消费金融风控创新的六大突围路径

文／本刊记者 史 诗

7月9日，金融城与麻袋研究院联合发布《消费金融风控创新白皮书》（下称《白皮书》），这是一份聚焦于消费金融行业风控技术创新的研究报告。

在中国金融监管趋严的背景下，消费金融行业乱象频出受到严厉的整治。《白皮书》指出：“市场乱象整治的最终目的，在于控制金融风险，让金融业务回归金融本质，加强风险管理。”

金融城CEO吴雨珊在报告发布会上表示：金融机构的强监管态势会长期持续，消费金融从业者必须顺应监管指向，加强风控能力建设，尤其是利用大数据、机器学习等新技术提升风控水平，才能实现长远的发展。

《白皮书》联合发布方麻袋研究院总监路南指出，风控创新不能仅仅停留在理论层面，就像金融创新不能“脱实向虚”，而应当讲求实效和“落地”，真正提升企业的抗风险能力。

《白皮书》选取了消费金融行业不同类型的六大案例，如传统银行的代表工商银行、互联网银行新网银行、电商金融巨头蚂蚁金服和京东金融、消费金融科技服务企业中腾信等，通过分析这些企业在风控方面的技术应用，发现技术创新的融合发展趋势，消费金融企业应如何通过技术创新实现突围。

风控创新驱动力

近年来消费金融市场发展迅猛，除了持牌的银行、消费金融公司之外，还吸引了各种类型的互联网金融机构涌入市场。

《白皮书》指出：过度消费、恶意欺诈、重复授信等行业乱象伴随而生，给消费金融行业带来阴影。遏制市场乱象，强化风险控制成为企业生存发展的关键。

中国银保监会和国家互联网金融风险专项整治办公室，自2017年下半年以来，密集出台了多项政策，针对消费金融行业的客户群体、杠杆率、合作模式及借贷利率，均做了严格限制。

“这对消费金融从业机构的风控效率和技术创新提出了更高的要求。”《白皮书》指出，由网络黑产主导的消费金融欺诈发展肆虐，已经渗透到消费金融营销、注册、借贷、支付等各个环节。”

无论是监管政策变化还是行业黑产攻击的升级，都要求消费金融企业不断应用新的技术，提升风控系统的“免疫力”。

《白皮书》的研究显示，新的风控模式目前主要运用了生物特征识别、机器学习与模型训练、自然语言处理、大数据抓取与数据处理、基于大数据的用户画像等五类技术，并将这些技术应用于消费金融领域的金融服务自动化、客户关系管理、反欺诈、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。

六大案例详解

随着上述技术在消费金融领域的应用，市场上也涌现出一批风控技术创新的领先企业。

工商银行在消费金融风控领域构建了外部欺诈风险信息系统，并进一步收集全行风险大数据进行挖掘处理，通过关联业务分析和数据可视化建设，基于风险大数据重构了银行风控体系。

新兴互联网银行新网银行，实现了业务全在线化运营，可以通过金融科技对完全陌生的客户进行精准画像和风险扫描，同时还依托大数据和人工智能构建“贷后预警”、“智能催收”风控体系，在贷后环节进行全面的智能监控。

蚂蚁金服和京东金融这样的综合性互联网金融企业，依托母公司的电商、旅游、娱乐等多个消费场景，积累了大量用户的消费数据、行为数据和支付数据。基于这部分大数据，通过创新的技术手段来提升自身消费金融业务的风控水平。例如蚂蚁金服的CTU系统，通过数据分析、数据挖掘进行机器学习，自动更新完善风险监控策略。而京东金融则自主研发了安全魔方系统和天盾账户安全与反欺诈系统，聚焦实时账户行为，基于账户历史行为模式、当前操作行为和设备环境等因素，有效防范申请欺诈、信用欺诈、账户盗用等风险。

作为消费金融科技服务平台，中腾信基于大数据分析建模、机器学习及前端生物识别技术，自主研发了包括反欺诈侦测系统、决策引擎系统及催收系统在内的全流程风控系统，为多家金融机构及P2P提供风控技术辅助服务。在生物识别技术方面，中腾信是消费金融领域第一个成熟应用声纹识别技术的公司。中腾信子公司的主打产品“小花钱包”，在贷前风险识别环节独立应用了自主研发的RiskAI系统，利用生物识别和机器学习技术，结合云计算和大数据模型，已实现平均每天处理2万件业务，件均处理时效3—5分钟的超高处理效率。

随着消费金融市场风控技术不断创新，金融机构的反欺诈、反套现、贷后催收管理能力逐渐加强，为消费金融市场发展提供良好的技术保障。

从创新风控模式的应用现状来看，大数据、云计算、人工智能等技术融合运用是大势所趋，并且仍有极大地提升空间。

《白皮书》的一个重要观点是，未来风控技术创新，最可能取得突破性进展的领域在大数据处理环节，如果该环节能够有效排除“脏数据”对用户数据的污染，整个消费金融风控体系的效能还将取得显著的提升，进而保障整个行业能够继续平稳健康发展。