海量数据+快速迭代 乐信集团引擎阻击互联网欺诈
【摘要】10月27日,乐信集团首席风控官刘华年受邀参加第二届普惠金融CRO全球峰会,并在“接入场景的金融风险管理”的分论坛做了主题演讲。

10月27日,乐信集团首席风控官刘华年受邀参加第二届普惠金融CRO全球峰会,并在“接入场景的金融风险管理”的分论坛做了主题演讲。
他透露,乐信集团自主研发的智能风控引擎“鹰眼”已经积累了超过5000万笔订单数据,现日均处理订单量约20万笔;通过快速迭代,这套引擎有效阻挡了大部分有组织欺诈行为,将综合坏帐率始终控制在1%以下。而且与主流做有场景的消费信贷的平台不同,“鹰眼”对套现“零容忍”。
自有电商行为数据 识别风险
乐信集团起步于2013年8月成立的分期乐。分期乐是中国互联网小微消费金融商业模式的开创者,它从为校园人群提供3C数码分期消费服务开始,相继打造了运动户外、洗护美妆、教育培训等多个消费金融场景。2016年4月,分期乐全面开放白领人群服务。
成立三年来,分期乐以风控效率高、坏账率低见称。基于分期乐债权的优质性,2016年1月,“嘉实资本—分期乐1号资产支持专项计划资产支持证券”在上海证券交易所完成资产交割,分期乐成为国内创业公司中最早成功发行标准ABS的公司。
在介绍风控经验时,刘华年指出,分期乐的风控逻辑起点是场景。原因在于,自有电商消费场景中的用户行为数据,能够有效帮助甄别借贷风险。“举一个简单例子,一个用户今天注册,立马下单,买一台iPhone7,用了1分钟的时间;另一个用户过去一个星期来来回回挑选,最后下单了iPhone7,从概率上说,肯定后者风险低一些,因为他是真实的消费需求,且经过了非常谨慎的思考,而前者则有可能涉嫌套现。”
分期乐风控秘诀的另一方面在于快速迭代。刘华年介绍说,“鹰眼”引擎集成了超过1000多个基础数据纬度,其衍生变量接近10000个。“哪些数据是最有效的? 我们内部不断地通过模型来验证,从而快速调整规则。同样一次迭代,金融机构花6个月,一般的互联网金融公司花3个月,我们有可能只用花1到2个月,每节约下来的时间都是为下次迭代做准备。”刘华年说,只有这样才能把风控策略及时应用,提升用户体验的同时,把坏人挡在外面。
严格防控套现
在接下来的圆桌讨论环节,刘华年与苏宁金融风控总监孙骞以及小米金融信贷业务负责人陈曦等人就3C业务风控管理中的一些特定问题,进行了探讨。
在小米金融信贷业务负责人陈曦看来,“小米产品套现能力非常强,但就数据分析而言,我所看到的套现并没有直接跟金融风险正相关。对我们来说,套不套现并没有太大关系,只要是真实的交易。”
苏宁金融风控总监孙骞也认为,“套现的本质还是身份识别的问题。假如我识别出来他是真实的人,还款意愿和还款能力没问题,那他究竟是做套现,还是购买这个东西,对于信用风险没有很大的问题。”
但刘华年表达了不同的观点。“虽然套现用户可以虚增我们的贷款余额,但我们并不是单纯做信贷的公司,我们希望在平台上留下来的客户都是有真实消费需求的,这样我们可以伴随他们的信用成长为他们提供更好的消费金融服务。”刘华年说,“如果发现套现,我们第一反应是追回,关闭交易或是要求用户提前还款。”

小仙



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