風(fēng)控是金融機構的核心能力，良性、可持續的風(fēng)險防控是消費金融成功持續運營(yíng)的根本

　　從2015年開(kāi)始，中國的個(gè)人消費貸款業(yè)務(wù)激增，銀行、消費金融公司、互聯(lián)網(wǎng)金融平臺共同發(fā)力，消費金融的貸款規模持續上升。

　　在行業(yè)一路狂飆猛進(jìn)的態(tài)勢下，必然出現良莠不齊的現象。一些平臺的不良率、逾期率持續攀升，也衍生出短信恐嚇、電話(huà)騷擾、暴力催收等亂象，為消費金融市場(chǎng)蒙上了一層陰影。

　　“良性、可持續的風(fēng)險防控是消費金融成功持續運營(yíng)的根本。所謂高利率覆蓋高風(fēng)險不可行，也走不通�！敝袊�社科院金融研究所法與金融研究室副主任尹振濤告訴《瞭望東方周刊》。

　　　風(fēng)控是命門(mén)

　　尹振濤對本刊記者介紹，“在場(chǎng)景分期領(lǐng)域常見(jiàn)的欺詐是套現，比如通過(guò)分期網(wǎng)購后申請無(wú)理由退貨；現金貸領(lǐng)域常見(jiàn)的則是利用網(wǎng)絡(luò )借貸不記入征信系統，多頭借貸然后失聯(lián)，等等。這里面既有消費金融從業(yè)者內外勾結的操作，更有專(zhuān)業(yè)擼網(wǎng)貸口子的‘黑產(chǎn)’‘騙貸大軍’�！�

　　上海前隆信息科技有限公司為消費金融機構提供技術(shù)支持。該公司首席風(fēng)控官何同國向《瞭望東方周刊》介紹，消費金融的風(fēng)險分為兩類(lèi)，即用戶(hù)的信用風(fēng)險和欺詐風(fēng)險�！岸�者的區別是用戶(hù)借款時(shí)是否帶有惡意。如果只是還款能力出現不確定性或者非故意逾期，這種就屬于信用風(fēng)險。而用戶(hù)使用盜用他人身份、填報虛假信息或團伙詐騙等這是欺詐風(fēng)險，預防風(fēng)險的技術(shù)手段也會(huì )有所不同�！�

　　而在有場(chǎng)景的消費分期和無(wú)場(chǎng)景的現金貸中，后者的風(fēng)險相對更高。

　　“消費金融行業(yè)都把目前積極開(kāi)拓場(chǎng)景當作提升競爭力的主要手段，一定意義上說(shuō)也基于控制風(fēng)險的考慮，有場(chǎng)景的消費分期最大的優(yōu)勢是風(fēng)險可控�！� 中國社科院金融法律與金融監管研究基地特邀研究員程雪軍告訴《瞭望東方周刊》，“從數據來(lái)看，消費金融行業(yè)整體不良貸款率在持續上升，但基于場(chǎng)景的消費金融不良率比現金貸要低一些�！�

　　“在場(chǎng)景分期領(lǐng)域常見(jiàn)的欺詐是套現，比如通過(guò)分期網(wǎng)購后申請無(wú)理由退貨；現金貸領(lǐng)域常見(jiàn)的則是利用網(wǎng)絡(luò )借貸不記入征信系統，多頭借貸然后失聯(lián)，等等。這里面既有消費金融從業(yè)者內外勾結的操作，更有專(zhuān)業(yè)騙貸者�！币�振濤告訴本刊記者。

　　為防范現金貸風(fēng)險，2017年12月，互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險專(zhuān)項整治工作領(lǐng)導小組辦公室、P2P網(wǎng)貸風(fēng)險專(zhuān)項整治工作領(lǐng)導小組辦公室印發(fā)了《關(guān)于規范整頓“現金貸”業(yè)務(wù)的通知》。

　　“在市場(chǎng)發(fā)展初期，各項制度法規尚不完善，部分消費金融企業(yè)還缺乏體系化的內控流程，風(fēng)控能力較弱，還面臨著(zhù)合規風(fēng)險�！睆V發(fā)銀行信用卡中心相關(guān)負責人告訴《瞭望東方周刊》。

　　而造成這些亂象的重要因素之一即是風(fēng)控不過(guò)關(guān)。

　　“風(fēng)險控制機制設置好的話(huà)，首先在前期放貸階段，就能選擇償付能力沒(méi)問(wèn)題的貸款人，就會(huì )大大降低過(guò)度借貸、重復授信等情況的發(fā)生，而后期的不當催收的發(fā)生也會(huì )避免�！币�振濤說(shuō)。

　　何同國強調，金融依賴(lài)于風(fēng)控，消費金融更是如此，“消費金融主要是覆蓋傳統銀行個(gè)人信貸業(yè)務(wù)沒(méi)有服務(wù)到的長(cháng)尾用戶(hù)，一般來(lái)說(shuō)，這些群體的信用風(fēng)險更高。因此，風(fēng)控能力是制約平臺長(cháng)遠發(fā)展的命門(mén)�！�

　　　上百種風(fēng)控模型，數千種風(fēng)控策略

　　不同的風(fēng)險類(lèi)型，風(fēng)控的技術(shù)手段也不同。

　　前述廣發(fā)銀行信用卡中心負責人介紹說(shuō)，金融領(lǐng)域主要有傳統和大數據兩種風(fēng)控模式。傳統風(fēng)控模式下，銀行等放貸機構要逐一審查貸款人的各種信息，“效率低、成本高，不太適合客戶(hù)分散、額度小、數量多的消費金融�！�

　　而今，用戶(hù)從互聯(lián)網(wǎng)金融平臺、消費金融企業(yè)申請分期或借款時(shí)，其背后的依據已經(jīng)不再是傳統的收入、職業(yè)、年齡等幾十個(gè)維度，而是依靠人工智能、大數據、云計算等所作的精準畫(huà)像。

　　以螞蟻金服旗下的消費金融產(chǎn)品花唄為例。在放貸之前，螞蟻金服通過(guò)大數據分析，從身份識別、歷史信用等維度分析，用戶(hù)的特點(diǎn)和日常消費習慣，然后才是確定主要覆蓋其日常生活費用的授信額度。通過(guò)大數據分析，花唄為個(gè)人消費金融建立起150種風(fēng)控模型，制定了5000多種風(fēng)控策略。

　　合富金融策略發(fā)展部總監徐北對《瞭望東方周刊》舉例稱(chēng)：“軟件根據你手機經(jīng)常使用的App，比如高德地圖，獲知你在日常上班時(shí)間來(lái)往的兩個(gè)地址，可以判斷出你常住的小區房?jì)r(jià)水平，你路途所用時(shí)間表明你乘什么交通工具，你上班的寫(xiě)字樓是不是甲級……這是2014年就已經(jīng)普遍使用的技術(shù)了�！�

　　一位消費金融公司內部人士告訴《瞭望東方周刊》，“除了基礎的身份信息，有時(shí)候平臺也會(huì )根據借款人的網(wǎng)上消費記錄或者信息瀏覽記錄來(lái)標記，比如一個(gè)頻繁瀏覽戒毒網(wǎng)站的用戶(hù)，可能就會(huì )被打上一個(gè)標簽，他也許會(huì )因此借不到或者能借到的額度很低�！�

　　目前在廣發(fā)銀行，大數據應用也已貫穿風(fēng)險管理全流程。在發(fā)卡階段，廣發(fā)銀行信用卡部會(huì )運用海量數據分析優(yōu)化信用評分模型，精確定位目標客戶(hù)群，同時(shí)引入外部信息輔助審核，提高客戶(hù)授信的精準度，控制整體客戶(hù)風(fēng)險敞口；在信用維護階段，銀行則結合客戶(hù)行為表現搭建評分模型和事件觸發(fā)規則，實(shí)現風(fēng)險與收益的平衡；在催收階段，針對客戶(hù)特性建立變壞概率和回款可能性的評價(jià)矩陣體系，提升客戶(hù)分群的區分度與回款效能。

　　何同國透露，聯(lián)合建模正在成為一種廣泛的大數據風(fēng)控手段。目前前隆科技的聯(lián)合建模主要是使用客戶(hù)貸后表現（是否逾期、逾期天數）數據和其他互聯(lián)網(wǎng)行為（瀏覽網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò )消費等）數據兩部分，據此形成一套評分規則，供前隆科技的決策系統使用。

　　“這一操作方式的要點(diǎn)在于，用戶(hù)明細標簽數據不離開(kāi)合作方平臺，符合合作方的合規要求，而前隆科技也拿到了抽象脫敏的用戶(hù)評分（欺詐評分或信用評分），用于風(fēng)控決策�！� 何同國解釋道。

　　隨著(zhù)消費金融的快速發(fā)展，其用戶(hù)群更加下沉、分散，風(fēng)控態(tài)勢更加嚴峻，成本也不斷增加。人工能、生物識別、云計算等技術(shù)，在提升運營(yíng)效率和客戶(hù)體驗，降低獲客成本和風(fēng)險成本方面開(kāi)始發(fā)揮其優(yōu)勢。

　　“目前，科技在消費金融市場(chǎng)中扮演著(zhù)賦能加速的角色。它不僅能夠多維度動(dòng)態(tài)分析用戶(hù)信用狀況，更精準地做好風(fēng)控，還能夠使金融機構將業(yè)務(wù)高效地滲透到各個(gè)細分場(chǎng)景中，并且把消費金融客群從傳統征信用戶(hù)擴展到網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)�！焙瓮瑖�說(shuō)。

　　面對新型網(wǎng)絡(luò )套現詐騙，花唄布下了三道以人工智能技術(shù)為支撐的防火墻，基于海量數據的智能風(fēng)控大腦、反欺詐決策引擎以及合作伙伴的聯(lián)防聯(lián)控機制。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，如果一個(gè)平均客單價(jià)在30~50元的用戶(hù)，在一段時(shí)間內向幾個(gè)賣(mài)家發(fā)起了300~500元的多筆交易，且快速收貨，模型就會(huì )判斷存在套現風(fēng)險。通過(guò)這三道防火墻，花唄已經(jīng)攔截了數十萬(wàn)筆可疑交易，阻止了數億元的損失，將絕大多數的疑似詐騙交易攔截在事前。

　　一系列的風(fēng)控手段，使花唄的不良率維持在不足1%的水平，而銀保監會(huì )發(fā)布的數據顯示，消費金融的不良率為4%。

　　前隆科技也利用應用圖數據庫、復雜網(wǎng)絡(luò )、機器學(xué)習、網(wǎng)絡(luò )社區識別、關(guān)系圖譜可視化技術(shù)，對用戶(hù)進(jìn)行聚類(lèi)，以主動(dòng)發(fā)現異常用戶(hù)群體，并對其進(jìn)行反欺詐排查，從而降低反欺詐人工標注的成本。

　　平安銀行信用卡中心在接受《瞭望東方周刊》采訪(fǎng)時(shí)表示，其已研發(fā)了被稱(chēng)為風(fēng)控3.0的智能反欺詐系統。通過(guò)系統集成多種機器學(xué)習算法，深度智能學(xué)習每個(gè)客戶(hù)的操作習慣及最新的盜刷交易特征，精準識別交易風(fēng)險，最大限度防范盜刷欺詐。如3.0智能風(fēng)控系統利用語(yǔ)音識別技術(shù)，通過(guò)語(yǔ)音確認用戶(hù)身份；還可以采集用戶(hù)在手機上的使用方式、觸屏力度甚至滑動(dòng)手勢等數據生成用戶(hù)個(gè)人的安全數據，以此對用戶(hù)進(jìn)行身份確認。

　　平安銀行信用卡中心提供給本刊的數據顯示：目前該系統已累計對10.8億筆金融交易進(jìn)行實(shí)時(shí)風(fēng)險決策，直接和間接為用戶(hù)減少了約1.09億元人民幣的經(jīng)濟損失。（記者 王輝輝 單素敏）