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騰訊雲天禦產品負責人王翔：互聯網金融風控的現狀和趨勢
數據猿報道，2017年10月25日，由 數據猿 聯合《清華金融評論》共同主辦的“2017金融科技價值峰會——數據驅動金融商業裂變”在北京隆重召開。本屆峰會主要從「消費金融」、「供應鏈金融」、以及「金融前沿科技探索」三個角度深入探索數據智能為金融領域帶來哪些顛覆式的變革！
以下是數據猿現場直播“騰訊雲天禦產品（業務安全服務）負責人王翔”的發言實錄：
大家好，我今天的分享主要從三方麵來進行，首先介紹一下網絡風控係統的構建。我將會分貸前和貸後兩個環節，從三個維度介紹一下中國17個股份製銀行和4家國有銀行，它們風控係統建設的特點。
首先看一下貸前審批係統的係統現狀。網絡貸款的業務主要是基於銀行存量的客戶進行的，其中申請人的分類程度非常高，它審核的時候有非常針對性的策略，並且審核人員的專業素質是比較強的。傳統銀行在加速建立它風控的係統，其係統主要分成四種類型：一個是互聯網的畫像建設、風險感知、反欺詐係統的建設，以及AI平台的建設。
而貸前人力的投入，主要分成兩種：第一個信審的人員，我們調研過發卡量在四千萬張的銀行，它們一般信審人員都會在一千人左右。而係統風控的團隊一般在兩百個人左右，AI專家人員會比較缺乏。在第三方數據采購方麵，手機銀行一般不具備這樣的數據上報能力，目前銀行也是在和BAT進行合作建設，去建立像設備指紋、IP歸屬、LBS信息等能力。並且銀行現在也開始意識到外部第三方的數據的價值其實是很大的，我們發現有超過30%的銀行已經或準備采購外部的數據源作為風控的補充。對於反欺詐的AI模型，銀行一般都是購買外部的產品。
再來看一下貸後的係統現狀。銀行會做一些精細化的催收，它償還的比例目前來說非常高，並且因為政策的優勢，在一些大型案件的打擊方麵，它的效率也是非常高的。貸後的人力投入方麵，目前使用自動語音+人工+外聘，在這幾種情況下還沒辦法實現催收，可能會采取去委托外部的公司來進行催收的手段。甚至還可以直接對個人資產進行相應的處置。其電話催收團隊會在國內人力成本比較低的地區部署，人員的跨地域管理能力也非常強。
三方數據方麵一般是和大型的互聯網公司成立一個反欺詐的實驗室。
互聯網金融公司的風控，在人工智能的應用上速度是非常快的，它會采用機器學習，甚至是圖計算的方式去做風控。越是頭部的公司，它整合外部數據的能力越強。在催收方麵，其手段就相對來說非常有限。這類公司非常依賴第三方的數據。
再來看看新籌銀行的風控，他們是含著金湯匙出生的，既具有銀行的背景，也具備公司的背景。舉一個例子，它的風控係統是騰訊集團支撐建設的，我們有五大BT提供模型，比如會提供QQ和微信的模型，會提供用戶在消費上麵欺詐的模型，現在微眾的網絡接待是在千分之三的水平。在它出現一些新的案例的時候，也可以快速上線一些我們原來沒有用過的標簽，來快速修補它的模型。並且依托於互聯網公司的優勢，新籌銀行在AI模型，不管是人力還是技術模式上的優勢都是非常明顯的。
目前騰訊安全能力已經覆蓋了全中國超過80%的手機，比如在蘋果IOS或者安卓上麵，會原生帶上我們的一些APK，我們會檢測它是否存在一些惡意的進程，並且去幫助我們的運營商識別電信欺詐，以及一些偽基站的數據。
接下來再分享一下網絡騙貸的趨勢，我們發現高欺詐風險的用戶從今年年初的7%已經提高到了目前的10%，並且具備一定的聚集特征，比如在廣東、廣西、福建、江浙等等一些地區，騙貸率較高。
我們發現在2016年，平均每5小時就有一組信息泄露，包括個人的信息、身份證號、手機號、銀行卡等等，這些信息就會被黑產惡意利用去網上申請貸款。金融黑中介的產業也非常完善，針對不同的黑產，它的收費方式也非常明確。一般這些黑中介會帶來兩大問題：
第一，對網絡借貸公司帶來很大影響，今年3·15我們看到一個新聞，黑中介去農村拉大量農婦去做醫療騙貸，導致醫美貸公司倒閉。
第二，存在監管上的風險。
我們之前和一個互聯網的小貸公司在上海的一個公司做了一次騙貸的測試，當時選取了5249個用戶對他進行放貸。放貸時不用任何的風控策略，申請就直接放貸，每一筆都是三千元左右。事後我們觀察他逾期的情況，可以看到，在第30天還沒有對資金進行償還的比例達到20%以上。也就是說如果沒有任何的風控措施，逾期至少是20%起。
我認為第三方數據反欺詐主要有三點趨勢：首先監管越來越嚴了，像原來貸後資料、逾期的資料修複，已經屬於違法服務；其次就是行業服務的公司在快速增長；然後就是風控的平台化的垂直方向。我們認為平台化主要是擁有大數據的公司，它會提供一些比較通用的服務去服務盡可能多的場景；對於沒有數據的風控公司，將會在具體應用上越做越深。
我們天禦目前已經服務了很多金融企業，並且在多個場景裏都已經驗證了騰訊能力的價值，它的威力是非常強大的。我們也希望跟各個金融企業一起加深探討，真正解決一些行業的痛點問題，共同打造健康互聯網金融環境。
最後更新：2017-10-30 11:45:36