深化技術(shù)聯(lián)結(jié)，數(shù)禾科技以金融科技助推金融行業(yè)發(fā)展

　　傳統(tǒng)金融行業(yè)的經(jīng)營模式、業(yè)務(wù)流程正在被重塑，大量業(yè)務(wù)被搬到了線上，尤其是在今年疫情的影響下，數(shù)字化金融服務(wù)的作用愈加凸顯，更加速了這一過程，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展的態(tài)勢。

　　行業(yè)向好的背后，新技術(shù)的應(yīng)用發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、5G等都已成為引領(lǐng)金融行業(yè)變革的驅(qū)動力量，而推動這些技術(shù)落地的金融科技企業(yè)也理所當(dāng)然成為了行業(yè)的焦點。以數(shù)禾科技為例，深耕金融科技多年，為“新科技”的線上應(yīng)用搭建了全鏈路輸出通道，深厚的金融科技實力得到了業(yè)內(nèi)外廣泛認(rèn)可。

　　金融科技之風(fēng)控體系

　　大數(shù)據(jù)概念興起于2005年左右，在2010年左右進(jìn)入爆發(fā)期，2013年以后被廣泛使用，及至目前，大數(shù)據(jù)對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的重要程度甚至堪比石油之于工業(yè)。如今，人們的消費記錄、信用記錄、出行記錄等涵蓋衣食住行方方面面的數(shù)據(jù)，都可以被相關(guān)場景的企業(yè)所記錄，而這些用戶授信數(shù)據(jù)被合法、合規(guī)采集并使用時，就會對行業(yè)運(yùn)營產(chǎn)生顛覆性效果。

　　事實上，以大數(shù)據(jù)搭建風(fēng)控體系已成為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的通行做法，這樣做的好處也是顯而易見的，比如，通過對數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，借款人手機(jī)號使用年限越長，違約率就越低，反之則越高，當(dāng)風(fēng)控體系引入諸多類似的分析結(jié)論，通過不同的權(quán)重配比可以顯著降低金融風(fēng)險，而這只是大數(shù)據(jù)利用的一個簡單例子。

　　數(shù)禾科技研發(fā)并打造了場景數(shù)據(jù)采集、分析的全套模型，并以先進(jìn)的“數(shù)算器”風(fēng)控理念為基礎(chǔ)，建立涵蓋貸前風(fēng)控、貸中管理、貸后監(jiān)控的風(fēng)控管理體系。

　　在功能上，數(shù)禾科技的風(fēng)控系統(tǒng)打造了從貸前客戶申請、貸中額度審批、貸后還款行為等多種維度的評估策略，在客戶授權(quán)的原則上，對客戶多種行為數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗證與評估，如用IP地址、收貨地址驗證工作單位、家庭住址等基本信息是否屬實，如此種種，實現(xiàn)對用戶的綜合信用評估，進(jìn)而差異化的為用戶授信額度。

　　先進(jìn)的風(fēng)控體系對互聯(lián)網(wǎng)金融的健康發(fā)展顯然會起到積極作用，一方面突出的風(fēng)控能力可以有降低金融風(fēng)險，另一方面又可以提高審批效率和有效性，解決長久以來小微個人、企業(yè)因征信數(shù)據(jù)的缺失、不足被金融服務(wù)邊緣化的困境。

　　金融科技之反欺詐系統(tǒng)

　　金融行業(yè)一直有個難以解決的痼疾——金融欺詐，互聯(lián)網(wǎng)金融也未能幸免，據(jù)了解，現(xiàn)在我國互聯(lián)網(wǎng)金融每年因欺詐導(dǎo)致的損失超過了500億元。

　　在欺詐的具體表象上，主要是在注冊、登陸、交易、支付等環(huán)節(jié)進(jìn)行欺詐，如以偽造登陸、虛假登陸、支付盜卡交易等方式，從互聯(lián)網(wǎng)金融平臺詐取資金。更讓人擔(dān)憂的是，有很多中介機(jī)構(gòu)，以幫助高風(fēng)險人群獲取貸款來攫取非法收入，在此過程中 ，將金融風(fēng)險嫁接到互聯(lián)網(wǎng)金融平臺，給相關(guān)平臺的穩(wěn)定運(yùn)行埋下巨大的隱患。最要命的是，這些欺詐行為動搖了互聯(lián)網(wǎng)金融誠信的根基，加劇了用戶與平臺之間的不信任感甚至矛盾，嚴(yán)重影響了金融秩序。

　　面對這種惡劣行徑，數(shù)禾科技打造了反欺詐規(guī)則模型，其中包括中介模型、惡意欺詐模型、無監(jiān)督團(tuán)案、申請評分等模型，可以有效監(jiān)測并規(guī)避惡意欺詐。

　　其中中介模型可以對申請用戶進(jìn)行疑似金融中介監(jiān)測，準(zhǔn)確度可達(dá)80%。惡意欺詐模型和無監(jiān)督團(tuán)案模型則可以通過對用戶信息、設(shè)備信息、APP行為信息等進(jìn)行分析，識別中介代辦團(tuán)體性欺詐可能，然后采取措施降低風(fēng)險，如某IP地址附近出現(xiàn)集中信貸申請同時多次出現(xiàn)逾期用戶，系統(tǒng)就會自動加大對該地區(qū)用戶的特定特診。而申請評分模型則可以通過對用戶的信用狀況，如人行報告、多頭借貸情況、收入負(fù)債情況、活動穩(wěn)定度、交易習(xí)慣等的分析，從源頭上確保用戶是“友善的”。

　　上述只是冰山一角，其實，包括大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、人臉識別技術(shù)等新技術(shù)，它們在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)禾科技都有深度的挖掘，這展現(xiàn)了一家有志于推動行業(yè)進(jìn)步的有擔(dān)當(dāng)?shù)慕鹑诳萍计髽I(yè)應(yīng)有的素養(yǎng)。在新技術(shù)的探索與應(yīng)用上絕不缺席，未來，數(shù)禾科技將繼續(xù)深耕金融科技，為行業(yè)發(fā)展再做貢獻(xiàn)。

　　轉(zhuǎn)自：楚北網(wǎng)商業(yè)

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