消费金融大数据风控解决方案.pdf

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1、消费金融大数据风控解决方案王睿消费金融业务模式和风险挑战消费金融业务模式从业务模式看，消费金融服务平台主要通过“嵌入消费场景”提供金融服务，“嵌入消费场景”指消费金融平台与线上线下购物平台或商户合作，将贷款资金直接支付给购物平台或商户，再由后者向消费者提供商品和服务，最后由消费者分期偿还贷款消费金融风控面临的主要挑战互联网消费金融风险案例某消费金融公司与一些中介公司合作拓展客户，部分合作公司借此从消金公司违规套取资金，通过“拉人头”的方式骗贷。其中，贷款客户并非实际资金使用人，而套取出的资金却不知所踪。据了

2、解，被中介公司通过“拉人头”方式向消金公司客户已经高达约200人，大多数“人头”的信用记录已经多次逾期，很多人已经向法院起诉，且拒绝向消金公司还款，客户和消金公司的冲突也在不断升级大数据风控体系一站式大数据风控平台贴合互联网信贷业务1一站式建模组件化的引擎服务涵盖数据处理、模型训练和策略执行全流程，一站式完成风险评估2快速构建风控能力将复杂的数据处理，数据挖掘，机器学习过程标准化，风控人员通过简单的界面操作就能完成风控建模，能够帮助机构迅速构建风控能力3互联网大数据风控汇聚海量征信数据，运用大数据计算能力快

3、速精准分析欺诈和信用风险海量征信数据全方面构建用户信用画像用户身份信息用户认证数据人行征信报告居住地、婚姻状况公积金、社保、贷款信息、子女情况、工作运营商通讯、信贷交易信息单位、职位、房产AB学历数据、C个人公共信息、收入、联系人数职业数据（猎聘据、脉脉和领英）消费收支数据互金和银行黑灰名单婚恋社交数据家庭情况线上电商和线下信贷逾期名单、司法房产情况不良名单、多头申请银联消费数据，学历情况多头负债名单、团伙生活作息银行卡收支数据ABC爱情规划欺诈名单、百合&世，爱情账户等级纪佳缘婚恋社交黑名婚恋社交信用度评

4、航旅出行数据婚恋社交人脉图谱单芝麻信用用户行为数据信用评分、设备相关数据申请表单填写时间行业关注名单、设备指纹、D申请欺诈评分、E借款协议页面停留F设备硬件信息、时间GPS定位信息、欺诈信息验证、设备安装APP数据欺诈关注清单、企业信用评分合作平台全流程风控消除平台风险于萌芽在途用信件均额度保证金逾期不良预警预警预警保证金代偿债权回购股东信息机构行为控制人进件欺诈资产情况预警预警预警自动追偿团队机构情况评分卡风险决策引擎增信人工抽检情况经营情况9欺诈提前机构冻结回购现场尽调高风险拒绝人工审批无风险放行借款人

5、全流程管控防范风险无死角针对不同的信审环节，构建不同的风控模型和策略，采用定性和定量的方法对贷前审核、贷中监控和贷后催收实施全流程风险管理.身份认证风险评级贷中复查策略模型策略贷款申请贷中复查放款反欺诈风险定价贷后模型和策略模型风险监控预警策略反欺诈服务贴合场景和业务灵活定制风控环节和反欺诈策略不同的金融应用场景,有着不同的业务流程和环节，需要设计不同的风险检查环节和风控策略.构建完成基于场景、事件、规则驱动的欺诈风险判别服务,通过灵活配置就能满足不同场景下、不同业务环节欺诈风险判别的能力...多层式多维度

6、个人欺诈评估全面排除欺诈风险七大反欺诈策略，覆盖信贷业务全流程七大策略用户开户申请确认登录提现注册绑卡授信用信信贷全流程-三要素核身-异常设备登录-四要素核身-欺诈名单比对-虚假用信校验同卡同出监控检测-失信名单比对-人脸识别-信用情况是否-客户端环境检-异常登录地检-多头申请借贷测测设备是否绑定名单比对恶化-异常登录IP检多银行卡开户-多头逾期负债-注册设备是否测名单比对银行卡是否涉关联多用户-登录异常人脸-关联人欺诈名识别及欺诈单比对欺诈风险大盘实时分析把控风险趋势整体风险趋势高中低风险比例统计击

7、中反欺诈规则统计高风险地域分析高风险场景分析集检测、响应和分析预防于一体的反欺诈攻防体系反欺诈是一场持久战，需要和专业的欺诈团伙长期斗争，针对不断演进的欺诈技术和手段，持续优化反欺诈模型和策略，保证攻防战最终胜利.信用评分服务构建信用评分卡模型精准评估借款人还款能力和还款意愿数万笔分期借还款样本，保障模型快速启动训练评分模型的基础是训练样本（借款人真实还款表现数据），没有半年左右的交易数据，无法通过机器学习算法来训练模型。故信贷业务开展初期，训练样本的缺失和不足，直接导致消费金融机构，无法建立评分模型

8、.通过共享合作平台数万笔分期借款还款数据，评分模型能够快速启动一站式模型训练决策引擎，快速构建评测模型组件化的风控引擎服务涵盖数据处理、模型训练和策略执行全流程，一站式完成模型训练和评估.训练引擎将复杂的数据处理，数据挖掘，机器学习过程标准化，风控人员通过简单的界面操作就能快速完成风控建模和评测，降低模型迭代和调优周期，适应互联网业务需要贷后监控预警服务贷后实时监控预警及时发现信用恶化迹象