金融机构的关系图谱,这当然是一项长期的工作,但是随着我们把金融机构的客户关系图谱建立起来以后,发现它的效果是越来越明显的。第二,我们尝试搜集一些欺诈的种子库,有很多产生欺诈的人员可能并没有真正借款,或者是发生逾期,但是他周围的人会有这种严重的现象,所以这些人也会纳入种子库。第三是建立异常社交网络指标侦测。通过这样的方式,对以上问题有了很好的防范。

      第四,我们通过信息验证的角度去尝试解决反欺诈的问题,我们发现很多资料造假,隐藏实际的工作和工作经历、联系人,也有夸大收入和隐藏借贷,也有虚报背景的等等。解决它的途径也比较直观,我们建立关键信息高质量的数据源,我们通过多元的交叉验证。通过我们过去的风控经验累积下来的这些欺诈的线索。我们也尝试一些量化手段,一刀切判断,也有可能语言更新不及时。也有接待人出于隐私的保护,在填写资料的时候,隐藏一些信息,所以需要有一些更精确的量化指标。

      我们发现实际效果还是不错的,运行过程中发现欺诈的识别准确率高达85%,欺诈的覆盖度提高了200%,运营成本降低了40%。除了刚才我们提到的欺诈产品之外,还有风险名单、身份、资产验证、收入等级验证等等。

      第二个案例是跟城商行合作,这个更多是集中在金融风险领域造成了坏账率高、审批效率低等问题。我们究其原因做了一些简单的分析,我们发现它的信用风险没有做很好的量化。大家都知道四大行,股份银行或者是一些大型的地区性银行,其实它要遵守巴塞尔三协议,建立规范的风控流程体系。但是对于那些中小银行来说,仍然遇到这样的困境,受制于资本,受制于人才等等一些障碍,他没有办法很好、很快地识别这些信用风险,这是一个很大的原因。第二是主动审贷稳定性比较差,因为人才的储备相对来说也不像大行那么丰富。第三是审批周期比较长,效率比较低。

      围绕这些问题,我们首先帮他建立金融的模型,有幸的是他的一些数据沉淀相对来说还是不错的,比较稳定的,他的特性更多是央行征信中心征信报告覆盖的人群,所以我们有很好的数据源,基于这个数据源我们帮他做了金融产品。从实际效果来看,不同的帐龄的坏账率有了降低。随着这个项目的开展,我们尝试了更多的技术,比如说引用外部性数据,混合在一起,利用一些非线性模型。

      从实际效果上来看,我们发现这张图,申请评分的模型有很好的效果,可以很好地控制坏账率。从实际效果来看也是这样的,我们发现坏账率降50%,运营成本降低30%,审批效率提高了80%。

      我们前面提到的两个案例当中,涉及到一些人人信的产品,人人信会着重提供各种各样的风控产品,我们分阶段像贷前、贷中、贷后以及分长期做信用保险、信用卡、消费金融等领域提供全面的一站式的解决方案。

      今天由于时间关系我就不详细介绍了,感兴趣的朋友可以访问我们的官网,关注我们的官微,今天我的分享就到这,谢谢大家!

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