随着金融业务逐渐下沉，以及基于新技术、新场景的欺诈手段不断更新，金融机构面临的风控挑战愈发严峻。在此背景下，结合新技术的反欺诈成为了金融系统中不可或缺的一环。在11月27日中国人民大学中国普惠金融研究院举办的面向国际国内金融机构、高校学者、监管单位的“普惠视角下的产业与消费金融发展研讨会”中，360数科(QFIN.US)大数据风控研究院院长沈赟博士分享了360数科普惠金融领域的风控实践，通过案例形式详细解析360数科如何实现覆盖获客、贷前、贷中、贷后全生命周期的精细化风控管理。
个人与企业反欺诈双向并行
近年来，我国金融科技蓬勃发展，金融业务在更宽客群内快速扩张，但其中的欺诈风险也逐步蔓延。传统人工审核申请信息的方式存在误判、耗费时间人力等痛点，不能满足金融机构应对日益变幻的欺诈风险的需求。精细化的风控管理，能够帮助金融机构以技术手段增强针对个人、小微企业等客群的风险识别能力，降低因欺诈造成的损失。
在反欺诈中，针对个人与小微企业的风控技术都会运用金融知识图谱，通过挖掘个体之间或企业间的实体关系属性，判定企业或者个人是否存在欺诈行为。
针对个人用户，360数科以用户作为节点，通过知识把用户关联，反推用户是否有欺诈嫌疑。沈赟举例道，“比如，一个用户关联多个身份证，这个是非常明显的欺诈行为。另外欺诈团伙填的紧急联系人都是同一个人，我们会判断欺诈的可能性很高。”
针对小微企业的金融知识图谱考察层面更加复杂。通过企业工商、行政、司法、关联人信息、企业信用记录等数据，以百万级企业节点构成整个图谱。沈赟表示，“我们经常遇到两家公司为了造假企业实力，频繁交易以虚增销售与营业额。通过我们的知识图谱，能够识别两家公司的法人是有某种关联的，那么我们会判定其有一定的欺诈嫌疑。”
全生命周期精细化风控管理更进一步
据沈赟介绍，在获客阶段，360数科通过流量筛选以及存量客户交叉销售，在提高渠道投放质量的同时，深度挖掘客户需求并沉淀核心客户。在流量筛选阶段，通过精准识别最有潜力的目标客户以及触达目标客户的最佳渠道，输出对目标客户有吸引力的定价及优惠政策。在针对存量客户层面，通过提供一系列分析和预测模型帮助金融机构合作伙伴识别存量客户可能购买的其他产品及服务，以增加客户的向上销售及交叉销售机会。并且在客户挽留层面，通过建立客户行为偏好、流失预测等模型，提示采取行动的最佳时机及触达目标客户的方式和渠道。
在贷前阶段，360数科以金融知识图谱关联用户，对用户进行资质评估，帮助金融机构有效识别风险和进行风险定价。不仅如此，当客户在APP上进行申请完件等操作，或出现逾期等风险行为时，360数科还会将数据实时更新到关系网络图数据库，基于分布式图计算引擎中的社区发现、pagerank等算法，实时得到传销团伙、贷款中介等风险社区及节点，实现智能反欺诈。
目前，360数科关系网络图数据库已累计百亿级边及十亿级关系节点，毫秒级输出计算结果。如在2019年，360数科基于图计算引擎就迅速发现某一社区团伙先后多人在同一个地点申请360借条，同时使用规律性暗号相互称呼，经人工核查确认该风险社区为超6000人传销团伙，成功避免一起欺诈事件。
在贷中阶段，360数科会基于用户实时行为数据，通过模型平台评估存量客户的未来信贷意愿与风险等级，调整贷中管理策略，包括风险管制、调额调价、高额产品推荐、营销促动、开放平台等。
在贷后阶段，360数科则根据客户画像判定还款能力、还款意愿、情绪因素等，综合评估催回难度，制定催回策略。其中，催回难度低、申请人情绪稳定的案件可由360数科自研的智能催收机器人完成，实现催收效果最优化。目前，360数科通过AI机器人催回金额已达到总体回收金额的83%。
截至2020年9月30日，360数科由于欺诈造成的坏账率仅为0.2％。而于未来金融行业风控的发展方向，沈赟则认为要在保护隐私的前提下，通过技术实现多方合作共赢，打破数据孤岛。360数科也将继续打磨技术，让更多客户、合作伙伴实现与金融服务的链接，推进智能、普惠金融的发展。
