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欠钱的不再是大爷,Linkface幻视反欺诈把好风控关卡
发表时间:2017年4月28日 12:43 来源:新科技 责任编辑:编 辑:麒麟

贴吧里曾有一则热门的帖子是这样说的,“20多万逾期1年,也没见有人打断我的腿,只要催过我还款的,我就不准备还了,不然怎么说欠钱的是大爷。”相较之下,另一则留言更为经典:“凭自己本事骗来的钱,为什么要还?”这其实就是金融诈骗现状的真实写照。

网贷之家联合盈灿咨询发布的《P2P网贷行业2017年1月月报》也显示,截至2017年1月底,P2P网贷行业正常运营平台数量为2388家,相比去年12月底减少了60家。近年来数千家P2P平台的倒闭,与资金实力不足、技术条件不过关、营销能力欠佳、风控水平不高等有密切关系。

由于国内个人征信体系尚不完善,中国欺诈违约率明显高于国外,而且低廉的线上造假成本和层出不穷的信用诈骗手段,大大降低了网贷申请过程中的诈骗难度,给P2P平台风险评估带了很大的冲击和挑战。网络技术的发展更让互联网金融风险集中于政策风险、信用风险、流动性风险、挤兑风险等方面,而且比传统金融风险更隐蔽、更易于扩大。

今年两会上,李克强总理在《政府工作报告》中指出,当前系统性风险总体可控,但对不良资产、证券违约、影子银行、互联网金融等积累风险要高度警惕。互联网金融风险连续四年被写入政府工作报告,可见风控对于我国金融行业发展的影响之大。

在这样的大背景下,人工智能企业Linkface基于自身数据积累优势和深度学习技术,研发了幻视反欺诈平台。幻视反欺诈平台是一款运用深度学习技术和用户关系画像帮助网贷平台在贷前信审环节预测评估用户欺诈风险的产品。据了解,Linkface借助用户关系画像,运用深度学习技术实时预警欺诈风险,为P2P平台把好风控的第一道关卡。

基于深度学习技术的基因,Linkface幻视反欺诈平台依托用户关系画像,构建了层次丰富、维度全面的基础数据库;基于机器学习手段和丰富的业务经验,用基础数据建设特征库,形成数千基础特征和数万衍生特征,并将特征库中的特征进行组合,生成各类风险维度,根据不同风险维度和机器学习模型,形成各类欺诈因子模型,全面刻画用户欺诈行为模式,且每个模块都会通过算法和业务深度结合,整合成最终的欺诈评分模型。显然,在大数据的加持下,Linkface幻视反欺诈平台在金融反欺诈领域的服务更显人性化,相较于传统的反欺诈模式成本更低,效果更佳。

据了解, Linkface幻视反欺诈平台以API接口形式为网贷平台提供服务,用户提交借贷申请时,幻视反欺诈平台会实时判断用户的欺诈风险和风险详情,并以欺诈风险预测评估报告的形式输出给网贷平台。网贷平台可根据返回的结果选择接受、拒绝贷款申请或对贷款申请进行进一步审核。

据介绍,Linkface幻视反欺诈平台在团伙诈骗和多头借贷的识别上具有独特优势。Linkface幻视反欺诈平台借助用户关系画像,挖掘出诈骗团伙特征和团伙成员间的关系,可有效预警团伙诈骗风险。同时,Linkface幻视反欺诈平台能够通过用户间关系信息识别用户是否存在多头注册行为,进而推断用户是否有多头借贷嫌疑。据Linkface金融线产品总监白志斌介绍,根据好贷网对幻视系统的测试情况来看,输出结果显示幻视系统对于逾期用户的识别准确率和召回率分别达到了81%和64%。

Linkface幻视反欺诈平台将金融反欺诈推向了用户关系画像时代,这是勇气也是魄力,是尝试更是跨越。未来,Linkface在反欺诈⽅⾯将持续对数据、技术、产品进行优化,除了为P2P借贷平台提供反欺诈服务,还将涵盖保险、理财、银行等行业。

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