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互联网金融大数据风控与传统风控的区别

来源 :搜狐 访问次数 : 发布时间 :2018-10-18

互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控,实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网金融公司利用大数据进行风控时,都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估,借款人的信用风险就被揭示的更充分,信用评分就会更加客观,接近借款人实际风险。

而相对于传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右,包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产,汽车、单位、还贷记录等,金融企业参考用户提交的数据进行打分,最后得到申请人的信用评分,依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。

那么,亿美软通大数据风控到底是怎么一回事呢?与传统风控相比,它又是怎样来进行风险识别的呢?

常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种:

1、身份核验

验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以亿美软通的数据服务来验证姓名、身份证号,借助银联数据来验证银行卡号和姓名,利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。

如果借款人是欺诈用户,就需要进行人脸识别了,人脸识别等原理是调用国政通/公安局API接口,将申请人实时拍摄的照片/视频同客户预留在公安的身份证进行识别,通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。

其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录,或者验证客户的学历证书和身份认证。

2、反欺诈服务

大部分的贷款申请都从线下移到了线上,特别是在互联网金融领域,消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。

线上申请时,申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址,居住地址,工作单位,单位电话,单位名称等。如果是欺诈用户,其填写的信息往往会出现一些规律,企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市,不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。

如果企业发现一些重复的信息和电话号码,申请人欺诈的可能性就会很高。

3、风险预警

欺诈用户往往事先准备好用户基本信息,在申请过程中,快速进行填写,批量作业,在多家网站进行申请,通过提高申请量来获得更多的贷款。

企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为,计算客户阅读条款的时间,填写信息的时间,申请贷款的时间等,如果这些申请时间大大小于正常客户申请时间,例如填写地址信息小于2秒,阅读条款少于3秒钟,申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键,一般晚上11点以后申请贷款的申请人,欺诈比例和违约比例较高。

这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向,企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户,做好风险预警机制。

4黑名单

互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈,70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回,另外的一些可以通过催收公司进行催收,M2逾期的回收率在20%左右。

市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作,其主要的商业模式是反欺诈识别,灰名单识别,以及客户征信评分。反欺诈识别中,重要的一个参考就是黑名单,市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单,大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单,真正有价值的黑名单在两百万左右。

黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户,其中很大一部分不再有借贷行为,参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司,催收的成功率一般小于于30%(M3以上的),会产生很多黑名单。

亿美软通大数据平台,打造灵动的一体化风控闭环,通过业内领先的风险决策引擎,解决企业账号、活动、交易等关键业务环节存在的欺诈威胁,降低企业经济损失。


文章关键字: 数据 金融 风险 风控 借款人