消费金融风控创新白皮书-金融城&麻袋研究院
37页1、 01 目 录 背景描述 4 一、消费金融行业大发展凸显风控和风控创新的重要性 5 1)多重因素共同促进消费金融行业快速发展. . 5 1政策推动与消费升级 5 2新技术、新参与机构与新消费群体 6 2)风控在消金企业的自身发展与市场竞争中愈发重要. . 7 1消费金融行业已进入了管控趋严的状态,合规与风险防范的要求从外部促使企业更加重视风控环节 7 2消费金融迅速场景化及价格天花板的出现,倒逼企业强化风控以求发展 12 3)传统风控模式遇到的瓶颈与风控的创新 13 1以资产、现金流、职业属性等为风控核心的传统风控模式局限性日益突出 13 2以大数据、人工智能为基础的创新风控模式开始深度应用 14 二、消费金融领域的主要风控技术创新 14 1)生物特征识别 14 1生物特征识别技术的发展概况 14 2生物特征识别的主要热点技术及应用 15 2)机器学习与模型训练 17 1机器学习的概述 17 2在金融领域的主要细分场景应用 17 2 3)自然语言处理 18 1自然语言处理的基本概念 18 2自然语言处理在金融领域的主要应用现状 18 4)大数据抓取与数据处理. . 19 1大数据技术基
2、本概念 19 2在消费金融风控领域的主要应用现状 19 5)基于大数据的用户画像 20 1用户画像技术的基本概况 20 2用户画像技术在金融领域的应用 20 三、风控技术创新的应用案例分析 21 1)工商银行反欺诈风控系统 21 1基于大数据抓取与处理智能实时反欺诈系统 21 2工商银行大数据风控成果 22 2)京东金融安全魔方反欺诈系统 23 1基于生物特征识别技术的大数据风控体系 23 2京东金融安全魔方的风控成果 24 3)蚂蚁花呗智能套现识别系统 24 1基于生物识别、机器学习和大数据处理的套现识别系统 24 2蚂蚁花呗智能反套现风控成果 25 4)新网银行全流程风控系统 26 1基于大数据用户画像技术的贷前风险识别 26 3 2基于机器学习技术的贷中决策迭代体系 27 3基于大数据、机器学习技术的贷后预警催收系统 27 4新网银行大数据风控成果 27 5)中腾信全流程风控系统及小花钱包 RiskAI 风险识别系统 28 1基于大数据、声纹识别技术、机器学习的贷前反欺诈侦测系统 28 2基于人脸识别、机器学习的小花钱包 RiskAI 风险识别系统 29 3基于大数据多重验证的贷
3、中决策系统 29 4基于机器学习技术、自然语言处理的贷后催收管理系统 30 5中腾信全流程风控系统及小花钱包 RiskAI 风险识别系统风控成果30 6)百融金服全流程风控体系 31 1基于大数据技术的百融策略引擎一站式贷前风控解决方案 31 2基于大数据处理技术的贷中监测及预警体系 31 3基于大数据与机器学习技术的贷后催收体系 32 4百融金服风控体系的效果 33 7)案例总结 33 报告结论. 34 4 背景描述 1) 多因素推动消费金融爆发式增长 伴随着居民可支配收入持续增长、消费理念的转变、90 后逐渐成为未来 5 年内的消费主力,以及 95 后“互联网一代”步入社会,中国正迎来新一轮的消费升级浪潮。同时,伴随着金融科技的快速发展,消费群体可以更便捷高效地选择和使用消费金融服务,这也进一步带动了消费金融行业的爆发式增长。 2) 多种乱象伴随而生 消费金融市场发展的迅猛势头,除了持牌的银行、消费金融公司之外,还吸引了各种类型的互联网金融机构涌入这一市场。过度消费、恶意欺诈、重复授信等行业乱象也伴随而生,给消费金融行业带来阴影。遏制市场乱象,强化风险控制成为企业生存发展的关键。
4、3) 行业监管提出更高要求 随着金融行业整体进入强监管时代,消费金融行业的监管政策不断出台,整体监管体系也日趋完善。行业整体进入了规范发展的新时期,这也对消费金融从业机构的风控效率和技术创新提出了更高的要求。 5 4) 传统风控技术的缺陷制约了消费金融业务进一步发展 传统的信用评分模型主要使用历史借贷数据和财务数据来预测和判断借款人的违约风险,采用传统的统计方法进行分析,这种方法最大的缺陷就是无法对那些缺乏历史借贷数据的借款人进行信用风险评估1。 另外,传统金融机构仅能掌握客户与自身相关的金融行为,无法获得客户在社会生活中体现兴趣爱好、生活习惯、消费倾向的情感或行为数据,无法与业务数据形成联动。再加上部分涉足消费金融业务的传统金融机构,对新业务的风控方式上依然过度依赖传统风控方法,自身的风控管理团队对于风控新技术的使用,无论是人才储备还是整体风控思路上均有一定的欠缺。 一、消费金融行业大发展凸显风控和风控创新的重要性 1)多重因素共同促进消费金融行业快速发展 从 2013 年到 2017 年的 5 年时间里,我国消费金融迅速发展,除去住房贷款的消费信贷余额规模增速一直保持在 20%以上
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