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解析互联网金融“技术控” 打好反欺诈之战
网贷平台除了风控透明之外，如何甄别非正常交易也是门技术活，人人信自建IT架构打好反欺诈之战。据某金融平台据统计，每100个拒贷案件中大约有16起涉及不同程度的蓄意造假或欺骗。如果说互联网时代可以追踪一个人当下的信息，那么大数据时代，可以通过技术“预知”一个人未来的行为方式。具体到P2P网贷平台，则可以通过对数据的抓取和挖掘分析，根据借款人以往的各种商业信息作参考，判断他们的风险系数，欺诈和预期的可能性。传统P2P贷款审批业务主要基于审贷人员的主观判断，初步的定性分析以及政策制度来实现。由于目前征信及监管环境的限制，P2P平台很难获得充裕的数据、信用记录用于信贷管理环节，一定程度上推高了行业的信贷风险。如今，风险控制能力和作业效率将成为未来的核心竞争力。然而，对于P2P平台来讲，数据量化风控体系不是简单的数据堆积，而是一种发现有效数据、数据间的相互关系以及挖掘数据背后隐藏的信息的能力，从而更好地对个人信用风险进行评估。从创立初期，互联网金融平台希望，能在贷款审批阶段引入申请评分和决策引擎工具对信用风险进行科学的量化和控制，并基于量化的风险模型设计审批准入策略。P2P中间的“2”指代的是技术，技术背后的服务连接人的两端。只有在开始就下本钱建立数据挖掘和建模分析团队，同时通过线下开发自己的债权资产并掌握与之相关的第一手信息，才能做好这些数据积累和筛选的基础工作。在此基础上建立的以数据为驱动的量化风控体系，也将会成为应对市场竞争的杀手锏。现在，低廉的线上造假成本和层出不穷的信用诈骗手段，大大降低了网贷申请过程中诈骗难度，给P2P平台风险识别带来了很大的挑战。据某金融平台信审数据统计，每100个拒贷案件中大约有16起涉及不同程度的蓄意造假或欺骗。网贷行业存在严重造假行为的原因包括：线上造假成本低廉、诈骗技术不断更新，包装代办公司迅速崛起，社会个人征信体系不完善，大量平台对风控的重视程度低等。近来，许多P2P平台纷纷开设线下门店，开发线下借款需求和为网站导流。P2P平台主动开发线下借款需求会间接导致造假和欺诈的发生，因为线下门店职员在背负资产开发任务时，有可能帮助贷款人进行信息包装，从而完成自身业绩指标。一些熟悉P2P审核流程的人或公司专门帮助蓄意骗贷者进行信息包装，比如，了解哪家平台风控能力薄弱，伪装成申请人的亲人、单位同事、资产证明人配合证明假资料，伪造审核所需的各种盖章证明、资产流水、征信报告等。另外，在中国，信用借款坏账大致分为两类：一类是借款人在借款时主观上就不想还款，这被称之为欺诈;另一类是借款后，还款能力出现了问题而还不起款。由于国内个人征信体系尚不完善，中国欺诈违约比例明显高于国外。为了有效保护金融平台投资者的资金安全，专注于大数据风控的“人人信”
自主研发了反欺诈模型体系。该模型体系沉淀金融信贷领域千余条专家规则和数十张专家评分卡，覆盖了机器注册、团伙欺诈、多头申请、中介代理、可疑操作行为、申请评分、额度指引等多维度，可根据业务场景灵活配置，全方位甄别欺诈风险和信用风险
。为了分析、清洗建立反欺诈模型所需的数据，人人信建立了自己的数据库。反欺诈模型的数据基础主要来自于：兄弟单位阳光保险集团;网贷行业共享征信数据;互联网平台上的开源数据，比如微博，微信等社交类信息，百度，360，58同城等搜索引擎垂直抓取的数据;以及移动、联通、电信三大运营商，淘宝、京东等电商平台数据等等。这些数据包括借贷人群的自然属性、家庭信息、房产、工资、银行信息、网上交易信息、手机通话记录、网上行为数据等多维度多层次数据类型。对搜集到信息，技术团队会做初步分析，例如识别哪些变量有缺失、哪些数据在不正常范围，并根据统计规则对这些数据进行精细筛选、审核、填补，通过系统化的科学手段提高数据质量。在高质量数据的基础上，运用关联、分类、聚类、异常挖掘等方法构建了多层、多维、多结构反欺诈和量化风控模型，将传统银行信贷中的欺诈规则融入到模型体系中，并对模型进行集成，通过数以百计的人群行为变量重现借款人的社会特征，实现对欺诈行为更为准确地识别。人人信会根据历史数据，分析“坏人”(逾期借款人)有哪些共同特征，“好人”(优质借款人)又有哪些共同特征，将这些数据做成评分卡，用统计学建立模型，预测一个借款人未来可能做出的行为，把这个模型套用到新进来的客户上，“好人”甚至可以当天获批贷款，而“坏人”会被标黑，有些数据存疑的借款人会被标灰，留待再进行人工审核。除了上千万的资金投入外，复杂先进的数据模型同时也对人才提出了一定的要求，需要精通统计学、数学建模等相关专业的人才。人人信团队成员来自阿里巴巴、华为、FICO、SAS、IBM等国内外知名企业，拥有丰富的大数据和数据分析从业经验。利用大数据平台和机器学习技术，在亿级实名用户和数万维度数据基础上建立起各类风控模型，其中“信贷风控模型”
经过不断打磨和完善，已成功应用于互联网金融领域。信用黑名单及网贷反欺诈；一，信用不良记录；存在下列情形之一的，记入不良信用记录：；（1）客户在人民银行个人征信系统或在我行及同业账；（2）通过其他征信渠道获悉客户存在下列情况之一：；①因违规用卡等行为被列入我行、同业、人民银行或征；④正在服刑期间或最近7年内曾有过刑事犯罪记录；（4）客户在人民银行征信系统最近12个月内曾经出；因此，在一家银行形成的不良记录或
信用黑名单及网贷反欺诈 一，信用不良记录 存在下列情形之一的，记入不良信用记录：
（1）客户在人民银行个人征信系统或在我行及同业账户（包括住房贷款、汽车消费贷款、个人消费贷款、信用卡等）目前状态逾期，或最近12个月内出现过一次逾期90天以上不良记录（即逾期状态标志为“4”）。
（2）通过其他征信渠道获悉客户存在下列情况之一：
①因违规用卡等行为被列入我行、同业、人民银行或征信机构不良客户信息库； ②存在作为被告的重大诉讼或仲裁及其他法律纠纷；
③有恶意骗取银行资金行为； ④正在服刑期间或最近7年内曾有过刑事犯罪记录。
（3）经发卡行认定的其他不良信用行为。
（4）客户在人民银行征信系统最近12个月内曾经出现过逾期60天以上不良记录（即逾期状态标志为“3”）。
因此，在一家银行形成的不良记录或黑名单会有两种途径被所有银行共享，一是业内合作，即各家银行直接共享信用记录（参考以上第一条）；二是征信上报，即银行将客户拖欠贷款、信用卡恶意透支等信息上报征信局，形成征信系统的个人信用信息基础数据库后供所有银行参考。
在这里，我们需要注意的是，个人支付电信、水、电、燃气等公用事业费用的信息，以及法院民事判决、欠税等公共信息都将逐步成为企业和个人综合信用报告的一部分。也就是说，拖欠水电费等也有可能产生个人征信系统不良记录。 二，信用黑名单 借款人贷款后，不能按期归还贷款本息，经银行催收后仍然不能归还，此时借款人将被记入个人征信黑名单。同样的道理，信用卡持卡人消费后不能到期还款，或公司贷款到期后不能归还本息，也要被记入黑名单。 一般情况下，并不是所有的贷款逾期都被记入黑名单，各家银行有不同的规定，但大多数要求贷款逾期不能超过30天，消费贷款不超过60天或90天，否则，银行将不再向其贷款，其他银行也不再与其合作，以前所欠的贷款本息还要继续追讨。 网贷黑名单，是指在多处高额度借款并恶意拖欠不进行还款的借款人名单。
神州融是目前国内对接网贷数据最多、最全的大数据风控平台，也是目前查询功能最快捷、最方便的反欺诈平台。平台致力于降低网贷投资风险，帮助网贷投资者更安全、更放心的进行投资，促进网贷行业阳光化、透明化、规范化发展。 三，信贷反欺诈 第一条
为了更好地做好贷款欺诈案件管理工作，促进和保障公司业务的健康发展，根据管理办法及相关规定，特制定本管理办法。
发现发生恶性案件或突发案件时，应及时向上级详细报告案情。同时，应及时与公检、法部门联系，互通情况，密切配合，严厉打击犯罪分子。
对冒用他人名义、欺诈、内外勾结和内部作案等贷款诈骗行为的有关案件要上报信保事业部风险控制部。案件严重者，要及时向公司合规部部等职能部门报告。同时尽快查清案情，追收欠款，如必要应配合公、检、法机关进行法律诉讼及刑事责任追究。对已发生案件应建立健全的档案材料，并专档保管。
风险控制部必须成立专职部门负责处理每天电催、外访、核保、电话客服、全辖分支机构、全辖网点营业部及其他途径来源的案件或其他可疑信息，进行具体的调查、取证分析，拟定催收计划，实施追索。事后及时反馈案件来源部门和授权管理部，对案件要进行认真分析，找到关键的风险点，提出具体防范措施。案件整理归档后，定期向授信管理部负责人报告案件情况。
基本原则是在保证严谨的案件审核分工前提下，尽量使案件的调查、取证、处理、案件传递与管理、风险总结与反馈及整改措施等工作高效率、整个案件管理工作的流程扁平化。
欺诈管理案件管理应有专设职能部门，目前由风险控制部成立专门的部室行使此职能，人员设置原则上按案件的内外部分类来配置，以处理不同类型的案件，辅助设备包括：专门的电话、传真机及专用电子信箱。电话应由来电显示、接听均录音等功能，传真及电子邮箱应为处理贷款欺诈案件专用并对全辖公布。欺诈案件的传递及结果反馈以电子邮件为主（必须加回执）、传真机为辅。 四，做信贷风控不单单是反欺诈就能起到作用
有业内人士指出，并不是单单的反欺诈就能起到作用，一般都是要组合来用，例如正常的风控系统都是黑名单、反欺诈、评分卡三个组合在一起。这是大数据和专业能力的结合产品，有了数据不会分析、不会建立模型，数据也发挥不了很好的作用。
互联网的虚拟性给P2P平台的风控提出了更高的要求，传统风控手段已不足以完全把控风险和收益的关系，在互联网金融蓬勃发展的背景下，时刻都有资金在互联网上流转。因此，保障交易安全、降低网络欺诈发生率的重要性不言而喻。
信通中国首席风控官王加武此前也指出，风控技术一直被看做是P2P行业的隐性门槛，也是P2P企业能够正常运营的核心与保障，而在国内征信体系尚不完善等背景下，建立科学、完善的风控体系，促进企业及整个行业的健康发展，仍是每一家企业不容回避的责任。
五，神州融对接多家征信、反欺诈、评分卡机构
为满足P2P等小微金融机构的反欺诈等风控需求，神州融与全球最大征信局Experian联合开发的大数据风控平台，已率先与众多征信机构对接，整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信数据，涵盖用户的交易、行为、身份、学历、工商、通信信息和各类防欺诈规则、评分卡等，帮助小微金融机构快速识别欺诈风险，通过全球最优秀的ExperianSMG3决策引擎工具，帮助小微金融机构实现全信贷生命周期的风控管理和优化。 三亿文库3y.uu456.com包含各类专业文献、生活休闲娱乐、各类资格考试、幼儿教育、小学教育、应用写作文书、专业论文、高等教育、行业资料、94信用黑名单及信贷反欺诈等内容。　
　对公信贷业务真实性(反欺诈)检查要点_金融/投资_经管营销_专业资料。对公信贷客户...是否存在以滚动开立国内信用证、 银行承兑汇票等表外产品的方式变相融 资的行为... 　一般都是要组合来用,例如正常 的风控系统都是黑名单、反欺诈、评分卡三个组合...整合了国内权威的第三方征信机构和 电商平台等信贷应用场景的征信数据,涵盖用户的... 　大城县农村信用合作联社 信贷禁入(黑名单)制度(试行)第一章 总则 第一条 为有效防范和控制信贷风险,从源头杜绝&拖、 逃、躲、赖&等故意逃废金融债的行为,本... 　征信机构对接,整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信数据...一般都是要组合来用,例如正常 的风控系统都是黑名单、反欺诈、评分卡三个组合... 　由于目前征信及监管环境的限制,P2P 平台很难获得充裕的数据、信用记录用于 信贷...一般都是要组合来用,例如正常的风控系统都是黑名单、反欺诈、评分卡三个组合在... 　常常听到黑名单一词,一般指的是个人征信中连续逾期...已经有很多专业的第三方反欺诈平台。 将你的不良...当然这不是绝对的,在一些信贷机构作为原告可能会好... 　并以此作为我司信用保证保险业务风险政 策调整的依据之一。 第六章 黑名单上传...反欺诈风险监控规定 13页 免费
对公信贷业务真实性(反欺... 8页 5下载券... 　第十条 案件上报 (一)欺诈案件预警的途径包括:电话催收、外访作业、信贷审 ...并以此作为我司信用保证保险业务风险政 策调整的依据之一。 第六章 黑名单上传...78被浏览13,392分享邀请回答0添加评论分享收藏感谢收起78被浏览13,392分享邀请回答43 条评论分享收藏感谢收起20添加评论分享收藏感谢收起和信贷采用 Instinct 反欺诈系统-美通社PR-Newswire
和信贷采用 Instinct 反欺诈系统
北京日电 /美通社/ -- 和信贷公司（“和信贷”或“本公司”），一家快速增长的中国消费信贷平台，今日宣布与 GBG DecTech 签订协议，采用其 Instinct Application Fraud Detection Solution（申请欺诈侦测方案）。该方案可以实现借款人间信用信息的快速详细比对，从而定位及侦测欺诈风险资讯，最终通过反欺诈人员或系统决策进行有效排查，从而减少集团欺诈、短时间内的多笔申请、代办公司和内部欺诈以及无还款意愿的欺诈，从而保证公司不成为欺诈申请容易得逞的攻击目标。公司预计将于今年第四季度启动该系统。
GBG DecTech 成立于2001，总部位于澳大利亚墨尔本，已成为业内领先的欺诈侦测、反洗钱和决策管理解决方案的供应商，服务于全球超过40多个国家和地区各种规模的组织。
消息来源: 和信贷
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