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消费金融解密(下):互联网金融如何实现反欺诈?

返回列表 来源:智金工 浏览:- 发布日期:2017-12-07 11:12:58【

20世纪末开始,从互联网为代表的信息技术呈现快速发展的势头,也带来了人们生产和生活方式的巨大改变。互联网发展的道路是曲折,前途已被大量的事实证明是一片光明的。互联网金融亦是。从盲目吹捧,野蛮生长到监管整顿,合规发展,如今的互联网金融已经能够抵挡住风雨,大步前行。即便是面对海量的用户数据,信息不对称等难题,互联网金融利用大数据和金融科技练成一双火眼金睛,已足以能辨出那些想骗钱骗贷的“小妖精”,且看互联网金融如何实现反欺诈。

欺诈监测

欺诈能够成功的主要原因之一就是信息不对称,当金融机构拥有大量的外部数据,采用第三方信息验证、电话核实、反欺诈排查等手段可大幅度降低欺诈比例。当掌握的信息足够多时,金融机构可以对客户说“比你自己还了解你自己”。例如:通过户籍数据可以了解你的家庭情况;通过学历数据可以了解你的教育情况;通过中国人民银行征信数据可以了解你的贷款情况;通过电信运营商数据可以了解你的联系人信息;通过房屋中介数据可以了解你的居住房产信息;通过电子商务数据可以了解你的消费信息.......当数据积累的维度和深度足够且能够很好的整合时,就能提升对欺诈的防范能力,降低坏账率。

信用风险评估

互联网金融创新的快捷、简化、纯信用的特点同样对信用风险评估提出来挑战,申请快捷要求贷款审批系统化、自动化,降低人工审批的比重,简化材料导致更严重的信息不对称,而纯信用又对客户风险评估的准确性提出更高的要求。以上特点决定了创新模式下需从多维度获取客户信息,并以风险计量技术为基础实现风险管理。

大数据下风险计量技术突破传统的先知,在数据方面融入大量的非传统数据,并与传统数据结合,更全面地评估贷款人的信用情况。在风险计量技术方面,不再受限制于logistic回归、决策树等成熟的统计方法,新型的模型技术在实际业务中得到有效应用,从而实现全面、准确评估客户风险的目的。

风险预警

大数据在风险预警方面有着得天独厚的优势。例如电商平台拥有着商铺每个月的交易信息、用户评价信息、浏览信息、收藏信息等。商铺的还款能力源于经营,经营情况可由评价、浏览、收藏等信息综合评估。在整个链条中,跟踪每一节点的异动,从而实现风险的提前预警,而不需要等待违约的真正发生。

另外,大数据在了解借款人共债的问题上也提供了解决途径。可通过互联网获取多维的信息,如通过借款人的联系人、社交圈等关联分析,或借款人在互联网上关注、浏览的贷款信息,社交网络中贷款推销员等多方面。辅助共债情况的判断,让风险预警体系更具实时性与智能化的特征。

再之,基于机器学习,对每位信贷申请人广泛来源的数据进行分析、归类、整理,建立借款人档案,对异常行为模式做出预警。

逾期客户管理

客户发生违约之后的管理是风险全流程管理中非常重要的一个环节,是实现闭环管理和风险指标控制的关键。大数据对于逾期客户管理主要体现以下三个方面:一是优化催收战略;二是客户信息丰富化;三是触达方式的多样化。

催收战略主要由催收方式和计量工具两大部分构成,由计量工具来决定客户的分类,根据客户分类决定所采用的催收方式。大数据为完善计量工具、提高计量模型的准确性提供了一种可能性。另外大数据也衍生中新生的催收方式。传统的催收方式包含信函、短信、电话、上门、司法等。而通过大数据可获取客户的微博微信等新兴社交工具,增加了客户触达方式,从而丰富催收方式。