《审计观察》专栏 | 同盾科技顾威:新金融时代,如何有效地打造智能风控服务体系?

摘要: 智能风控与传统风控有什么不同?

02-11 01:32 顾威 首页 智能风控联盟

在消费升级、移动互联等因素的驱动下,金融创新成为经济领域的热门话题,以科技金融为代表的新兴业态,正在深刻改变人们的经济生活,以大数据为主要链接点的新金融时代已经到来。这对银行等金融机构来说是机遇,推动它们的全方位金融脱媒,拉动其互联网金融新型业务全面创新。

 

与此同时,在经济新常态下,银行等金融机构面临信用风险、反欺诈的挑战,但是已有的风控方式已经不适合很多年轻的客户。过于保守的风控方法,在很大程度上,错误地拒绝了很多合格贷款人,同时又放过了一些不合格的申请人。

 

维护金融安全,一直是关系中国经济社会发展全局的大事。金融活,经济活;金融稳,经济稳。如何利用智能风控,平衡金融的活与稳,成为一项重要的课题。然而什么是智能风控?智能风控为什么是一种有效的风控?智能风控与传统风控有什么不同?智能风控的建立方法是什么?

 

本文将通过分享对科技在金融行业的应用、为公众揭开智能风控的“神秘”面纱。


金融创新的风潮:智能风控


实际上,智能风控与传统风控在本质上没有区别,都是风险管理者在解决信息不对称问题中探寻的方法。区别在于智能风控可以采集到更多传统金融风控没有触及到的数据,如网页浏览、客户在app的行为轨迹、GPS位置信息等。信息的背后是数据,获得更多的数据就意味着获得更多的信息,这正是解决信息不对称的根本办法。如此,我们便不难理解智能风控乘势而起的原因了。但是,智能风控凭什么有效补充传统风控的不足?

 

前事不忘,后事之师。通过与传统风控相比,我们可以看到智能风控在风控模式、数据来源、模型逻辑等方面的“突破性”。

 

传统风控模式

大部分由传统人工进行,只是结合简单的IT系统。信用数据主要是通过用户自己提供,然后银行(或审批机构)再通过人工的方式去核实这些信息的真实性,最终再利用自己内部已建好的风险模型进行数据的分析,从而达到对该申请人(或公司)的信用评级,再进而决定是否授信或授信金额的大小。


智能风控模型

与传统风控更多依赖于风险管理精英相比,智能风控模式则以自学习的风控模型、策略、风控系统为主,人工审核只是辅助。随着移动互联的渗透,风险事件的联动效应已经变大,一个小的风险事件可能在很短的时间内产生巨大的影响后果。然而人的知识、能力和经验,在短期内不会有较大变化。但是通过对人工智能、深度学习的等技术的应用,智能风控可以基于数据分析自动决策,实时输出,用户在提交产品使用申请之后能够马上得到结果,大大减少等待时间,提升了用户体验。此外,基于算法、模型和规则,更容易做到客观公正。


01

在数据来源方面

传统风控模式的数据来源主要是征信局数据、用户书面提交资料。这些数据比较权威、比较完整,但是有一定的门槛和资质,比如只有一些持牌照的银行和金融机构才能上报数据、查询数据,新金融公司是查不了数据的。再比如很多人群,像那些不能开具收入证明、没有信用卡、没有房产的低收入者,因为风险没办法被评估而无法享受有效的金融产品或服务。


而智能风控以互联网线上、线下多维度数据为来源,除了利用传统的金融数据,还大量利用非传统金融数据,包括网络登录设备、网络登录地点、网络交易、网络活动等数据。这些弱变量信息的集合对于大数据、消费升级、移动互联的时代是更有价值的,使得这些企业或群体得到准确的区分,使得金融机构能够在风险可控的前提下有效服务这些企业或群体,让这些企业或群体享受以前未曾体验过的金融产品。这是在为中国金融普惠化“添砖加瓦”,既利于社会公正,也利于经济增长。


02

在数据关联性分析上

风控模式强调强因果关系。讲究两个变量之间必须在逻辑上能够讲通因果。比如一些非传统变量在统计上看来跟审核结果存在某种相关性,如果不能够在逻辑上讲通,一般它也不会被银行等金融机构作为因变量放在审核模型当中去。但事实是,除了这些强相关的数据,一些用户行为数据对信用风险评估也具有较大的影响,例如用户的身体健康情况、生活规律、是否参与赌博、是否参与民间借贷等等。所以,智能风控放宽到相关关系,吸收大量的潜在相关性数据,帮助银行等金融机构有效评估“真实”风险,不会错过“好人”或漏网“坏人”。为何说是潜在?因为智能风控并不是简单地抓取大量数据,而是有一个数据分析和筛选的过程,在这个过程中,被证明不相关的数据会被直接踢掉。保留下的相关性数据才会被运用到风险审核当中去。

 

总之,在日益复杂的现代风险管理环境下,智能风控在数据维度、数据关联性等方面对传统风控进行了有效补充,可以整合多维度数据(数据的广度),强相关数据(数据的深度),实效性数据(数据的鲜活度)。这也正是大数分风控的优势所在。


智能风控的实践与思考


同盾科技自2013年成立起,便深耕于智能风控这一细分领域。目前,同盾在北京、上海两地共拥有超过3000台物理服务器,所有的云计算单元都是自主搭建。API平均调用响应时间在200毫秒之内且计算能力还在快速增强。假如同盾自己做了一个图数据库,在图数据库里差不多有超过500亿的数据节点,我们通过这些基于图的分析,可以把这个数据节点和数据节点之间的关系通过毫秒级别发现,比如你随便告诉我两个手机号,我可以在毫秒级别告诉你他们的关联度有多少。

 

可以说同盾在智能风控云平台建设上已经拥有一定的经验。通过这几年的探索,我们发现,尽管智能风控具备数据广、效率高等优势,但是智能风控系统的搭建并不容易。我们逐渐总结出智能风控的主要难点以及自己在智能风控上的“道术法”,希望能对行业有所启示。

 

首先,自有数据孤岛问题。数据是智能风控的血液,数据的可得性、全面性、准确性决定了大数据风控的生命力。虽然普惠金融已经发展成为中国经济体系的重要组成部分,但各金融机构之间缺乏互联互通的共享机制,形成众多数据孤岛,这给信贷风险、欺诈风险提供了肆虐的机会。比如当一个借款人到一家机构申请借款时,这家机构根据该借款人的还款意愿和还款能力做出信用合格的判断。但是,每个机构并不知道站在他们面前的借款人或许已经向十多家机构申请并拿到了贷款,甚至已经在很多家都有严重逾期现象,从而产生了信贷风险。

 

魔高一尺,道高一丈。同盾科技坚持“跨行业联防联控”理念,通过真实、合规、高质、有效地进行数据互联共享,打破信息孤岛,实现理想的风险控制效果。举一个婚恋网站的例子,我们通过对网站的数据分析,查到了一名使用不同身份信息在该网站多次注册的用户,经过对该用户与其他用户交流过程中的信息数据分析,系统认为该用户可能存在骗婚的行为,于是我们对这个用户进行了标注,并向该婚恋网站进行了预警,同时用户的信息记录在同盾的成型智能网络体系中。如果这个不法分子凭借该用户的信息又进行借贷行为,同盾对该用户的借贷行为、使用习惯等进行比对和分析,最终将其之前的数据和婚恋网站上的行为进行关联并反馈给贷款公司,最终决定对这个用户进行暂缓放贷,从而规避了风险。


其次,要求高,既需要大量有效数据,又需要精密可靠的模型,还需要经过时间的检验,运营难度大,技术投入多。智能风控的数据来源和运营过程都在线上,这既是其优势也是其弱点,易受到隐蔽化、团伙化的网络攻击。智能风控云服务平台在提供7×24小时服务的时候,如果系统挂了,对客户的系统会造成比较大的影响,如果某台服务器挂掉,导致服务不可用或不稳定,这种情况客户也是不可接受的。是否有足够的技术保证整个系统都可持续地安全使用,这是另一个难点。因此,在建设前期智能风控公司需要大量投资,固定成本较高,随着业务规模的增加,每笔交易的边际成本才会逐渐接近为零,这对智能风控建设者是极大的考验,他必须具备勇气、信心、耐心,对智能风控的高度重视和持续大量投入。所以,并不是每家机构都能建立起真正的智能风控,也不是每家机构都需要建立起真正的智能风控。

 

同盾科技的智能风控并不是简单的一个概念,而是一个全生命周期的业务闭环,分别是事前事中事后三部分。事前是情报体系;事中提供风险决策的工具,通过这些工具可以做到实时风险拦截。事后,通过我们的拦截,做一些经验,或者盘活分析。同时,围绕事前、事中及事后,同盾所打造的闭环风控服务,可以事前通过监测和搜集一些黑产情报,提前发现潜在的风险。

 

移动互联网时代,当应对繁杂和多样的风险事件,欺诈分子像特种部队一样利用各种工具,寻找每一个可能风控的漏洞,从而在一个点能够突破整个防线。银行传统风控模式重贷前审查,在贷中、贷后阶段则相对欠缺,无法有效应对这种“非对称”式的风险变化。针对此,同盾科技集“防控避处”为一体的风险防控体系,覆盖贷款的前、中、后期环节,不遗留死角。在贷前申请的阶段,同盾科技会匹配“信用评分”“定制评分”等服务,基于多维度数据帮助银行对申请人进行信用评估分析。贷中阶段能随时监控用户交易行为,发现警报后马上处理,停止相关交易,大幅降低潜在损失;在贷后阶段,在向金融机构提供“贷后监控”的同时,会针对短时逾期的客群,做“贷后轻催收”,提高还款率。除了信贷风控,针对互联网业务场景的欺诈风险,采用类似机制,同盾科技也在事前、事中、事后有着应对机制,帮助客户识别设备作弊行为、防范垃圾注册、识别接口业务数据风险等。

 

无论是信贷风险控制还是反欺诈,事前事中事后都是依赖于同盾的数据、技术、工具。数据就是数据积累;技术是通过底层安全技术能够做分析;工具,即我们核心的风控工具,像决策引擎、模型平台、案件管理等。

 

目前同盾科技已经拥有超过7000家企业客户,并已获得五轮共计近两亿美金融资,是全行业增速最快的企业。未来,同盾科技将继续创新产品与技术,不断提升服务可靠性,将人工智能技术深度应用到信贷风险控制和反欺诈领域,全力以赴为实现中国乃至世界美好诚信生活作出更大努力。我们希望与同业机构通力合作,碰撞以及实践智能风控有价值的信息,共同为建立跨行业智能诚信网络,更好地服务客户而努力。

——文章刊登于《审计观察》


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