創(chuàng)新促進(jìn)消費(fèi)信硼的發(fā)展

蔣韜

同盾科技在2016年、2017年的信用業(yè)務(wù)出現(xiàn)了井噴發(fā)展趨勢(shì)。銀行的零售業(yè)務(wù)這兩年也是大幅增長(zhǎng)，招商銀行、中信銀行整個(gè)的零售業(yè)務(wù)在整個(gè)行業(yè)里面占比逐步提升。2014年我國(guó)信用卡發(fā)卡量4.5億張，但是互聯(lián)網(wǎng)欺詐損失占比上升4個(gè)百分點(diǎn)。目前，在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)從事欺詐的團(tuán)伙50萬(wàn)人。在我們監(jiān)測(cè)的欺詐團(tuán)伙里面，發(fā)現(xiàn)絕大部分的團(tuán)伙為3-5個(gè)人，出現(xiàn)聚集性的效應(yīng)。

此外，銀監(jiān)會(huì)公布2015年第4季度不良貸款余額連續(xù)21個(gè)季度上升，其原因有：一是欺詐的風(fēng)險(xiǎn)，盜用別人的身份信息申請(qǐng)貸款。

二是申請(qǐng)人在網(wǎng)上申請(qǐng)貸款時(shí)因?yàn)闆](méi)有身份證的驗(yàn)證所以往往會(huì)提供一些虛假的資料，而怎么識(shí)別虛假資料，也是很多金融機(jī)構(gòu)要應(yīng)對(duì)的挑戰(zhàn)。三是金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部人員和外部人員存在勾結(jié)行為，即存在著道德風(fēng)險(xiǎn)。四是信用風(fēng)險(xiǎn)，其實(shí)現(xiàn)在最大的難度是征信維度不是特別足，存在非常多跨平臺(tái)負(fù)債的問(wèn)題。很多金融機(jī)構(gòu)特別是傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)，包括銀行識(shí)別申請(qǐng)人的資料時(shí)，并不知道他在別的機(jī)構(gòu)、平臺(tái)貸款的情況，銀行無(wú)法獲取這些信息，進(jìn)而無(wú)法評(píng)估這些人的風(fēng)險(xiǎn)。

分享幾個(gè)案例，欺詐和信用風(fēng)險(xiǎn)的案例：

在欺詐領(lǐng)域，以色列的一家公司在做的事情就是識(shí)別個(gè)人的生物行為信息，主要是申請(qǐng)貸款的人在這個(gè)網(wǎng)頁(yè)上敲擊鍵盤(pán)的頻率、時(shí)間的間隔、使用鼠標(biāo)的習(xí)慣，包括使用的一些偏好、和設(shè)備互動(dòng)的方式等。通過(guò)這種方式可以識(shí)別是不是同一個(gè)人，輸入的身份證信息是否是本人輸入等。

說(shuō)到信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別創(chuàng)新，美國(guó)有一家公司在評(píng)估個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)的維度和傳統(tǒng)的評(píng)分維度差別比較大，大家都知道消費(fèi)者信用評(píng)估即還款能力的評(píng)估，主要是根據(jù)查詢(xún)報(bào)告的數(shù)量、個(gè)人在銀行帳戶(hù)的數(shù)量、違約的次數(shù)等。這家美國(guó)評(píng)估公司主要是用繳稅的記錄、搬家的頻率等。

同盾也是通過(guò)各式各樣的方式識(shí)別欺詐風(fēng)險(xiǎn)，包括我們關(guān)聯(lián)手機(jī)設(shè)備等。我們統(tǒng)計(jì)出如果一個(gè)設(shè)備關(guān)聯(lián)出來(lái)的手機(jī)號(hào)，也就是說(shuō)一臺(tái)手機(jī)有兩個(gè)手機(jī)號(hào)申請(qǐng)貸款，包括你在手機(jī)里面是否裝一些虛擬的軟件等，都是我們所要發(fā)現(xiàn)欺詐的線(xiàn)索。還有，就是你提交的地址是否在欺詐團(tuán)伙地址范圍之內(nèi)。我們有一個(gè)統(tǒng)計(jì)，假如你的方圓五公里之內(nèi)，如果欺詐個(gè)數(shù)超過(guò)1000個(gè)，你自己是欺詐人員的概率可能也會(huì)大幅提升。

除了通過(guò)技術(shù)的手段，也可以通過(guò)數(shù)據(jù)的手段。我們經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控，包括一些合作客戶(hù)給的反饋，收集到非常多的信息，最終對(duì)這個(gè)人做風(fēng)控的識(shí)別。

通過(guò)收集這些信息，包括負(fù)債信息、地址穩(wěn)定性、行為偏好、還款能力等，最終會(huì)生成信用分。以跟金融機(jī)構(gòu)合作的方式，用自己的信息和金融機(jī)構(gòu)的信息生成一個(gè)模型，給個(gè)人客戶(hù)打分。

最后，我們通過(guò)智能化數(shù)據(jù)分析提升貸款的管理能力，還通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)規(guī)避客戶(hù)敏感信息的泄露。這是我們跟商業(yè)銀行做深入合作，幫他們識(shí)別欺詐風(fēng)險(xiǎn)的案例。endprint