金融科技打響“反欺詐”攻堅戰(zhàn)

消費信貸的欺詐風險幾何?欺詐風險和信用風險到底有哪些區(qū)別?如何開發(fā)有效反欺詐模型?在近日的“互聯(lián)網(wǎng)信貸反欺詐模型開發(fā)經(jīng)驗分享會”上,MinTech首席風險官蘇建成先生一一做出解答,與現(xiàn)場50多位學員講述信貸欺詐“防”與“攻”之間的故事。

　　MinTech首席風險官蘇建成

道高一尺 魔高一丈

蘇建成介紹到中國個人消費支出的高速增長成為不可逆轉的趨勢,促成了消費信貸行業(yè)的蓬勃發(fā)展,2020年我國短期消費貸款市場有望突破10萬億元。但是在互聯(lián)網(wǎng)金融領域,反欺詐工作由來已久。

從最原始的人工檢測,到后來的黑白名單、規(guī)則引擎,再到現(xiàn)在的“大數(shù)據(jù)+AI”,演化至今,欺詐與反欺詐手法可謂變化多端。然而常言道,道高一尺,魔高一丈。在利益誘惑之下,欺詐者不斷擴充隊伍,升級技術,變化攻擊方式,給金融機構帶來了巨大威脅。

作為風控領域的資深專家,蘇建成曾在美國第一資本銀行Capital One、花旗銀行、摩根大通長期擔任消費金融業(yè)務高階管理工作,曾管理百億美元信用卡資產(chǎn)的全流程風控。

對比中美兩國的情況,他談到美國的征信體系完善,強特征數(shù)據(jù)完備,對評估欺詐風險非常有效。而且美國的欺詐成本很高,30%的短期消費由借貸解決,很多年輕人借不到錢幾乎寸步難行,所以大家很在意自身的信用值。但是在中國,只有兩三億人被央行征信數(shù)據(jù)覆蓋。數(shù)據(jù)的缺失和未被充分使用,直接導致違約成本低,金融機構反欺詐成本增高。

那么在與欺詐分子斗爭中,有哪些有效形式呢?

“大數(shù)據(jù)的應用和模型自動化決策是建立有效反欺詐系統(tǒng)的關鍵。”蘇建成認為,消費信貸對大數(shù)據(jù)的依賴和期待是天然的,數(shù)據(jù)是反欺詐系統(tǒng)的基礎,反欺詐模型是核心競爭力。

同時他強調,做好金融風控最本質的是對金融業(yè)務的理解,而不能盲目追求新算法和復雜度。“風控模型追求的終極目標是準確性和穩(wěn)定性的平衡,這個過程不僅是技術,更是藝術。”

培訓現(xiàn)場,蘇建成還按照模型設計開發(fā)流程,詳細與學員們分享了如何有效搭建反欺詐模型。大家反饋熱烈,紛紛就實操問題展開積極討論。

MinTech構建核心競爭力

蘇建成認為中國的金融科技已經(jīng)走在了世界前列,這是一個充滿想象的領域。

以MinTech為例,作為一家定位金融科技的公司,MinTech組建了一支優(yōu)秀的風控技術團隊,并基于數(shù)據(jù)技術能力、深度學習、人工智能、圖像識別、圖譜網(wǎng)絡、區(qū)塊鏈等領先技術的創(chuàng)新,研發(fā)了獨具特色的全流程智能金融服務體系“智能量子引擎”。其涵蓋的“變量引擎、定量引擎、籌量引擎、盤量引擎”四大模塊,為金融機構提供獲客、風控、資金匹配及貸后管理的全方位技術服務。

其中,作為風控核心的“定量引擎”已獲專利認證。它通過前沿技術,引入人工智能做到策略的自動優(yōu)化,打造多重風控體系,從而實現(xiàn)毫秒風險核定。

這套全方位的智能在線信貸體系,不僅為MinTech獲得了國內金融機構的認可,也為其開拓了海外市場。目前,公司已在美國、中國、印尼、菲律賓設立機構,深度參與當?shù)氐慕鹑诨A設施建設。

“中國模式和技術在國內已經(jīng)走通,可以復制到其他國家。”蘇建成表示,MinTech希望通過成熟的技術輸出賦能行業(yè)的健康發(fā)展。

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