平博代理_招联风险总监关鑫揭秘:互联网金融欺诈风险三大痛点

2020-01-10 16:45:10 

平博代理_招联风险总监关鑫揭秘:互联网金融欺诈风险三大痛点

平博代理,在合规的前提下,如何利用科技来助力金融风控?

日前,在新流财经主办的“金融科技:拥抱全面合规时代”研讨会上,招联消费金融风险总监关鑫介绍了目前互联网金融欺诈风险的三大痛点,并分享了招联消费金融针对这些痛点的解决方案。

新流财经将关鑫的演讲干货总结如下:

互联网金融企业在欺诈风险中的三大痛点——

一、欺诈手法更新快,难以预测,管控存在滞后性。

具体来说,如公检法查案、注销金融账户、刷单赚佣金等版本;欺诈手段不断迭代,假客服、杀猪盘、虚假车行、变相回购手机等。但这些欺诈一般都具有滞后性,也就是通过后端调查才能还原案件。

——解决方案:

招联消费金融建立了一个集“系统采集”、“数据清洗”、“系统配置”、“闭环管理”四位一体的“情报监控系统”,主要用来监控黑灰产动态、攻击手法研究、同业风险评估。这个系统实现了最快5分钟“实时”预警的核心功能。

这个系统有行业性的风险,知道黑产关注哪类机构,黑产用什么方式实施攻击,最近市场的“新口子”,这个系统可以帮助管理人员监控整个市场变化。

该监控系统在搭建过程中用了热词提取技术,词库量级数4000+,也用了实体识别和语义识别,涵盖“黑灰产术语”(支付宝大毛、菠菜等)、“风险敏感词”(强制、空放、撸口子、变现、代提、秒回等)、“同业产品词”等。

该监控平台的模型可自动识别风险类型共计八大类(诈骗风险、疑似风控破解、逾期风险、套现风险、中介代办风险、接口风险、活动风险、声誉风险),其中“套现风险”识别率最高超过95%。

这个监控系统在内部的运作流程形成了一个差异化的动态预警机制,也就是整个预警层级设立一套闭环的处理流程,包括处理实效的跟踪,处置方案的效果等。

二、产业化、集团化欺诈。

这类欺诈从信息源抓取、隐私售卖、作案手法研究、作案工具租售、实施欺诈、销赃变现等环节形成覆盖上下游的完整的黑色产业链,形成产业化分工;欺诈份子为规模化获利,往往以公司化运营的方式,对批量的客户实施欺诈,使得受害客群呈现集团化。

——解决方案:

在集团性欺诈中,招联用了两个工具,首先是实时业务数据,通过引入流式计算引擎,使得新的业务数据能够实时写入图谱;参考开源的图数据库框架,自研分布式图数据存储,特有的数据存储和索引结构,满足业务的毫秒级高性能查询引擎;同时在hadoop(一种能够对大量数据进行分布式处理的系统基础架构)之上构建挖掘系统,能满足大数据跑批分析的需求。因此整个图谱系统,已容纳10亿级底层基础数据,可实时入图,业务系统多线并发查询,查询时效50毫秒。

招联现在申请量9800万,原始的数据量级远远超过十亿量,但是数据要清洗,把脏的数据清洗掉,留下来的是实时高效运行的数据,才真正对数据分析有意义。

模型探索方面,利用了空间马尔科夫链。

此外就是设计图谱,图谱对于欺诈是非常关键的指标,真正关注的欺诈,如商户欺诈、伪冒申请商户盗用已经逐步消失了,占比非常低。我们目前面临的是第三方诈骗,个人欺诈等等。

用图谱来衡量内外部欺诈形式,主要针对第三方欺诈。

在申请环节用图谱的评分,不代表欺诈的高低,但可以代表每个月或者观测时间之内,对于外部的第三方欺诈对于你的关注程度。在这个基础上,图谱形成基础性防控欺诈的工具,

招联16年开始搭建星图网络。目前已累积十亿级的图谱系统,三级关联网络。欺诈风险识别率,以授信审批环节为例,预警人工调查认定超过37.5%,欺诈风险超过常规客户的20倍,图评分的ks值超过50。

图谱变量已经在多个信用模型中得到了应用,变量层最主要的模型变量之一,其管控客户的信用风险,也超过整体客群的2.5倍。

一些诈骗案例地域分散,用传统的gps聚类的方式容易产生误杀,此外图背景识别的话,识别效率非常低,它的点非常分散。

如果用多维空间(多维空间只是一个名字),背后核心是什么?把gps渔网技术和图背景结合到一起应用的。

第一步:先对照片进行处理,这个部分大量运用了前沿的深度学习和机器视觉技术,我们需要把照片的人/背景像素进行分割并保留背景部分,对空白的地方进行背景修复,然后生成一个背景特征。

第二步:基于生成的背景特征,在数据库中找到当前gps附近的存量背景特征,统计背景相似的个数;

第三步:通过背景相似关系,聚类形成团伙并进行规则计算。计算的结果将用于风险管控和案件调查。

三、本人欺诈。

本人欺诈最主要有三类,一类是恶意否认,来逃避还款责任的;一类是传统的线下融资、诈骗类;一类是偏线上的电信诈骗。这类风险的管控,传统管控思路仍以人为主,管控成本极高,且效果较弱。

——解决方案:

早期,招联建立了比较大的审批团队,有初审、终审等,2017年招联做了自动化策略,取消了审批团队,但是人工电审仍然有必要,不过不是再搭建审批团队,而是利用ai外呼。

ai外呼可以实现主动排查的功能,不过后续还有蛮多的优化空间。在深度自主性的排查方面,整个技术和应用还有更大的挖掘空间。

招联已经将人工智能外呼应用到风控防控领域,拓展了现有外呼的应用场景;搭建了基于ai外呼的欺诈风险决策体系,将专家的风险排查经验赋予机器,进而在保证客户体验的情况下实现风险排查;累计上线部署8条线路,200+个意图,1000+个话术;目前ai外呼专家在招联主要应用与风险贷款告知、电信诈骗风险排查、贷后回访等场景,对于欺诈风险深度排查方面,在智能化程度仍有提升空间。

基于以上解决方案,招联消费金融已经做到欺诈bp0.005(伪冒和信息盗用是千万分之五)、欺诈拒绝稳定控制在2%以内、近一年集团性欺诈案件量为0​。​

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