洋钱罐智能风控多维度防御集团性欺诈

　　金融科技时代，随着信贷产品种类日益丰富，金融欺诈事件频发，手法多样且更加隐蔽，在新技术、新业态催生出来的市场环境下，基于大数据与人工智能应用的反欺诈成为新生态中最为重要的一环。

　　欺诈风险指的是用户完全没有还款意愿的恶意骗贷行为，也是借贷业务中存在的主要风险之一，很多金融机构的坏账都是由欺诈产生。而在众多反欺诈业务中，难度系数最高的，当属对集团性欺诈行为的甄别和预警。

　　作为国内领先的金融科技平台，洋钱罐依托大数据、人工智能技术和机器学习算法，建立海量、多维的用户信息库，全面贯穿于获客筛选、贷前反欺诈和信用评估、贷中管理、贷后智能催收管理等信贷信息服务的全流程中，通过深度分析和交叉验证相结合，精准判断借贷用户的真实身份、需求场景、还款意愿以及债偿能力。

　　在对集团性欺诈行为的防控中，自主研发了一套贷前反欺诈系统，通过电子化客户识别、多头和黑名单、关系网络和知识图谱等子系统综合决策生成。同时深挖机器学习中的无监督技术并运用到反欺诈中，通过聚类算法，对不同的借款用户画像进行相似度分析，寻找出其中的规律和一致性，在对欺诈流量和隐藏较深的风险点进行甄别和预警的同时，作出及时准确的应对。

　　CTO耿博表示，通过大量的数据支撑起多个维度的用户变量模型，无监督的聚类算法会帮助我们寻找出更有效的策略模型，已成功拦截上百次集团性的欺诈行为，拦截率为100%；而平台的个体欺诈率已低于商业银行信用卡的平均欺诈率。

　　从风控上看，反欺诈绝非一种静态过程，而是一种实时监督和捕捉的动态过程，特别是在集团性欺诈行为的识别上，更需要一套完整且可以实现自我更新的“抵御”系统，以识别手法不断翻新的欺诈行为，提高欺诈行为的成本

　　众所周知，人工智能在金融风控领域起到的驱动作用，对互联网金融行业的发展有着革命性的意义，AI技术有力地改进了风险分析和风险管理，提高了金融智能风控的能力。眼下，面对集团性欺诈异地作案、小额多发、取证困难、更为隐蔽等越来越多的难题，金融科技平台在技术方面的实力和作为，能有效防范集团性欺诈，为用户带来更为便捷、高效的服务与体验的同时，这种先进的技术也值得业内共同学习，这些优秀企业的技术输出也同样值得业内更多鼓励。

　　需要指出的是，目前我国国内的许多基础数据服务正处于不断完善中，数据质量和信息关联性也在不断优化中，相信在政府相关部门、金融科技创新者、市场消费主体多重驱动下，中国的金融、科技、信息等众多领域将再一次迎来新的发展阶段。