风险是金融的本质，风控是金融的命门。马上消费金融（以下简称“马上金融”）始终将风控视为重中之重，构建自主风控能力、自主研发风控技术，是马上金融风控的核心竞争力。数据决策、智能化、数字化的全面风险管理能力，为马上金融上亿用户构筑了坚固的风险抵御城墙。通过大数据、金融云、人工智能技术的深度融合，马上金融实现了自动化、实时化、自适应的风控体系，形成了灵活迭代的风控策略和千人千面差异化授信及风险定价，并且组建了300多人的大数据风控团队，积累了亿万级数据源、10万+ 风险特征变量、毫秒级的实时数据获取及加工以及2000+风控决策策略、决策流、数据模型人工智能算法。 消费金融行业本身自带的小额分散、客群下沉、复杂多元场景、线上化审批等属性，就意味着风控难度的增加和对线上化风控技术的挑战。今年受疫情影响，消费者的收入、预期变化，可能导致消费疲弱，部分用户收入和偿债能力、还款意愿也会受影响，这又进一步给风控带来新的挑战。新冠疫情带来了危，但同时也看到，风控的地位空前提高，“命门”的意义得以凸显。风控成为最核心的部门，带领金融机构度过风浪，线上化、科技化的进程加速，各机构纷纷积极探索新模式，通过数字化技术赋能金融新风控。 通过数字化全闭环能力的积累，马上金融成功经受住了疫情的考验，并赢得了新的发展机遇。马上金融风控体系的优势体现在：一是多维变量和丰富的模型，多维丰富的变量加工处理以及数据模型化；二是以数据为核心的数据决策审批框架、全面的风险管理框架；三是精细化的客户管理，包括客户风险管理，客户生命周期管理以及客户差异化管理。四是强大的自研智能风控平台，弹性可扩展的架构设计，高频业务及大规模数据处理，全面的数据监控及预警系统；五是自研全渠道、智能化的智能资产管理平台，实现一体化的智能贷后管理。 马上金融自主研发的AI智能语音机器人（300024）、智能IVR、预测试外呼等技术应用，可提供精准、高效、低成本的贷后风控管理手段，同时将反欺诈贯穿“贷前、贷中、贷后”全流程，结合运用唇语识别、人脸识别、OCR识别等人工智能技术及反欺诈综合决策，通过多维数据、指标规则以及多个反欺诈模型预测欺诈趋势，防范欺诈风险。 总之，以自研技术为支撑、并在实战中经历了无数考验的风控体系，让马上金融在行业中脱颖而出。今后马上金融将继续以科技自主创新为驱动，将数字化技术与风控深度融合，不断优化和完善风控体系，始终以将自主风控能力建设作为可持续发展的根基。 (编辑：许楠楠)
近日，最高法拟调整民间借贷利率上限。业内紧急讨论应对，舆论场里却没能掀起浪花。失宠于舆论，说明消费金融正走向成熟，变得模式清晰、未来可预测。 但成熟都有两面性，好的一面是有共识、有规则，消除了冲击性和破坏性，坏的一面则是有惯性、有惰性，失去了多样性和灵活性。在快速变化的时代，惯性太强容易把车开进死胡同。 风控的四大问题 凡事均有利弊。有些弊端，在行业初期不明显，无碍大局；到了一定阶段，就会被激活，显现出杀伤力。 大数据风控之于消费金融便是如此，早期几乎全是优点，随着外部环境的剧烈变化，弊端显现，一些优点也在变缺点。 贷款的关键是风控，风控的核心可归结为四大问题：谁在贷款？贷款干什么？拿什么还款？还不上怎么办？ 在这四大问题上，传统风控与大数据风控给出了不同的解决方案。 传统的消费贷款流程，强调资料证明。申请消费贷款时，银行要求借款人提供在职证明、收入证明、公积金缴费记录，甚至还要查验户口。这些证明文件，能很好地解决“谁在贷款”“拿什么还款”的问题，但手续繁琐，体验较差。 引入互联网技术后，大数据风控用数据取代了这些繁琐的现场手续，便利了借款人，大幅提升了借款效率，满足了消费场景对付款时限性的要求，促进了消费贷款与消费场景的融合。 对于“还不上怎么办”，传统风控强调以抵押担保为抓手。只有借款人收入稳定（如公务员、国企员工、大型企业员工等）且借款金额不高时，银行才会妥协，发放纯信用贷款。 相比之下，大数据风控仍然以数据为抓手，摆脱了对抵押担保的依赖，大幅降低了借款门槛，推动了消费贷款普惠化。 至于“贷款干什么”，无论传统风控还是大数据风控，都未给出解决方案，面临相似的困境：房贷、车贷、消费贷的用途是可控的，现金类贷款难以监测用途。 总的来看，大数据风控更强调便利性、突出普惠性，在上行周期，给增长松开了枷锁，引领了消费金融大发展；但大数据风控也有自身的问题，行业高增长既掩盖了问题，又拖延了问题的解决，到了下行周期，这些问题开始被放大。 大数据风控的“一体两翼” 传统风控，以收入和抵押物为核心抓手，大数据风控给出的解决方案，可以总结为一体两翼策略：以“群体风控”为主体，以“定价覆盖风险”和“催收覆盖不良”为两翼。 所谓群体风控，是指重群体、轻个体。就单个借款人来看，大数据风控做不到精准识别，偏差大（这里仅评价行业一般情况，不同机构间的大数据风控能力有显著差异），相比传统风控手段有差距；但胜在效率高、门槛低，借款人数量足够大，客观上把单个借款人风险湮没在群体之中。 2016年前后，国内居民杠杆率低，且消费金融处在风口期，借钱容易，借款人个体层面的信用风险很低。只要群体层面借款人的财务状况不恶化，模型差一些也能凑合用，不会出大问题。 此时，很多机构的大数据风控，追求的是反欺诈能力。相比传统风控模式，大数据风控接触的不是活生生的人，而是姓名、手机号、身份证号、银行卡号等构成的虚拟字符串。一旦虚拟字符串与真实借款人的映射关系被篡改，如身份证显示为A，实际借款人却是B，就会产生骗贷问题。 综合利用人脸识别、黑名单、网络图谱等手段，大数据风控可以把业务线上化释放出来的猛兽（骗贷风险）重新关进笼子里。但很多机构的大数据风控，对信用风险评估始终重视不足，“只要不骗贷，谁都可以贷”。 所谓“定价覆盖风险、催收覆盖不良”，是指在“拿什么还款、还不上怎么办”的问题上，大数据风控并未给出直接解决方案，而是依靠较高的利率定价、积极的催收进行风险补偿。 大数据风控的“一体两翼”，前几年运转良好；这两年，环境快速变化，“一体两翼”正由助力变阻力。 隐患在凸显 从宏观环境看，这几年居民杠杆率快速上升，导致借款人群体的信用风险不可逆地攀升。疫情之后，失业率上升、收入增速下滑，更是雪上加霜。此时，行业面临的不再是中低信用风险的借款群体，“群体风控”策略正失去对行业的庇护力。 当借款人违约概率普遍增大时，单个借款人的信用风险识别能力就成为消费金融类机构的核心竞争力。一旦金融机构正视信用风险评估，会发现难度比想象中要大：高质量、多维度的数据获取难度在加大，动态变化的环境对数据解析能力的要求也在快速提高。除非前期一直持续进行试错、投入，一直进行模型升级迭代，临阵磨枪是没用的。 “定价覆盖风险”和“催收覆盖不良”，则因监管介入而不同程度失效。 这两年，消费贷款利率定价屡屡受限，早期没有限制，导致高利贷泛滥；之后是36%的红线，倒逼高利贷平台退出市场；当前又在研究上限下调，以降低实体经济融资成本。 随着定价的不断下移，刨去资金、营销、运营等刚性成本后，留给风险成本的空间越来越小了。当定价覆盖风险不可行，放贷机构只能抛弃中高风险借款人，或依靠抵押担保进行风险兜底。 业务空间，正逐步收窄。 催收覆盖不良，效力也已大幅削弱。疫情之下，不少消费贷款机构被“反催收联盟”钳制，正常催收都受影响。催收，再也不是解决“还不上怎么办”的致胜法宝。 以上种种，环环相扣，让“一体两翼”从助力变阻力，消费金融正经历着严峻考验。一些机构的逾期率仍能保持低位，更多机构的利润几乎被拨备吞噬殆尽。 扩张的惯性 很多消费贷款机构，却仍活在过去“高增长、低不良”的幻觉中，过去的美好明明是风口红利，却误以为是自身风控能力超强。当对自身实力存在误解时，消费贷款机构往往会把外部挑战看作机遇，逆势而行，保持扩张的惯性。 这两年，经济下行，削弱借款人的收入偿债能力；大量非持牌放贷机构破产离场，削弱借款人的借新还旧能力；利率定价中枢下行，削弱中高风险群体的融资能力；互联网贷款上征信，让多头借贷无所遁形；…… 一边是借款需求下降，一边是借款人整体风险上行，消费贷款机构在这种情况下逆势扩张，会带来一系列连锁反应。 举例来说，KPI指标100亿，行情好的时候，业务部门能轻松营销200亿，给风控部门留有较大的挑选空间，业务与风控能和谐共处，互为促进；当前环境下，业务部门费心费力只营销来120亿，风控部门几乎没了挑选余地，自然会对抗加剧。 此时，公司层面如果重视风控，会牺牲KPI保风控，接受规模的缩水；但如果对行业环境缺乏清醒认识，基于扩张的惯性以及逆势做大份额的诉求，公司层面很可能牺牲风控保KPI，必然要走入死胡同。 不幸的是，很多机构既缺乏自知之明，也有扩张的惯性。随着大数据风控“一体两翼”逐步失效，即期越追求增长，未来越会以苦涩收场。 空间还在，但要换个活法 当然，也不是不能追求增长。增长空间还在，但增长的来源发生了改变。 从我国居民负债结构看，2017年之前，个人贷款高增长主要是房贷驱动；2017年之后，房贷增速开始下行，消费贷接棒，成为居民杠杆率持续高增长的主要驱动力量。 当前，监管机构对控制居民杠杆率三令五申，宏观经济形势和收入增速也不支持杠杆率继续大幅攀升，依赖于用户下沉的增长模式已经走入死胡同，未来的增长，更多地要靠中高收入群体的负债调结构。 消费贷款并不是居民杠杆的全部，住房抵押贷款才是大头。即便控制居民杠杆率不增长，也可以通过内部调结构为消费贷款挤出空间。即居民房贷还本付息留出的存量缺口，由消费贷进行增量填补。 不过，既然消费贷款的增长源于房贷下降产生的缺口，也就是说增长主要依赖的是有房群体和有实力购房的群体，这与过去几年依赖下沉用户、边缘群体的增长逻辑是完全不同的。 这个时候，考验的不再是谁敢下沉、谁敢放贷，而是谁能有效激活中高收入群体的借贷欲望。靠什么激活呢？消费场景。 过去几年的消费金融，是现金贷的风口；未来几年的消费金融，得场景者得天下。鉴于不同消费贷款机构对场景的把控力差异很大，新一轮的洗牌开始了。
近日，最高法拟调整民间借贷利率上限。业内紧急讨论应对，舆论场里却没能掀起浪花。失宠于舆论，说明消费金融正走向成熟，变得模式清晰、未来可预测。但成熟都有两面性，好的一面是有共识、有规则，消除了冲击性和破坏性，坏的一面则是有惯性、有惰性，失去了多样性和灵活性。在快速变化的时代，惯性太强容易把车开进死胡同。风控的四大问题凡事均有利弊。有些弊端，在行业初期不明显，无碍大局；到了一定阶段，就会被激活，显现出杀伤力。大数据风控之于消费金融便是如此，早期几乎全是优点，随着外部环境的剧烈变化，弊端显现，一些优点也在变缺点。贷款的关键是风控，风控的核心可归结为四大问题：谁在贷款？贷款干什么？拿什么还款？还不上怎么办？在这四大问题上，传统风控与大数据风控给出了不同的解决方案。传统的消费贷款流程，强调资料证明。申请消费贷款时，银行要求借款人提供在职证明、收入证明、公积金缴费记录，甚至还要查验户口。这些证明文件，能很好地解决“谁在贷款”“拿什么还款”的问题，但手续繁琐，体验较差。引入互联网技术后，大数据风控用数据取代了这些繁琐的现场手续，便利了借款人，大幅提升了借款效率，满足了消费场景对付款时限性的要求，促进了消费贷款与消费场景的融合。对于“还不上怎么办”，传统风控强调以抵押担保为抓手。只有借款人收入稳定（如公务员、国企员工、大型企业员工等）且借款金额不高时，银行才会妥协，发放纯信用贷款。相比之下，大数据风控仍然以数据为抓手，摆脱了对抵押担保的依赖，大幅降低了借款门槛，推动了消费贷款普惠化。至于“贷款干什么”，无论传统风控还是大数据风控，都未给出解决方案，面临相似的困境：房贷、车贷、消费贷的用途是可控的，现金类贷款难以监测用途。总的来看，大数据风控更强调便利性、突出普惠性，在上行周期，给增长松开了枷锁，引领了消费金融大发展；但大数据风控也有自身的问题，行业高增长既掩盖了问题，又拖延了问题的解决，到了下行周期，这些问题开始被放大。大数据风控的“一体两翼”传统风控，以收入和抵押物为核心抓手，大数据风控给出的解决方案，可以总结为一体两翼策略：以“群体风控”为主体，以“定价覆盖风险”和“催收覆盖不良”为两翼。所谓群体风控，是指重群体、轻个体。就单个借款人来看，大数据风控做不到精准识别，偏差大（这里仅评价行业一般情况，不同机构间的大数据风控能力有显著差异），相比传统风控手段有差距；但胜在效率高、门槛低，借款人数量足够大，客观上把单个借款人风险湮没在群体之中。2016年前后，国内居民杠杆率低，且消费金融处在风口期，借钱容易，借款人个体层面的信用风险很低。只要群体层面借款人的财务状况不恶化，模型差一些也能凑合用，不会出大问题。此时，很多机构的大数据风控，追求的是反欺诈能力。相比传统风控模式，大数据风控接触的不是活生生的人，而是姓名、手机号、身份证号、银行卡号等构成的虚拟字符串。一旦虚拟字符串与真实借款人的映射关系被篡改，如身份证显示为A，实际借款人却是B，就会产生骗贷问题。综合利用人脸识别、黑名单、网络图谱等手段，大数据风控可以把业务线上化释放出来的猛兽（骗贷风险）重新关进笼子里。但很多机构的大数据风控，对信用风险评估始终重视不足，“只要不骗贷，谁都可以贷”。所谓“定价覆盖风险、催收覆盖不良”，是指在“拿什么还款、还不上怎么办”的问题上，大数据风控并未给出直接解决方案，而是依靠较高的利率定价、积极的催收进行风险补偿。大数据风控的“一体两翼”，前几年运转良好；这两年，环境快速变化，“一体两翼”正由助力变阻力。隐患在凸显从宏观环境看，这几年居民杠杆率快速上升，导致借款人群体的信用风险不可逆地攀升。疫情之后，失业率上升、收入增速下滑，更是雪上加霜。此时，行业面临的不再是中低信用风险的借款群体，“群体风控”策略正失去对行业的庇护力。当借款人违约概率普遍增大时，单个借款人的信用风险识别能力就成为消费金融类机构的核心竞争力。一旦金融机构正视信用风险评估，会发现难度比想象中要大：高质量、多维度的数据获取难度在加大，动态变化的环境对数据解析能力的要求也在快速提高。除非前期一直持续进行试错、投入，一直进行模型升级迭代，临阵磨枪是没用的。“定价覆盖风险”和“催收覆盖不良”，则因监管介入而不同程度失效。这两年，消费贷款利率定价屡屡受限，早期没有限制，导致高利贷泛滥；之后是36%的红线，倒逼高利贷平台退出市场；当前又在研究上限下调，以降低实体经济融资成本。随着定价的不断下移，刨去资金、营销、运营等刚性成本后，留给风险成本的空间越来越小了。当定价覆盖风险不可行，放贷机构只能抛弃中高风险借款人，或依靠抵押担保进行风险兜底。业务空间，正逐步收窄。催收覆盖不良，效力也已大幅削弱。疫情之下，不少消费贷款机构被“反催收联盟”钳制，正常催收都受影响。催收，再也不是解决“还不上怎么办”的致胜法宝。以上种种，环环相扣，让“一体两翼”从助力变阻力，消费金融正经历着严峻考验。一些机构的逾期率仍能保持低位，更多机构的利润几乎被拨备吞噬殆尽。扩张的惯性很多消费贷款机构，却仍活在过去“高增长、低不良”的幻觉中，过去的美好明明是风口红利，却误以为是自身风控能力超强。当对自身实力存在误解时，消费贷款机构往往会把外部挑战看作机遇，逆势而行，保持扩张的惯性。这两年，经济下行，削弱借款人的收入偿债能力；大量非持牌放贷机构破产离场，削弱借款人的借新还旧能力；利率定价中枢下行，削弱中高风险群体的融资能力；互联网贷款上征信，让多头借贷无所遁形；……一边是借款需求下降，一边是借款人整体风险上行，消费贷款机构在这种情况下逆势扩张，会带来一系列连锁反应。举例来说，KPI指标100亿，行情好的时候，业务部门能轻松营销200亿，给风控部门留有较大的挑选空间，业务与风控能和谐共处，互为促进；当前环境下，业务部门费心费力只营销来120亿，风控部门几乎没了挑选余地，自然会对抗加剧。此时，公司层面如果重视风控，会牺牲KPI保风控，接受规模的缩水；但如果对行业环境缺乏清醒认识，基于扩张的惯性以及逆势做大份额的诉求，公司层面很可能牺牲风控保KPI，必然要走入死胡同。不幸的是，很多机构既缺乏自知之明，也有扩张的惯性。随着大数据风控“一体两翼”逐步失效，即期越追求增长，未来越会以苦涩收场。空间还在，但要换个活法当然，也不是不能追求增长。增长空间还在，但增长的来源发生了改变。从我国居民负债结构看，2017年之前，个人贷款高增长主要是房贷驱动；2017年之后，房贷增速开始下行，消费贷接棒，成为居民杠杆率持续高增长的主要驱动力量。当前，监管机构对控制居民杠杆率三令五申，宏观经济形势和收入增速也不支持杠杆率继续大幅攀升，依赖于用户下沉的增长模式已经走入死胡同，未来的增长，更多地要靠中高收入群体的负债调结构。消费贷款并不是居民杠杆的全部，住房抵押贷款才是大头。即便控制居民杠杆率不增长，也可以通过内部调结构为消费贷款挤出空间。即居民房贷还本付息留出的存量缺口，由消费贷进行增量填补。不过，既然消费贷款的增长源于房贷下降产生的缺口，也就是说增长主要依赖的是有房群体和有实力购房的群体，这与过去几年依赖下沉用户、边缘群体的增长逻辑是完全不同的。这个时候，考验的不再是谁敢下沉、谁敢放贷，而是谁能有效激活中高收入群体的借贷欲望。靠什么激活呢？消费场景。过去几年的消费金融，是现金贷的风口；未来几年的消费金融，得场景者得天下。鉴于不同消费贷款机构对场景的把控力差异很大，新一轮的洗牌开始了。特别提示：近日，苏宁金融研究院发布了《2020互金二季报》，读者可在“苏宁金融研究院”公众号后台回复“2020互金二季报”，一键获取网盘链接和提取码。
前不久，Gartner发布了《在线反欺诈市场指南》，对全球在线反欺诈厂商进行评估，其中腾讯云成为中国唯一入选服务商，得到了Gartner官方推荐。在报告中，腾讯安全天御智能风控服务被评定为“银行级Banking Focus（最高级别）”金融风控能力代表。近日，腾讯安全天御和华夏银行的风控专家云端连线，围绕“在线反欺诈在金融领域的应用”分享了腾讯安全天御入选Gartner指南的台前幕后。四位风控领域的专业人士，从在线反欺诈的新场景、银行解决在线欺诈问题的思路与模式、腾讯安全天御如何帮助金融机构完善风控能力、全球在线反欺诈市场态势等四个角度，全方位的对腾讯安全天御的最新动态进行了解读。以下为圆桌对话实录：腾讯安全业务安全总监周斌：在线反欺诈的新场景需求网络黑产发展到今天，已经形成了一个完整的产业链。如果不加以遏制，黑产很快会把整个平台的利益耗光，让相关公司承受巨额的损失。过去20年，腾讯一直服务于互联网行业，积累了大量对抗“网络黑产”的反欺诈经验。互联网欺诈，活跃在电商、社交、直播、出行、金融和游戏等许多场景，这些场景面临的欺诈风险也各不相同。比如电商场景中，商家的营销有恶意刷评论的风险；社交场景中，内容的传播有涉嫌黄赌毒违规的风险。其中，金融是不法分子最容易直接获得利益的行业之一。也正因如此，它成了黑产的“重灾区”。我们在与安全天御合作的某消费金融机构的研究中发现，新客户的逾期率占70%，老客户的逾期率占30%。我们对所有逾期案件进行“进件信息回溯”时发现，约有75%的欺诈逾期在进件环节存在明显的资料仿冒等行为。而随着金融行业深入数字化转型，金融机构在营销、信贷等场景当中频频遇到新的欺诈手法。比如金融机构开展线上获客，就有可能遇到黑产套利的风险；信贷场景中，客户如果提交线上贷款的申请可能会被诈骗团伙欺诈。过去20年我们一直在对抗黑产，积累了一套叫做双AI的机制，用以静制动的风控方式来识别黑产的“伪装”。我们通过机器模型和深度神经网络对用户的行为进行分析，并通过离线数据的积累和二次模型的训练，对高风险人群进行画像、归类，根据算法识别出不同风险等级的人群标识，然后计算机会进一步对风险等级高的用户的业务进行相应的拦截和处理。由此我们构建了一个全链路的反欺诈风控服务，来协助解决整个企业数字化转型当中所碰到业务安全问题。华夏银行深圳分行风控总监应浩磊：解决在线欺诈问题的思路与模式我们和腾讯决定合作开发一款大数据风控驱动的线上个人征信贷款，目标是小微企业主。这个项目从立项到正式上线速度很快，2018年1月项目启动，2018年5月底项目便正式上线，目前已经运营了两年多。我见证了这个项目从0到1的过程，也总结了一下我们在反欺诈方面遇到的痛点。第一，认知。业务上线初期，我们对于反欺诈的认知并不到位，仍停留在传统信贷业务认知框架下。当时，我们的风控人员，对反欺诈的认识还停留在企业借款人作假、美化财务报表、个人借款伪造收入证明等。线上欺诈具体有哪些手段、造成什么影响和后果，我们完全没有概念。比如刚刚提到的黑产攻击，我们之前是没有面对过这种挑战的。线上反欺诈的认知改变不是一时之功，而且银行的风控体系向来以稳健著称，各个环节的改变都不是一件容易的事儿，需要反复的沟通、交流。在项目的初期，腾讯天御的专家经常给我们开一些提升认知的科普会，我们都认为正确的认知才是解决问题的基础。 第二，专业。全线上、全自动贷款业务作为近几年的新生事物，已经形成了一个细分、专业的领域。我们之前的方法论，应用于新的业务中时，并不十分契合，所以我们需要一些专业的人才。在业务发展的初期，人才并不好找，如何招到合适的员工是一个问题，如何培养内部的员工也是一个问题。无论是内部既有员工，还是外部新招的员工，最好的成长方式是跟着业务走。只有跟着业务去学习，才能让自己成为专业的人士，并适应新的环境。所以我们身边有腾讯云风控专业的小伙伴，我们的风控人员可以方便地请教他们问题。另外，在对技术人员的面试招聘上，我们也经常请腾讯云风控的小伙伴作为专业的评审出场。第三，积累。当前两步都做好，开始真正打造自己的风控反欺诈体系的时候，我们发现短时间之内根本不可能完成。比如我们想搭建一个关系图谱，但是我们缺少底层数据的积累。积累需要时间，但是我们做业务有时间窗口，不做就错过了。所以我们的答案就是借船出海（借腾讯的大船），使用专业公司积累多年的产品开展业务，也给我们在风控方面的积累腾出时间。在我们与腾讯安全天御合作时，有两个场景给我留下了比较深的印象。第一，是风险的提前感知。这方面主要包括了两方面。1. 判断客户的意愿。我们如果把贷款的广告推送给不借钱的人、不缺钱的人，其实是浪费了营销资源，也拔高了自己的营销成本。2. 关注风险。贷款前，我们用自有的风控体系内的一些现有数据去判断客户的风险，把一些高危的人群排除在营销范围之外，使营销更有效率。我们和腾讯云开展精准营销，把营销的客群直接形成一个“白名单”，白名单可以有效的防控反欺诈的黑产攻击，但是做营销的白名单不能太小，小了风险是控住了，可是营销效果就没了。但是如果要做一个白名单足够大，营销覆盖的范围又足够广的产品，对我们风险反欺诈的水平要求就会高很多。第二，是贷中的风控。贷中的风控是整个风控体系的核心重点。我们一开始使用的是腾讯云安全天御的一些标准化产品，当我们的业务样本积累到一定数量后，就和腾讯云做联合建模了，最终显示的效果也很好。腾讯安全天御产品负责人郭佳楠：腾讯如何帮助金融机构完善风控能力随着技术的不断革新，金融机构风控体系也面临着许多新的需求和挑战，我们总结出三个痛点和三个挑战。一，传统的风控体系一般是以专业经验为主，数据维度不够，模型能力较弱。二，传统的风控体系一般是以事后风控为主，难以适应互联网实时、线上的风险场景。三，传统的风控体系一般是以“烟囱式的建设”为主，它往往是碰到一个问题就做一个专门的解决方案。但是，在线上风险场景中，黑产往往进行跨领域、跨部门、跨场景、多层次的攻击。对此，腾讯会以人工智能为核心、以实时决策为核心、以全站的业务为核心来构建整个智能风控业务。腾讯安全天御构建了“四位一体”的产品矩阵，从底层到上层，逐层构建。一，最底层基座，我们构建了一个风控PaaS平台，帮助客户一站式解决多种场景的风控问题。二，为了整个底层平台更好地工作，我们提供了多种维度风控SaaS服务，比如金融风控、内容风控、流量风控以及身份风控等等一系列的SaaS服务。三，我们基于PaaS平台和SaaS服务构建端对端的解决方案，比如我们帮金融客户构建交易风控的解决方案、我们为信贷客户构建信贷业务的解决方案、我们为电商客户构建营销风控的解决方案等。考虑到风控场景的复杂、多样性，我们不仅会提供标准产品方案，也会让风控专家为客户提供风控场景的咨询和服务，定向输出一些定制的方案。虽然我们的风控体系是很复杂的，但是我们整个团队又是相对比较聚焦和简单的，我们团队大概80%的同学都是以大数据和AI算法为核心去工作。下面，我简单介绍一下我们SaaS服务和PaaS平台的构建思路。我们的风控SaaS服务会参考黑产作弊的手段，从而做定制化的黑产攻防。我们会从八个维度考量用户行为是否存在欺诈的风险。这八个维度包括身份、设备、情报、行为、地址、环境等。比如“身份”，我们会识别这个“人”是不是欺诈团伙中的一份子；比如“设备”，我们会看设备的声誉高低，有没有曾经被我们诱捕过的设备，设备账号、填写的资料、绑定的银行卡这些信息是不是已经被黑产获得。而SaaS和PaaS的关系，就有点像车和油的关系。既有好车，又有储放安全的好油，汽车才会跑得远。我们会从事前的风险感知、事中的实时决策和事后的案件调查来构建风控平台。总体而言，通过风险感知、风险识别、风险决策和风险释放这四部分，我们构建了完整的风控体系。而为了构建好体系，我们把风控SaaS服务放到PaaS平台上面，让它将风险决策的能力做得更好。腾讯天御在不断的发展中，也积累了一些成功的实践案例。比如，我们帮某个国有银行构建了交易风控系统。通过混合神经网络，我们在交易中识别高等级风险的交易金额达到118亿元；以前，客服要打338通电话才能找到一个真实的欺诈人群，用了我们系统以后，客服只要打28个电话就可以找到一个。在信贷风控领域，腾讯安全天御目前已经服务了10多个银行，而且服务的效果很好。以某一个城商行为例，我们的产品是2019年第三季度上线的。截止到现在，放款超过50亿，截止到昨天，放款超过90亿，坏账率远小于0.1%。在营销风控领域，我们帮助某股份制银行开展营销活动。通过我们风控平台，精准识别和打击黑产，识别恶意率高达99%以上。通过我们的营销风控平台，很好地保障了银行的营销活动，确保了它的营销资源没有被黑产套利，而是被精准投射到客户手中。雷锋网：在判断一个反欺诈产品的时候，腾讯安全天御团队有哪些量化的指标？银行又会给出哪些指标，来判断他们买了自己需要的服务？郭佳楠：我们是一个大数据和AI团队，通过数据模型算法来判断我们当前规则是否有效。我们内部有不同的衡量体系，天御用的比较多是KS值，它可以用来区分好坏样本的分隔程度。KS值越高，好坏样本的分隔程度越大。一般来讲，KS值在0.25-0.3之间就是一个比较好的表现效果了，我们天御的KS值在0.35-0.4左右。像金融机构的朋友，也会用KS值来判断评分卡或者模型。当然，他们会更直接地看效果的好坏。雷锋网：您觉得目前有哪些风控能力，大部分金融机构还不具备，但又相对比较重要？郭佳楠：金融机构在线下业务或者在传统业务中，可以说是久经沙场、经验丰富。他们对于传统的线下业务，比如如何防止房抵贷等线下贷款业务的欺诈已经驾轻就熟了，他们比较欠缺的是线上移动端这一块的业务。金融机构的线上业务越来越多，而线上业务的特点是，金融机构的业务员和用户不能直接面对面地接触。如何确定用户的真实身份、如何确定用户填的资料是真实的、如何确定用户未来不会产生欺诈的风险，这些是许多金融机构需要补充和加强的能力。腾讯安全行业分析师周奕良：全球在线反欺诈市场态势Gartner本身的行业影响力非常大，有专业机构总结，2019年不同媒体引用Gatner研究报告的次数超过了第二名IDC的5倍。最新数据显示，60%企业的CTO、CIO会以Gartner最新研究报告作为他们决策的参考。经过了1年的努力，腾讯天御成功进入了Gatner在线反欺诈市场指南，这也证明了我们的风控能力得到了很好的认可。腾讯天御入选Gartner，有其独特的历史意义，我们总结为三点。第一，从行业层面，分析师认为腾讯天御是目前风控领域的“顶尖玩家”。第二，在竞争层面，腾讯天御打破了国际老牌领导者技术壁垒的封锁。尤其是我们获得了Gartner的认可，我们在银行级风控能力上，实际和SAS、BIE这些欧美老牌的风控巨头齐名了。第三，市场层面，很少有中国的风控厂商，打开国际风控市场的大门，原因在于数据壁垒、技术壁垒、政治、地域等因素的影响。但是，有了Gartner这样一个头部行业研究机构的背书，我们开拓国际市场将更方便。Gartner分析师在报告里，还提出了几个值得关注的趋势。第一，未来三年金融领域，在线反欺诈为核心的应用，一定会成为金融机构向客户提供服务的风险控制的基础。目前，我们分析，行业内只有约5%这样的头部用户正在应用在线反欺诈的产品，而这个比例会在三年内有一个大的提升。第二，银行体系以外，金融领域一些核心玩家，包括涉及医疗业务数据的企业，至少会有20%的企业，在三年内会用轻量级比如SaaS化、定制化、私有化这种方式来使用在线反欺诈的相关产品。腾讯天御在近几年一直关注行业需求变化，并且时刻保持着和Gartner的合作与沟通。这次腾讯天御成功的入选Gartner所具备的历史意义是什么？我认为这一次入选，打破了六年来（2015年在线反欺诈理论框架兴起）行业僵局，腾讯作为一个中国玩家入局了。我们不仅仅入局，还进入到Gartner银行级风控能力推荐名单里，和老牌厂商并驾齐驱。这一事件，将可能是中国反欺诈技术在全球崭露头角的一个转折点。（雷锋网）
受疫情冲击，银行开展传统业务遭遇严峻考验，肩负重任的“非接触式贷款”由此充分发挥了方便快捷的作用。而近期落地的《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，又进一步为银行线上贷款的发展“铺路”。 业内认为，上述办法在合作机构、联合贷款等方面作出明确规则，将促进银行互联网贷款业务规范发展，拓宽银行客户覆盖面。 “未来一段时间，商业银行的网贷产品势必会持续增加，对我们这样的线上小微金融服务平台是利好。”有第三方助贷机构产品负责人士表示，该办法放宽了商业银行异地线上放贷、联合放贷双方出资比例限制，有助于网点受限的城商行拓展业务。 “该办法对地方银行跨区展业没有明确限制，但强调‘审慎’开展跨注册地辖区业务。不同银行的解读和策略也不一样，确实有银行直接叫停了跨区域助贷业务，我们则根据具体情况进行调整。”一家区域银行高管表示，该行此前已经与具备流量的互联网头部平台、第三方助贷机构开展合作，扩大了业务场景、增加了客户引流渠道，预计此类合作还会加大。 上述办法在鼓励银行创新的同时，也对规避网贷业务风险提出明确要求。办法提出，互联网贷款业务涉及合作机构的，授信审批、合同签订等核心风控环节应当由商业银行独立有效开展。 与国有大行、股份行不同，多数城商行由于投入成本问题，在风控能力方面往往独立性不足。该如何符合“独立有效开展”的要求？于是，中小银行在扩大合作的同时，提出以“业务+风控”为导向，提高合作平台的准入门槛，间接加强了风控。 “反映到具体业务，银行对合作平台贷后的义务提出更细致和更高的要求。”上述第三方机构产品负责人士表示，“比如，有些银行更倾向于和有产业背景的平台合作，不考虑渠道中介性质的平台。因为有产业背景，至少不太容易出现欺诈风险。”
近日，宁波证监局公布对淳石资产管理（宁波）有限公司（下称“淳石资本”）采取责令改正措施的处罚决定。因公司存在备案信息不完整、不准备、部分基金产品推介材料中存在夸大宣传等5大问题，宁波证监局对其采取责令改正的行政监管措施。 淳石资本因5大合规问题遭处罚 经查，宁波证监局发现淳石资本存在以下主要问题： 1、公司在中国证券投资基金业协会登记备案的信息不完整、不准确。 2、公司在部分基金产品推介材料中存在夸大宣传的情况。 3、公司未对部分投资者的风险识别能力和风险承担能力进行评估；对部分投资者的风险识别能力评估时日晚于基金合同签署时日。 4、公司销售人员为投资者代持基金产品，且该投资者持有的基金份额不满100万元。 5、公司未就部分基金产品重大事项变更向投资者进行信息披露；公司部分基金产品未按基金合同约定进行信息披露。 宁波证监局表示，上述行为违反了《私募投资基金监督管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》）第四条、第十二条、十四条、第十六条、第二十四条、二十五条的规定。 针对上述情况，根据《暂行办法》第三十三条的规定，宁波证监局决定对淳石资本采取责令改正的行政监管措施。公司应在收到本决定之日起30日内向宁波证监局局提交书面整改方案，并按照整改方案及时完成整改。 公开资料显示，淳石资本是一家资产管理和财富管理机构，成立于2017年4月，同年9月完成 A 轮融资，由同创伟业领投，软银中国资本、架桥资本、高特佳，水木资本，英谊资本，东方港湾、复朴投资等机构参投。2018 年 1 月完成 A+ 轮融资，此轮融资由上海国储能源集团有限公司、南昌金融投资有限公司和宁波霍普投资管理有限公司为主，上海英谊资产管理有限公司继续跟投。2019年2月，淳石资本宣布完成数千万元B轮融资，引入高榕资本。 淳石资本创始人兼董事长姚伟示曾任新加坡仁恒置地集团副总经理，为纽交所上市公司投资集团联合创始人；CEO施文捷曾任职纽交所上市第三方财富管理机构事业合伙人。 根据查询中国基金业协会私募基金管理人备案信息显示，淳石资本成立于2017年4月1日，备案登记时间为2017年8月14日，注册地位浙江省宁波市。注册资本1230.5万元，实控人姚伟示，法定代表人、总经理为张巍炜。有趣的是，据备案信息显示，张巍炜在2018年8月以后就不再担任淳石资本的总经理了，而是在2018年9月转而担任上海酷望投资管理有限公司总经理一职。而据天眼查数据显示，直到今年5月13日，淳石资本才做了高级管理人员备案变更，总经理由张巍炜变更为施文捷。但不知为何淳石资本并未及时在中国基金业协会备案信息中进行变更，或许这就是淳石资本登记备案信息不完整、不准确的原因之一。 合规和风控是私募机构生命线 自2004年第一只阳光私募基金诞生至今，中国私募基金行业已走过十六年的风风雨雨。在这十六年间，随着中国资本市场的不断发展，私募也迅速壮大为这个市场中一股重要的力量。 近几年，随着私募合法、合规问题的不断暴露，私募监管逐渐升级，证监会对私募行业的违法违规行为紧盯严防，对踩监管红线的行为“零容忍”。证监会新闻发言人高莉去年曾表示，证监会将持续加强对私募基金行业的监管执法力度，严厉打击各类私募基金违法违规行为，严格督促私募机构及从业人员增强法律意识、坚持合规经营、重视防范风险，着力规范私募基金行业市场秩序，切实保护投资者合法权益。在私募严监管去芜存菁的过程中，有一大批私募机构走向消亡，其中不乏一些曾经的知名私募机构。可以这么说，合规和风控就是私募机构能够基业长青的生命线。 “初心”变心，“灯塔”坍塌？ 事实上，淳石资本创始人兼董事长姚伟示也曾多次强调风控的重要性。 淳石资本创始人兼董事长姚伟示 在公司成立之初，姚伟示就对媒体表示，要做一家有强大募资能力的资产管理企业，要向客户更完善的风控管理，更高的产品品质，例如目前我们团队约六分之一的成员是旨在提升风控管理和产品品质的法务团队和风控团队。 他对淳石资本命名为“淳石”二字缘于其想做一家实实在在、淳朴守信的公司。公司的愿景是做到“品牌领军、品质卓越、品行高洁”，成为“有道德、有情怀、有追求”的资产管理和财富管理行业的领跑者，要实现这一点，公司将遵循“慎行、勤思、创新、共赢”的发展理念，以“善待客户、善待员工、善待股东、善待合作方”为公司的处事原则。 在淳石资本成立一周年，姚伟示在接受媒体采访时又表示，淳石资本相比行业内其他公司对渠道和销售的重视，其本人更看重公司发展的质量，比如高质量的、强大的资产管理能力和风控能力。他认为在资管新规落地后，行业内那些把管理看得比销售、渠道更重，有强大资管能力，注重风控、合规的公司会活得更好。 2019年，就在淳石资本即将成立三周年之际，姚伟示又提到“初心”，他称，2017年决定创业的初衷就是在于身处财富管理、资产管理行业之中看到了行业一些公司一味求快、求大，以销售规模导向为主要发力点的问题。而做淳石资本的初心就是不以销售规模为导向，而是以资产质量为导向，始终坚持八字箴言”勤思、慎行、创新、共赢“。在公司创立接近三年的时间里，团队也始终秉持初心前行，可以说没有任何改变初心的做法。现在回过头来看，这份初心真的是引领我们往前走的方向，未来也一定会坚持下去。 姚伟示还表示，自公司创立以来，淳石一直很用心地去做风控。其实风控可以分成两块，一块是资产端，也就是对产品投前、投后的风控，另一块是销售合规性的风控，即如何对我们的理财师和投资人规范地进行适当性管理，这都是我们一直在抓的工作。今年我们新引进的合伙人殷振华总是行业资深人士，也是学风控出身的，在前一家公司已积累了丰富的风控经验。自从他加盟之后，在公司发挥了非常大的作用，特别在销售合规上面有了很大的提升。现在淳石的风控线在资产端和销售端上双管齐下，做的还是比较扎实的。 而今年淳石资本联合创始人兼首席执行官施文捷在接受媒体采访时也表示，他曾在淳石的LP大会上发愿，“我等淳石之人，当心怀建造大教堂之愿景，助力行业健康发展”。这句每一个淳石人都所熟知的话，代表的是每一个淳石人的匠心精神，代表的是淳石成立时的初心，亦是指引淳石这三年前行的灯塔。 淳石资本联合创始人兼首席执行官施文捷 淳石资本三年完成三轮融资，施文捷认为淳石资本能赢得众多知名机构的信任，既有淳石创始团队皆为老兵，拥有资深且专业投资能力与经验的因素，也有淳石知行合一，贯彻“强风控，优资产”所取得的认可。 据了解，2019年，淳石在公司框架上做了大幅调整，在那次调整中，淳石将风控、法务和投后三个部门整合为大风控部，由外法合规到内部控制，从投前风控到投后管理，从部门主导到相互协作，形成完整的大风控体系。 淳石对于风控和投后的重视程度近乎执念，全公司170多人，大风控部就有40多人，占到了整个公司的23.5%。这样的人员比例在整个资产管理和财富管理行业都是十分少有的，问及为何在风控投后上重兵投入，施文捷说，市场上不缺少一时的明星，缺的是长久的寿星，对风险保持敬畏之心，这是对投资人的负责，也是对淳石本身的负责。 而就是在领导层如此重视风控的情况下，淳石资本却偏偏在风控上栽了一个大跟斗，不得不说是对之前管理层所说所做的一种讽刺。这到底是“初心”变心，“灯塔”坍塌还是说一套做一套，我们就不得所知了。不过我们能够知道的是，淳石资本需要在收到决定之日起30日内向宁波证监局提交书面整改方案，并按照整改方案及时完成整改。 （责任编辑：任刚 HF008）
《Tech星球》消息，ITU（国际电联）官网显示，近日，由支付宝母公司蚂蚁集团主导编制的智能风控技术国际标准正式发布。 一流企业做标准，中国企业正在改变标准上受制于他人的状况。这是中国科技公司人工智能风控技术全球领先再度获得的国际认可。 这项名为ITU-T X.1451(Risk identification to optimize authentication)的国际标准，由ITU（国际电联）发布。ITU与ISO、IEC并列，是国际三大权威国际标准组织之一。ITU-T标准是全球信息通信领域各项经济活动的命脉，符合其标准的信息通信系统可通行全球。对技术提供商而言，这些标准也是进入世界市场的方便之门。 . 据了解，这并非蚂蚁集团在科技领域主导发布的首个ITU-T标准。此前，在数字身份、生物识别、区块链、终端安全、内容安全、条码支付等安全领域，蚂蚁集团也已主导制定了大量ISO、IEEE、ITU-T国际标准项目。 目前，支付宝的风控技术能力已全面进入AI时代，智能风控技术也已经开始向海外输出。东南亚地区当下正进行着互联网基建的升级，受益于支付宝的智能风控技术，不少东南亚国家直接得以进入移动支付时代。 支付安全是东南亚地区用户选择电子钱包的首要考虑因素。而在风控领域作为领头羊的支付宝第五代智能风控系统AlphaRisk恰恰成了海外电子钱包的首选。AlphaRisk由支付宝天筭实验室研发，AI智能驱动，实现自学习和自适应，上线后，支付宝的资损率低于千万分之一，远低于国际第三方支付公司千分之二的资损率。 蚂蚁集团副总裁赵闻飙曾透露，东南亚五大电子钱包在启用支付宝安全系统后，反盗刷、反营销作弊等反网络黑产能力平均提升50%。2019年，马来西亚TnGD、印尼DANA、菲律宾GCash还同步喊出和支付宝一样的“你敢付我敢赔”。 此次国际标准发布后，支付宝这一风控技术或将成为海外移动支付市场的标配，将安全能力的基础设施建设延展到全球。 支付宝方面还表示，未来三年，计划面向全球4000万商户实现安全能力的合作。
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