案例 ▏極光大數(shù)據(jù)在“金融反欺詐”中的應(yīng)用

來源：金融時報 時間：2017-02-23 15:56:53 作者：

　　近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的迅速壯大，各類類信貸產(chǎn)品的消費群體范圍日益擴大。無論是傳統(tǒng)金融機構(gòu)，還是新興互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)，都要面臨如何更高效的篩選客戶和預(yù)防欺詐行為的挑戰(zhàn)。這種需求也催生了巨大的金融反欺詐服務(wù)市場。目前國內(nèi)“金融反欺詐”的數(shù)據(jù)提供市場現(xiàn)狀如何、未來發(fā)展空間怎樣?應(yīng)該如何推動該市場良性發(fā)展? 圍繞上述問題，近日金融行業(yè)的權(quán)威媒體、中國人民銀行旗下《金融時報》獨家專訪了極光大數(shù)據(jù)的CEO羅偉東，就大數(shù)據(jù)在“金融反欺詐”中的應(yīng)用做了深入的探討。

　　作為中國領(lǐng)先的移動大數(shù)據(jù)服務(wù)商，極光的大數(shù)據(jù)反欺詐服務(wù)已在業(yè)內(nèi)享有較高知名度。同時，其作為一家2011年成立的創(chuàng)業(yè)公司，已順利完成三輪融資，投資機構(gòu)中不乏IDG等大型投資機構(gòu)。

　　記者：據(jù)您了解，目前國內(nèi)“金融反欺詐”的數(shù)據(jù)提供市場現(xiàn)狀是怎樣的?

　　羅偉東：從業(yè)務(wù)開展模式看，傳統(tǒng)的金融企業(yè)一般會采取“黑白名單”、基于規(guī)則的防范機制，和通過自有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分析建模等傳統(tǒng)方式來做風控。但這些方式往往存在滯后性、機制僵化和數(shù)據(jù)不全面等弊病，導(dǎo)致金融風控只能做到一定程度的“未雨綢繆”，起不到真正的全面風險控制。而一些互聯(lián)網(wǎng)金融公司以互聯(lián)網(wǎng)思維來做互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)，比如 P2P、消費金融等，流量至上的原則往往會帶來風控的危機。此外，這些互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的用戶，大部分是缺乏央行征信數(shù)據(jù)的群體。缺乏多維度數(shù)據(jù)支持，以及風控模型的迭代驗證，互聯(lián)網(wǎng)金融的風控步履維艱，行業(yè)壞賬率居高不下。

　　從數(shù)據(jù)源模式看，目前在金融反欺詐領(lǐng)域，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)提供方往往就是央行的征信數(shù)據(jù)，銀行及企業(yè)的內(nèi)部客戶數(shù)據(jù)，同時會對外采購一定范圍內(nèi)的通信運營商的數(shù)據(jù)、機構(gòu)數(shù)據(jù)等，甚至會去數(shù)據(jù)黑市上買一些非法的用戶信息作為數(shù)據(jù)來源。這些數(shù)據(jù)往往在多樣性、實時性、完整性、準確性和真實性上存在比較大的問題。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，企業(yè)會越來越重視移動端的用戶行為數(shù)據(jù)，然而，如何通過移動端用戶行為數(shù)據(jù)提高“金融反欺詐”服務(wù)能力是一個非常有趣的方向。因此，我認為“金融反欺詐”的數(shù)據(jù)提供市場目前還不是特別成熟，部分數(shù)據(jù)源所提供的數(shù)據(jù)的價值還有待商榷。

　　從數(shù)據(jù)分析技術(shù)看，目前大家大多采用比較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法。目前大家常用的算法主要有隨機森林模型，決策樹模型，邏輯回歸模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，支持向量機，深度學(xué)習等模型。這些技術(shù)其實都很成熟了。我們知道數(shù)據(jù)和特征比模型更重要，數(shù)據(jù)和特征決定了機器學(xué)習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。

　　2、大數(shù)據(jù)在“金融反欺詐”領(lǐng)域的未來發(fā)展空間如何?在推動這個市場良性發(fā)展方面，您有哪些建議?

　　羅偉東：就像前面提到的，近幾年互聯(lián)網(wǎng)金融爆發(fā)式發(fā)展，行業(yè)的迅速膨脹的背后，是風險的急劇增長。除了傳統(tǒng)的信用風險，外部欺詐已經(jīng)成為一個主要風險，甚至在一些P2P公司，惡意欺詐產(chǎn)生的損失占整體壞賬的60%。傳統(tǒng)的風險預(yù)防機制無法應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，而基于移動數(shù)據(jù)的反欺詐產(chǎn)品則可以很好地解決這個問題。

　　基于大數(shù)據(jù)的反欺詐機制最大的價值在于可以將更多方面的影響因素納入到業(yè)務(wù)風控領(lǐng)域。以我們極光大數(shù)據(jù)提供的反欺詐服務(wù)為例，這套體系可以從移動應(yīng)用使用習慣、線下活動習慣、特定領(lǐng)域互聯(lián)網(wǎng)+行為習慣等多個維度對用戶的風險等級進行評估，進而為金融企業(yè)的借貸行為及產(chǎn)品決策提供建議。

　　整個評估過程完全在極光自有的數(shù)據(jù)源中進行，金融企業(yè)甚至無需共享自身的敏感數(shù)據(jù)即可完成評估。因此我認為，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)不斷深入人們的生活，利用大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)進行反欺詐的市場前景將會非常廣闊。

　　和數(shù)據(jù)相關(guān)的行業(yè)的良性發(fā)展，首先就是要求數(shù)據(jù)本身的真實可靠和準確，同時數(shù)據(jù)的實時性和質(zhì)量也非常重要。所以我們認為：企業(yè)要堅決抵制黑產(chǎn)數(shù)據(jù)，首先這些數(shù)據(jù)的合法性存在很大的問題，而從數(shù)據(jù)的準確和實時性上面也無法提供企業(yè)所需要的數(shù)據(jù)

　　同時，我們建議企業(yè)更加重視外部合法數(shù)據(jù)源價值挖掘的合作，從我們的經(jīng)驗可以看到外部數(shù)據(jù)尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)行為特征的應(yīng)用方法其實還存在很大距離，外部數(shù)據(jù)在企業(yè)的反欺詐方向的作用還可以進一步挖掘。

　　記者：極光大數(shù)據(jù)在“金融反欺詐”方面有哪些具體優(yōu)勢?

　　羅偉東：極光大數(shù)據(jù)從移動互聯(lián)網(wǎng)+的角度和行為特征角度，幫助企業(yè)實現(xiàn)風控領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)資源和技術(shù)的應(yīng)用，這是真正意義上的大數(shù)據(jù)反欺詐，相對于從業(yè)務(wù)本身來進行模型開發(fā)和預(yù)測的傳統(tǒng)模式，擁有四大優(yōu)勢：

　　一是，數(shù)據(jù)種類多，數(shù)據(jù)量大，幫助企業(yè)找到風險客戶的多方面行為特征，有利于發(fā)掘關(guān)聯(lián)性高的因子。目前極光大數(shù)據(jù)反欺詐服務(wù)已經(jīng)覆蓋了 3600萬風險用戶，分析了 3億多個風險行為，識別出超過1700萬 的 “羊毛黨” 用戶群。二是，極光大數(shù)據(jù)引擎的挖掘和分析能力強大，機器學(xué)習技術(shù)可以實現(xiàn)評估模型自主學(xué)習和提升。三是，極光自身的數(shù)據(jù)全、數(shù)據(jù)新，數(shù)據(jù)和評估標準橫跨多個行業(yè)，企業(yè)能夠?qū)崟r監(jiān)控評估結(jié)果，可與原有風控體系互為補充，發(fā)揮協(xié)防作用;四是，我們與很多金融機構(gòu)金融機構(gòu)及征信機構(gòu)都保持著良好的合作關(guān)系，在共同開發(fā)偵測模型、欺詐名單庫共享等領(lǐng)域密切合作

　　記者：除了金融反欺詐，可否分享一下大數(shù)據(jù)對于整個金融行業(yè)有何巨大的意義?如何幫助金融企業(yè)和整個金融行業(yè)提升效率、解決問題呢?

　　羅偉東：現(xiàn)階段，隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日益深化，數(shù)據(jù)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并成為未來發(fā)展的“生產(chǎn)力”。大數(shù)據(jù)本身的意義就在于可以幫助行業(yè)解決一直以來都難以解決的問題并提升運營效率。除了提升金融風控水平之外，在很多領(lǐng)域大數(shù)據(jù)都能發(fā)揮作用。比如消費金融的ABS資產(chǎn)證券化，極光可以通過大數(shù)據(jù)幫助評級機構(gòu)更好地建立有效模型對資產(chǎn)進行評級，也可以幫助投資人識別優(yōu)質(zhì)和劣質(zhì)資產(chǎn)，從而有助于推進消費金融的資產(chǎn)證券化進程，降低整個行業(yè)的資金利用成本。

　　此外，在金融機構(gòu)的精準營銷方面，潛在客戶識別、特征客戶的定向服務(wù)等都可以利用大數(shù)據(jù)來提升運營效率，突破企業(yè)原有的天花板。比如，極光提供的綜合性營銷服務(wù)可以幫助企業(yè)優(yōu)化自己的流量營銷策略，也可以充分利用 PB 級外部數(shù)據(jù)資源，幫助企業(yè)降低外部數(shù)據(jù)應(yīng)用門檻，例如通過極光大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)服務(wù)和線上線下融合平臺幫助金融企業(yè)比如銀行企業(yè)擴大信用卡消費的場景和活躍度。

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責任編輯：陳近梅