2018年金融科技持續火爆。在金融科技快速創新發展的背景下，新金融企業若要穩健發展，則必須夯實風控根基。如何利用科技做好風控，是新金融行業廣泛關注的話題。
提到新金融風控背後的“黑科技”，離不開人工智能、大數據、區塊鏈、雲計算等，這些“黑科技”究竟如何助力新金融企業風控？新金融企業又如何建立起有效的風控模型？怎樣做到及時止損、提高效率？
5月29日，由鳳凰網WEMONEY主辦的“解密黑科技 一場有爆點的新金融行業風控SHOW”在北京舉辦。會上有利網風控中心風控總監王威、檸檬科技聯合創始人兼CTO肖勃飛，以及超100位財經媒體記者、新金融從業者齊聚一堂，圍繞“新金融企業風控+科技”這一主議題展開深入討論，共同探討新金融行業風控“爆點”。
與會嘉賓普遍認為，風險控制是金融的核心，而在整個風控過程中，“黑科技”貫穿始終。
黑科技的“助攻”
眾所周知，近年來新金融監管逐步趨嚴，網貸行業出現大洗牌，各大平臺上演“生死時速”。數據顯示，2009年至今，國內累計成立了6114家網貸平臺，截至2018年4月，僅1800餘家在正常運營。
“僅2017年一年死掉的網貸平臺就有600餘家，佔所有平臺的10%。”王威認為，目前網貸行業處在合規和去產能的階段，無法正常運營的網貸平臺，主要存在三類問題：一是違法經營，自融搞資金池，當資金鍊斷裂的時候自然無法支撐；二是惡意欺詐，發佈虛假標的，惡意騙取出借人資金；三是風控不嚴運營不善，借款人逾期，導致平臺無法運轉。
有利網風控中心風控總監 王威
風控成為平臺存活關鍵，“黑科技”如何助攻新金融企業風控？
王威介紹，按照業務邏輯，有利網的風控架構大致分為五層，即數據層、風控系統層、風控邏輯層、業務層以及用戶層。其中，數據層方面，用戶授權後，有利網可獲取客戶的設備信息、徵信報告等，整合加工後形成一定的風險指標，從而構建有效的風控模型。
王威還通過具體案例分享了有利網風控方面應用的“黑科技”。他指出，某些黑產人員會可能盜用用戶銀行卡，並在其綁定的網貸平臺上進行換卡操作，盜用用戶在平臺上的資金。通常來說，所有換卡操作都將由專門的審核人員進行信息核實，不過人工審核的時間較長，用戶體驗並不是很好。
“為防止黑產人員盜用銀行卡，當用戶需要對之前綁定的銀行卡進行換卡操作時，我們採用了人臉識別換卡技術。”王威介紹，人臉識別和活體檢測技術，可實現自動化的換卡審核，同時對操作發起人進行身份校驗，確保操作由賬戶擁有人實際發起。
此外，對於團伙欺詐、貸後催收等問題，有利網也逐步利用大數據、人工智能等科技建立了相應的風控決策引擎和“催收評分卡”，從而提高平臺整體風控、催收效率。
風控“三劍客”
“互聯網金融行業真正的痛點，是大數據風控。”會上，檸檬科技聯合創始人兼CTO肖勃飛也談了其對新金融行業風控的一些看法。
風控是一個複雜的業務流程，從貸前營銷到貸後管理，風控始終貫徹全程，並涵蓋審批、授信、風險預警、貸後催收等各個業務環節。
檸檬科技聯合創始人兼CTO肖勃飛
在肖勃飛看來，目前，新金融行業風控仍存在數據不對稱、模型規則易誤殺易破解等痛點。由於很多新金融用戶缺少傳統金融中使用的結構化數據，很多新金融機構只能通過客戶授權使用其社交、運營商、行為軌跡等非結構化數據，這導致對客戶貸不貸、貸多少的問題難以評估。
肖勃飛稱，對於風控本身來說，最重要的三個要素是數據、模型和系統。由此，他提出了數據處理、模型、系統並重的“風控三劍客”的方法論。數據處理是基礎，模型是能力，而系統是支撐。
其中，數據處理能力是風控的首要條件。肖勃飛介紹，檸檬科技在處理運營商、社交網絡、行為軌跡、消費習慣、信用記錄等在內的甲方授權數據方面，會結合Hadoop、Storm、Spark等分佈式大數據計算平臺，將數據整合為歷史彙總指標、貸款申請人關係等基礎指標。基於這些指標，可有效地反應客戶的資產負債能力，消費習慣行為、社交關係、徵信情況等關鍵信息。
在風控模型方面，肖勃飛進而指出，模型判斷的準確率和覆蓋率，就像天平的兩端，很難達到平衡。要想保證一定的準確率，就要把風險客戶識別出來，這就對模型能力的要求極高，如果模型規則太簡單，就很容易誤殺真實的貸款客戶，也容易被詐騙團伙破解。
“基於此，檸檬科技利用機器學習、快速迭代的模型構架，根據客戶信息校驗和產品設計，濾掉不符合產品要求的客戶；根據反欺詐和申請評分模型，再濾掉具有欺詐風險的客戶；最後根據授信定價模型，給不同的客戶授予不同的額度和定價，並濾掉貸款後可能存在財務風險難以償還貸款的客戶。”肖勃飛稱，通過這幾個步驟，檸檬科技有效解決了“誤殺”的行業難點。
此外，在系統支撐層面，肖勃飛介紹，目前行業普遍缺乏高效的“閉環”式服務，檸檬科技的優勢則在於系統的完整性。其可圍繞數據、模型、和產品三層服務，實現從數據處理到實時監控、實時模型優化的“自動化閉環”。
據瞭解，截至目前，檸檬科技已服務了四川天府銀行、有利網、百融金服、新高金融、銀聯智慧等機構，並與北京大學、廈門大學、西南財經大學統計學院等高校和科研機構建立了深度研發合作關係。
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