智能风控：趋势、展位及 4 大核心痛点.docx

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1、智能风控：趋势、展位及4大核心痛点01宏观趋势都说金融行业是一个看天吃饭的行业，如何更深入的理解这句话？我们首先来看一下2000年以来GDP的增速:GDP增速(%)5 -0 J2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014可以看出整体不可避免的下行趋势，特别是08年经济危机以后,整个上升的势头彻底被扭转了。金融行业又如何呢？以信息披露相对完整的银行业为例，根据毕马威发布的2021年中国银行业调查报告：总资产一同比，右轴数据来源：Wind,毕马威分析2014年以后，银行业的资产规模的同比增速也成

2、下降趋势。笔者又找了再往前几年的数据，并且将两张图合起来看：可以明显的看出，商业银行的总资产规模同比增速，和GDP的同比增速呈正相关，并且还会受到其他因素的影响。比如2014年的增速只有2. 37,回想一下不难记起，2013年是互联网金融元年，余额宝横空出世，银行的存款大规模流失。比如2009年增速突然提高，源于2008年的4万亿。继续尝试将2000年以后分为三个阶段，08年以前银行业的主要客户都是公司客户，在外需的带动下，经济的强劲增长，使得大中型企业利润每年以高速增长，银行的助力更加速了这一趋势。08年以后，随着4万亿流向市场，政府投资也水涨船高，大型基建等工程全面铺开，银行的主要客户开始

3、逐渐切换到政府。随着互联网巨头的异业竞争加剧，银行业转型的压力越来越大，传统的垒大户模式已经难以为继。在2017年左右，发力零售客户已经成为银行业共识。02银行智能风控的核心痛点零售客户经营的核心优势，在于风险分散，一旦全套的零售客户经营体系和机制建立，可以快速增大规模，实现边际成本递减。同时也带来了诸多挑战，比如大量的客户进件，就要求传统的人工审核模式必须向自动化的审批转变，同时一，要面临相比线下审批模式更多的未知风险。总结下来，笔者认为，银行业智能风控的核心痛点有以下四个方面。1 .定位风险部门一直扮演的是踩刹车的角色，而业务部门扮演的则是踩油门的角色。如果风险部门的KPI,依然只是不良率

4、等指标，那把刹车踩到底确实是实现风险部门利益最大化的方法。“只要我不放，就不会不良”。然而，银行其实是一个经营风险的机构，并不是一个规避风险的机构，因此，最顶级的风控目标，不是尽可能低的不良率，而是在风险可控的前提下，实现利润最大化。只有定位的改变，才能破除风险部门与业务部门之间的藩篱。2 .组织与机制思想上，定位改变了，还需要落到行动上。首先从指挥棒开始，风险部门的KPI与业务部门共担，有利于风险部门与业务部门真正的统一目标，朝同一个方向使力。其次，参考数字化转型中常见的将IT和数据团队嵌入业务条线的做法，风险团队也可以嵌入业务条线，采用双线汇报的机制，融入业务团队，同时又保持风险的独立性。

5、3 .人才整体战略方向的改变，也使得风险团队的人才能力和技能要求发生了变化，数据分析、统计、量化、建模的人才比例需要大幅增加，同时，还要求风险部门了解业务形态，把控各类新型的业务模式中的潜在风险，对人才的综合能力提出了更高的要求。4 .数字化能力最后，才是数字化能力，或者说智能风控的能力。无抵押，无接触的业务模式，倒逼风控模式的变革，从人工审核+专家规则模式，逐步过渡到数据支撑+自动化决策模式。风控系统和外部数据的采购，可以较快的弥补数字化能力的短板，然而，很多银行在建立了数字化的风控、反欺诈、审批、决策引擎、外部数据管理系统以后，却发现业务还是没有太大起色,量仍然上不去，拒绝率太高，客户体验

6、不够好。究其原因，还是前三个痛点没有能够很好的解决。03智能风控能力分解银行的全面风险管理体系，通常包括信用风险、市场风险、操作风险及其他风险的管理，特别是在巴塞尔协议的要求下，涉及很多风险报表、指标、风险计量、压力测试、资本充足率管理等等细节。而智能风控，目前来看，主要还是覆盖信用风险中的个人信贷风险，以及交易风险的部分。从个人信贷的风控全流程上看，涉及身份识别（KYC）、反欺诈、进件、贷前审批、贷中监控、贷后催收等环节。证件照比对逐户比对识别伪造证件O视频见证开户准入策略线下网点客户识别活体检测耽在线双录识8!）客户身份及真实意愿识别非实时1照片,视频申请模型A卡身份识另！JKYC反欺诈L

7、卡反欺诈模型、图计算模型i外呼确认人脸识别图片比对团伙识别身份高风险生僻字识别甄别伪图录像及;受胁迫等进件询问真意愿操作确认防止短信劫持案件隔遒规则更新渠道风控知识图谱防止OCR信息垓对整个信贷风控中面临的风险，可粗略的分为欺诈风险和信用风险，最大的风险来自于欺诈风险，因为欺诈意味着借款人失联，意味着整笔贷款的损失，而信用风险，还有可能通过贷中监控和贷后催收挽回部分损失。从欺诈主体上分，可分为第一方欺诈（本人骗贷），第二方欺诈（内部欺诈或内外勾结），第三方欺诈（伪冒或团案）。这三类欺诈，带来的损失依次上升。第一方欺诈，单人作案，不成规模，损失可控，而且可通过外部数据识别；第二方欺诈，较难防范，

8、需要通过内部合规制度，权限隔离，加大自动化审批程度，减少人为干预环节，定期轮岗等等手段来防范；第三方欺诈，损失最大，需要重点防范。比较常见的模式是，黑产团伙盗用一批四件套身份信息，在十八线小城寻找与被盗身份证照片面貌相似的人办理新的手机号、银行卡，并通过养卡等手段伪装成正常账户，通过养号等手段伪装成正常使用的手机号，半年或一年后，集中申请大量机构的消费贷、信用卡等等,套现离场。甚至，通过银行的特殊贷款品种，从数据源入手批量造假的，比如黑中介通过批量代缴一定时期的公积金（和银行准入策略有关），然后批量申请基于公积金的贷款产品。各类欺诈手段防不胜防，这也是智能风控的核心能力。黑名单数据比对行为数据

9、检视反欺诈真辞占好规则匹配肉肝同怔历史设备比对历史交易特点历史定位页面点击时差键盘敲击速度鼠标移动位置豆制粘贴捕获 GPS出没不良场所搜索黄赌毒同WIFI交易过多低版本登录改密改卡 代理IP 服务器IP 高危IP 收码手机号 失信人名单通过多重手段，依次识别欺诈风险，逐层过滤可疑进件，才有可能将欺诈风险降低。同时，由于欺诈模式的多变，常常难以通过已有规则识别，但是团案的发生，通常意味着大量特征趋于一致，因此，可考虑通过无监督算法，聚类识别进件中的共性特征。L有组织大规模提前注册或盗底，二账户，通过一段时间的正常交易获得反欺诈系统的“信任”，在统一发动攻击时，突然激活进行攻击每次攻击会利用很多独

10、立的看起来正常的账户，范，损失此外在非信贷领域，也存在大量的欺诈风险。此前的文章中曾经提到，黑客利用银行App人脸识别的漏洞，批量开立二类账户。骤)，姓名：黑字姓广；证件号：黑客证件号手机3 ： - 黑客与机U手机证码：黑沃洋机号收到的验证码身份证照片：黑客身份证照片模块B人脸识别信息：姓名：伪造身出姓名证件类型：证件号：伪造身份证件号手机号：伪造身份手机L号手机黑证码：为造身份手1几号收到的验证码身份证照片：伪造身份证照片)模块B人脸识信息：-J黑客人除识别加将数据)黑客砥别加密贽据)被告人田世纪通过软件抓包、PS身份证等非法手段，在厦门银行手机银行app内使用虚假身份信息注册银行n、m类账

11、户.其在注册账户过程中,先输入本人身份信息，待进行人脸识别步骤时，利用软件抓包技术将银行系统下发的人脸识别身份认证数据包进行拦截并保存.尔后，在输入开卡密码步骤，被告人田世纪将app返回到第一步(上传身份证照片之步骤)，;输入伪造的身份信息，并再次进入到人脸识别之身份验证步骤，此时,其上传此前拦截下来的包含其本人的身份信息数据包，使系统误以为要比对其本人的身份信息，其遂用本人人脸通过银行系统人脸识比对，使得成功利用虚假身份信息注册到银行账户.模块A基本信息:模块A基本信息:窗斗来源:httpy/04行业主流玩家笔者基于易观智库2018年的智能风控报告，更新了这几年新晋的智能风控服务提供商，制作

12、了下图：更新自易观智库2018中国智能风控研究报告及各大榜单的不说行金融科技子工司M6冢)，二 k ；， 一 F思整融科技萨 SfetSSKifiONCCONNECT的洪业数金Cl FINTf.CN总招垠云创邦盛科技| If | hUhTrchncyogvj .： 5ME89Bfontf Inc.4ParadigmREDiT谕履安金科互联网公司吊至楂 q，： B目昭敞裾Dashu v大 C-1弱笛云度小涓金Mx*w *，3Q”6京东取科 &腾讯云美加如货 个人脸数据服务g ： C西骑士 wBAIQiSHICOMI QUANTUM罕库墓技S胃活征信3*里产史L DATAVISORTalkingD

13、otaTRANNO说乐岸斛15 SAYPBIBe舟银联智息) Welsbcsaai匚信用生活照型?curMl*C云真f our. i w工以知敢据By GCIover 1985公众号：蔚/a Sunlin9D KMm字信科技,) *77矽社保卡科技)中需产盛吃，d5国取眼J7DMa独混豆05未来展望商业银行互联网贷款管理暂行办法第三十七条商业银行应当合理分配风险模型开发测试、评审、监测、退出等环节的职责和权限，做到分工明确、责任清晰。商业银行I不得将上述风险模型的管理职责外包,并应当加强风险模型的保密管理。从监管政策上看，思路一直是强调银行具备自主风控能力，避免系统性风险的出现。同时，个人信息保护相关法规、个人信息断直连、征信业务管理办法等的相继落地，也使得纯数据服务的智能风控服务商面临更大的挑战和转型压力。同时，金融产品网络营销管理办法（征求意见稿）也对金融机构的产品营销和引流做出了规定，产品必须是持牌机构的，收费也必须是持牌机构的，一家公司，导流、风控、担保、出资、催收、分成一鱼多吃的情况势必终结。种种政策，导致智能风控服务商朝几个方向转型，数据服务类在百行和朴道接入以后，利润压薄，且随着百行和朴道自身多头数据的积累，多头类查询和评分的价值在逐步降低。这类产品，正朝着联合建模、咨询的