消費金融風(fēng)控創(chuàng)新白皮書-金融城&麻袋研究院

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1、0目錄背景描述4一、消費金融行業(yè)大發(fā)展凸顯風(fēng)控和風(fēng)控創(chuàng)新的重要性51）多重因素共同促進消費金融行業(yè)快速發(fā)展51.政策推動與消費升級52.新技術(shù)、新參與機構(gòu)與新消費群體62）風(fēng)控在消金企業(yè)的自身發(fā)展與市場競爭中愈發(fā)重要71.消費金融行業(yè)已進入了管控趨嚴的狀態(tài)，合規(guī)與風(fēng)險防范的要求從外部促使企業(yè)更加重視風(fēng)控環(huán)節(jié)72.消費金融迅速場景化及價格天花板的出現(xiàn)，倒逼企業(yè)強化風(fēng)控以求發(fā)展123）傳統(tǒng)風(fēng)控模式遇到的瓶頸與風(fēng)控的創(chuàng)新131.以資產(chǎn)、現(xiàn)金流、職業(yè)屬性等為風(fēng)控核心的傳統(tǒng)風(fēng)控模式局限性日益突出132.以

2、大數(shù)據(jù)、人工智能為基礎(chǔ)的創(chuàng)新風(fēng)控模式開始深度應(yīng)用14二、消費金融領(lǐng)域的主要風(fēng)控技術(shù)創(chuàng)新141）生物特征識別141.生物特征識別技術(shù)的發(fā)展概況142.生物特征識別的主要熱點技術(shù)及應(yīng)用152）機器學(xué)習(xí)與模型訓(xùn)練171.機器學(xué)習(xí)的概述172.在金融領(lǐng)域的主要細分場景應(yīng)用173）自然語言處理181.自然語言處理的基本概念182.自然語言處理在金融領(lǐng)域的主要應(yīng)用現(xiàn)狀181）大數(shù)據(jù)抓取與數(shù)據(jù)處理191.大數(shù)據(jù)技術(shù)基本概念192.在消費金融風(fēng)控領(lǐng)域的主要應(yīng)用現(xiàn)狀192）基于大數(shù)據(jù)的用戶畫像201.用戶畫像技術(shù)

3、的基本概況202.用戶畫像技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用20三、風(fēng)控技術(shù)創(chuàng)新的應(yīng)用案例分析211）工商銀行反欺詐風(fēng)控系統(tǒng)211.基于大數(shù)據(jù)抓取與處理智能實時反欺詐系統(tǒng)212.工商銀行大數(shù)據(jù)風(fēng)控成果222）京東金融安全魔方反欺詐系統(tǒng)231.基于生物特征識別技術(shù)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系232.京東金融安全魔方的風(fēng)控成果243）螞蟻花唄智能套現(xiàn)識別系統(tǒng)241.基于生物識別、機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理的套現(xiàn)識別系統(tǒng)242.螞蟻花唄智能反套現(xiàn)風(fēng)控成果254）新網(wǎng)銀行全流程風(fēng)控系統(tǒng)261.基于大數(shù)據(jù)用戶畫像技術(shù)的貸前風(fēng)險識別262

4、.基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的貸中決策迭代體系273.基于大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)的貸后預(yù)警催收系統(tǒng)274.新網(wǎng)銀行大數(shù)據(jù)風(fēng)控成果275）中騰信全流程風(fēng)控系統(tǒng)及小花錢包RiskAI風(fēng)險識別系統(tǒng)281.基于大數(shù)據(jù)、聲紋識別技術(shù)、機器學(xué)習(xí)的貸前反欺詐偵測系統(tǒng)282.基于人臉識別、機器學(xué)習(xí)的小花錢包RiskAI風(fēng)險識別系統(tǒng)293.基于大數(shù)據(jù)多重驗證的貸中決策系統(tǒng)291.基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)、自然語言處理的貸后催收管理系統(tǒng)302.中騰信全流程風(fēng)控系統(tǒng)及小花錢包RiskAI風(fēng)險識別系統(tǒng)風(fēng)控成果...............

5、.......................................................................................................302）百融金服全流程風(fēng)控體系311.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的百融策略引擎一站式貸前風(fēng)控解決方案312.基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的貸中監(jiān)測及預(yù)警體系313.基于大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)技術(shù)的貸后催收體系324.百融金服風(fēng)控體系的效果333）案例總結(jié)33報告結(jié)論34背景描述1）多因素推動消費金融爆發(fā)式增長伴隨著居民可

6、支配收入持續(xù)增長、消費理念的轉(zhuǎn)變、90后逐漸成為未來5年內(nèi)的消費主力，以及95后“互聯(lián)網(wǎng)一代”步入社會，中國正迎來新一輪的消費升級浪潮。同時，伴隨著金融科技的快速發(fā)展，消費群體可以更便捷高效地選擇和使用消費金融服務(wù)，這也進一步帶動了消費金融行業(yè)的爆發(fā)式增長。2）多種亂象伴隨而生消費金融市場發(fā)展的迅猛勢頭，除了持牌的銀行、消費金融公司之外，還吸引了各種類型的互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)涌入這一市場。過度消費、惡意欺詐、重復(fù)授信等行業(yè)亂象也伴隨而生，給消費金融行業(yè)帶來陰影。遏制市場亂象，強化風(fēng)險控制成為企業(yè)生存發(fā)

7、展的關(guān)鍵。3）行業(yè)監(jiān)管提出更高要求隨著金融行業(yè)整體進入強監(jiān)管時代，消費金融行業(yè)的監(jiān)管政策不斷出臺，整體監(jiān)管體系也日趨完善。行業(yè)整體進入了規(guī)范發(fā)展的新時期，這也對消費金融從業(yè)機構(gòu)的風(fēng)控效率和技術(shù)創(chuàng)新提出了更高的要求。4）傳統(tǒng)風(fēng)控技術(shù)的缺陷制約了消費金融業(yè)務(wù)進一步發(fā)展傳統(tǒng)的信用評分模型主要使用歷史借貸數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)來預(yù)測和判斷借款人的違約風(fēng)險，采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法進行分析，這種方法最大的缺陷就是無法對那些缺乏歷史借貸數(shù)據(jù)的借款人進行信用風(fēng)險評估1。另外，傳統(tǒng)金融機構(gòu)僅能掌握客戶與自身相關(guān)的金融行為，無

8、法獲得客戶在社會生活中體現(xiàn)興趣愛好、生活習(xí)慣、消費傾向的情感或行為數(shù)據(jù)，無法與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)形成聯(lián)動。再加上部分涉足消費金融業(yè)務(wù)的傳統(tǒng)金融機構(gòu)，對新業(yè)務(wù)的風(fēng)控方式上依然過度依賴傳統(tǒng)風(fēng)控方法，自身的風(fēng)控管理團隊對于風(fēng)控新技術(shù)的使用，無論是人才儲備還是整體風(fēng)控思路上均有一定的欠缺。1《金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的風(fēng)險與監(jiān)管》，央行金融研究所所長孫國峰一、消費金融行業(yè)大發(fā)展凸顯風(fēng)控和風(fēng)控創(chuàng)新的重要性1）多重因素共同促進消費金融行業(yè)快速發(fā)展從2013年到2017年的5年時間里，我國消費金融迅速發(fā)展，除去住房貸款的消費信貸