大数据实现智能金融反欺诈_为人处世
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大数据实现智能金融反欺诈

  消费金融领域正面临着产业规划和监管不足、信息和数据安全保护不够,金融欺诈肆无忌惮式野蛮生长的难题,为打造安全的消费金融产品,国内某大型消费金融机构携手联通大数据共同打造“智能风控业务系统",构建灵活、安全且高效的风控管理体系。

  国家统计局数据显示,2019年上半年全国居民人均消费支出达到10330元,比上年同期名义增长7.5%;全国社会消费品零售总额达到19.5万亿元,同比增长8.4%;消费对经济增长的贡献率达60.1%,拉动经济增长3.8个百分点。这些数字表明,消费依然是引领经济稳定增长的重要动力。

  伴随消费数字不断攀升的还有消费金融业务的增长,居民旺盛的消费需求为消费金融市场打开了巨大的发展空间。而在新一代信息技术如大数据、AI、区块链等的加持下,金融行业逐渐步入金融科技阶段,行业服务质量和水平得到了大幅度的提升,金融交易成本不断降低,发展广度和深度不断向前迈进。

  但不容忽视的是,在消费金融领域存在产业规划和监管不足、信息和数据安全保护不够等问题。相关数据显示我国网络黑产从业人员已超过150万且呈产业化发展趋势,其中金融欺诈肆无忌惮式野蛮生长,欺诈行为模式繁杂、难以识别,坏账损失50%以上来源于此,每年造成的损失达千亿级别。如何打造安全、智能的金融反欺诈体系,成为消费金融企业须面对的挑战。

  为了更好地服务用户,打造安全的消费金融产品,国内某大型消费金融机构携手联通大数据共同打造“智能风控业务系统",构建灵活、安全且高效的风控管理体系,实现对不同用户和不同场景的消费进行智能分级、自动校验,对欺诈、伪冒等行为进行有效拦截;同时,双方基于联通大数据的建模能力共同研发预授信用体系“沃信用分”,筛选出优质用户群体从而制定贴心的定制化运营服务,打造专属会员信用服务体系,从而创造高粘度金融消费场景。

  数智加持 让金融欺诈无处遁形

  搭建消费金融反欺诈系统,需要在保障数据安全和用户隐私的前提下,提供尽可能多的数据来源支持,同时,更需要严谨的模型判定其真实的行为模式。在此基础上,系统还要支持金融业务大规模、高并发、毫秒级的特性。高筑的数据和技术门槛使得消费金融企业在搭建反欺诈系统中存在成本高、周期长、效果不显著等诸多问题。

  在结合该消费金融机构的实际需求后,联通大数据公司在充分保障用户隐私安全的前提下为客户构建了规模领先的数据资源池;同时为客户量身定制行为洞察、关系图谱等数十个反欺诈智能模型,以百万级的真实金融场景样本数据为基础,筛选出超过500个特征维度,恶意人群识别度准确的KS值最高达0.45。相较传统反欺诈工具,大幅提升了判别精准度。

  此外,为进一步提升恶意用户识别能力,联通大数据携手腾讯安全,融入腾讯安全营销反欺诈产品解决方案,整合千万级恶意IP及历史欺诈IP,以及上亿级的异网风险手机号码的识别能力,并引入社交、游戏、金融、电商、O2O等领域的黑产大数据进行交叉比对和大数据学习,从而建立了全球最大的黑产知识图谱,助力金融业务安全更上一层楼。

  在“沃信用分”的帮助下,该消费金融机构共筛选出近亿白名单用户,辅助对优质客户群体的定制化运营服务,从源头降低了业务风险的几率,实现信贷业务逾期率由5.8%降低至1.7%。(李经)

[ 责编:赵艳艳 ]

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