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  • 超人卡:风控≠大数据 围观消费金融中的风控技术和手段
  • 2018年10月11日来源:厂商供稿

提要:消费金融在飞速发展,风控也从背后的默默无闻到因为金融科技的加持而以“大数据风控”的面貌刷脸成了明星。

消费金融在飞速发展,风控也从背后的默默无闻到因为金融科技的加持而以“大数据风控”的面貌刷脸成了明星。

(网图)

做好风险管理的过程就是用好系统、流程、模型、数据等各项工具的过程。当然,在不同的风控环节,以及随着市场和客户需求的不断变化,这些工具的使用也是有侧重、有变化的。

在7月底举行了“支付与消费金融风控沙龙暨2018消费金融报告发布会”上,互联网信贷风控架构策略专家黄晓朝表示,目前信贷领域面临4大风险,一是包括营销欺诈、申请欺诈、交易欺诈在内的欺诈风险;二是违约风险,申请客户到期无还款意愿或还款能力造成的预期信用风险。三是市场风险,由于市场波动等外部环境变化造成的风险;四是操作风险,内部操作不规范导致的风险。

全流程量化风控系统中的科技手段

对此,消费分期平台超人卡的全流程量化风控系统给出了值得参考的解决方案。以“三维风控”为运营理念,流程、数据、规则三个维度各取所长互相呼应。全流程量化管理,通过业务流程进行相关环节的控制和监督,使岗位之间有效隔离,最大限度规避人的风险。数据驱动,运用在每一个环节中,不同环节对应不同的模型和数据应用。庞大的数据基础为决策预警和分析提供坚实基础,自主研发的夜鹰AI智能决策体系极大提高效率。以大数据和人工智能为基础,有数百个模型对不同行业、不同层次的客户进行评分,最后形成在风控、运营、财务等综合方面的决策体系。

欺诈风险

以恶意骗贷、交易欺诈为代表的欺诈风险始终伴随着消费信贷发展的始终,相关的打击和博弈也从未停止。在社会信用体系尚待完善的情况下,就更凸显了平台风控的实力和作用。

超人卡风控负责人表示,针对欺诈风险,重在贷前防范。在这个环节,风控四步走:信息获取、数据筛选、风险评估和授信。申请人的个人信息、账户信息、设备指纹以及家庭关系、联系人、单位关系等会构成一个网络图,超人卡依此对用户进行画像,利用这些数据进行基于规则和机器学习的反欺诈模型识别。金融科技让人脸识别、授权抓取数据等成为可能,大大提高了信息获取的真实性和有效性。对同一个客户可以有上万条字段进行交叉比对,更精准地进行客户画像,有效降低风险。

在风险评估和授信环节,面对复杂的数据群,对社交数据、消费数据、运营商数据、司法数据等非结构化数据进行深层次加工提取、转化为结构化数据,这是与传统模式相比、人工智能和机器学习的独到之处。对不同板块、不同类型的数据进行多种建模,继而用这些复杂模型来进行比对识别。在此基础上进行小额信贷的授信,这样的防护措施很大程度上是足够应对欺诈风险的。

操作风险

防范欺诈风险早已是全行业共识,但另一个重要风险却常常被忽略:操作风险。操作风险有两种情况,一种是技能问题,一种是人工失误。超人卡全流程风险管理模式让金融科技和人工协同作业,既达到环节控制和权限监督的效果,又保证所有操作都在整个系统内对他人可见且留痕,透明无盲点,让监督更高效有力。在风控系统内,技术和人都是不可或缺的因素,在更大程度发挥科技作用的同时,尽可能地规避人为风险,这才是成熟稳健的风控表现。

违约风险

在贷中环节,超人卡进行定期回访时,使用声纹识别、设备指纹识别等来判断是否是客户本人,也会通过人法数据辨别客户是否被查询、被执行,另外一些同业的多头信息、不良嗜好等,也都可以在贷中被发现。在贷后管理上,超人卡始终拥抱监管,坚持绿色催收、和谐催收和法律催收原则,在常规合法催收方式基础上,增加了AI客服等智能手段,大幅提升相关环节效率。另外还引入了网络仲裁,切实提高了逾期处理成功率。

关于超人卡

超人卡(各大手机应用市场、App Store搜索“超人卡”),是一款以消费场景为基础、以优质消费人群为目标客群,集教育分期、旅游分期、装修分期、健身分期等版块于一身的消费金融产品。用户通过实名认证后即可获得信用额度,畅享多样快捷金融服务。

 



责任编辑:周锦秀
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