3分钟读懂互联网金融风控的应用场景及风控手段

作者：伊莉

金融作为现代经济的核心，其风险的积累与爆发所形成的金融危机，已经成为引发经济危机的直接原因。2008年爆发的金融危机及随后发生的欧债危机，使得金融风险迅速成为人们关注的焦点。

随着互联网和通信技术的高速发展，互联网金融已经成为当前社会最热门的话题。目前互联网金融已经渗透到人们衣、食、住、行的方方面面，包含支付、理财、众筹、消费等功能的各类互联网金融产品和平台层出不穷。

互联网金融是传统金融与“互联网+”相结合的产物，因此它的健康发展也要遵循金融业的基本规律和需求，其核心仍是风险控制。

风控是传统金融机构的关键竞争力

风险是金融机构业务固有特性，与金融机构相伴而生。金融机构就是生产金融产品、提供金融服务、帮助客户分担风险同时能够有效管理自身风险以获利的机构，金融机构盈利的来源就是承担风险的风险溢价。

金融机构中常见的6种风险：市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险、声誉风险及法律风险。其中最主要的是市场风险和信用风险。

1) 市场风险：包括利率风险、汇率风险、股票价格风险及商品价格风险。主要指市场波动而使得投资者不能获得预期收益的风险。

2) 信用风险：即交易对手不能完全履行合同造成的风险。包括贷款、掉期、期权及在结算过程中的交易对手违约带来损失的风险。

决定一家金融机构竞争力高低的关键，是其能否有效地对风险进行全面管理，建立良好的风险管理体系，以良好的风险定价策略获得利润，即金融风控。

互联网金融出现新风险

互联网金融是传统金融与互联网技术和信息通信技术有机融合，依托于大数据、云计算、人工智能等新技术，实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融业务，其主要业务类型有网络借贷、移动支付、理财、众筹及保险等。

随着互联网金融业务的急剧扩张及金融创新产品的不断涌现，互联网金融从多个方面暴露了大量的风险。主要风险包括：信用违约和欺诈风险、消费者权益被侵犯风险、互联网技术风险、资金流动风险、法律风险及政策与监管风险等，主要体现在以下三个方面：

1) 传统金融行业风险并没有消失，信用风险、流动性风险、法律合规风险、操作风险等同样存在。

2) 互联网金融又有自己独特的风险，比如：终端安全风险、平台安全风险、网络安全风险等。

3) 互联网金融往往小额而分散，且受众人群较为广泛，一旦出现风险，社会影响巨大。

互联网风控的应用场景

随着互联网金融消费场景的日益繁多，消费群体的逐渐壮大，互联网金融风控在P2P网贷、支付、理财等多个领域得到了高度的重视，在征信评估、反欺诈、预警监控方面得到了很好的应用：

1) 征信评估：在业务发生前，依据广泛收集的数据，利用大数据、人工智能等先进技术，借助互联网金融企业建立的风控模型，为企业自身或其他金融相关企业提供快速、准确征信评估服务;

2) 反欺诈服务：在业务发生过程中，通过对用户账户、营销及交易的实时监控与识别，及时、快速、准确的识别非正常交易，最大限度的避免和减少欺诈行为给企业和用户带来的损失;

3) 监控预警：在业务发生后，持续的对用户进行信用预警和贷后监控，及时发现用户的信用恶化及其他金融风险，实现对金融的风险态势感知。

互联网金融五大常用技术风控手段

互联网金融风控与传统金融风控的一个重要区别在于大数据的应用更加广泛。除了传统的征信信息之外，互联网金融企业常用的数据获取以及风控手段还有：

1) 生物特征识别技术

生物特征识别技术，即人脸识别、语音识别以及不限于图像、语音、触摸和身体语言识别的生物特征识别技术。

利用人脸识别技术将采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对并提供人脸相似值，风控人员可根据相似值的高低判断是否直接通过或进行人工审核。

同时，也可以通过人脸联网核查，将采集的照片与公安部已存的身份证照片进行比对、核查，更客观、科学的实现“人证合一”，降低“肉眼”观察的主观意识和失误辨认。

此外，语音识别、指纹识别及图像识别的技术也可以帮助风控人员进行风控判断，提高风控水平。

2) 机器学习技术

机器学习是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据处理计算模型的过程。

反欺诈应用：与传统金融风控依赖复杂且严格的规章制度进行欺诈识别不同，互联网金融风控使用机器学习技术，能够积极的学习并识别特殊或异常行为对其进行标注识别。

信用预测：机器学习算法能够根据数百万消费者案例数据，如：资产、履约、身份、偏好、社会关系及借贷情况等进行开发和训练，利用算法评估预测用户是否会违约、是否会按时归还贷款等。对贷中的借款人还贷能力进行实时监控，以及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预，从而减少因坏账而带来的损失。

3) NLP技术

自然语言处理技术，引入新闻、政策及社交网络中的非结构化数据，进行结构化处理后，运用于风控与征信评估。

在新金融风控场景中，诸如个人及企业在其主页、社交媒体等数据蕴含着与违约风险深度关联的深层含义，而通过传统方式很难充分挖掘其风险价值。

自然语言处理技术，通过复杂的词向量模型将文本转化为计算机能够识别和计算的词向量表征，并基于深度学习技术对其进行特征提取，最终运用成熟的分类器网络将文本数据与违约风险实现高度的风险挂钩。

4)爬虫技术

爬虫(web crawler)是一种专门的程序，用于在互联网上自动抓取内容。爬虫技术主要用于个人征信评估、关系图谱及风险分析等方向。

由于个人隐私的原因，我们无法得到一个人的全方位数据，只能截取其中的一个或几个片面(交易纪录，信用卡信息等)。而爬虫技术正式补充数据信息的利器， 比如，有许多专门曝光骗子老赖的网站，也有许多骗子在一些社交网站上发布信息。针对这些曝光的数据，利用爬虫技术清洗转换后，就能辅助个人信用评估。

此外，物以类聚，人与群分。通过爬虫爬取各大社交网站数据，建立人物关系网络，通过关系网对个人进行信用评价。

5) ID-Mapping技术

ID-Mapping能把碎片化的数据全部串联起来，消除数据孤岛，提供一个用户的完整信息视图，有利于对用户进行个人风险评估。

ID-Mapping技术可以用在跨屏、跨设备跟踪，将一个用户的手机、PC、平板等设备的上的行为信息串联到一起，充分聚合个人身份及行为信息。

在“互联网金融合规管理元年”的2016年，随着国家对互联网金融的全面监管，互联网金融从“野蛮生长”进入了“规范化”阶段。

无论是传统金融，还是互联网金融，加强风险控制，建立完善的信用评估体系与防控机制，对存在的信用违约和欺诈风险、消费者权益被侵犯风险、互联网技术风险、资金流动风险、法律风险及政策与监管风险进行控制，最终实现企业内控、政府监管及行业自律的生态发展。

End.

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