大数据弥补传统风控不足 保障互联网金融安全

　　【中国智能制造网 智造快讯】互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。　　
　　大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是营销，典型的场景是商品推荐和广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。
　　
　　金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。
　　
　　传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等
　　
　　互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。
　　
　　互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种；
　　
　　验证借款人身份
　　
　　验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。
　　
　　如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
　　
　　其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。
　　
　　分析提交的信息来识别欺诈
　　
　　大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
　　
　　线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。
　　
　　如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。
　　
　　分析客户线上申请行为来识别欺诈
　　
　　欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。
　　
　　企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈比例和违约比例较高。
　　
　　这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。