(图片来源:零壹财经)
如上图所示,在贷款环节中,从账户注册到登陆,到贷款申请、管理、支付、放款、还款,每个步骤,网络欺诈都无孔不入。但首要环节便是“伪装身份”。
如何从源头上“反欺诈”?磐石反欺诈做的第一件事便是“身份识别”,运用AI技术打造出一个“火眼金睛”的系统。
磐石反欺诈的工程师们介绍了这样一个实例。某互联网金融公司旗下小额现金贷款APP接入磐石后,通过磐石的活体及OCR识别,单日能拦截400个左右问题用户,以其产品平均借贷额度1万元进行计算,每天能够有效拦截400万元左右的问题借贷,这只是磐石反欺诈服务的数百家机构中的一家。
据了解,磐石反欺诈身份识别包括了三个层面:设备风控、活体识别、OCR文字识别:设备风控可以保障产品应用环境更加安全,识别模拟器、盗号、羊毛党刷单等设备风险;活体识别可精确到真实的个体,百度人脸识别技术准确率高达98%;OCR文字识别则是虚假身份证等伪冒风险的克星。通过这三层筛选能有效防控伪冒申请、虚假资料,让风险控制在审核的第一步!
大数据风控:构建最严密反欺诈天网
如果让你看分数高低便可以识别欺诈行为,那么就可以打造每个机构都能使用的打击网络黑产系统了。
磐石反欺诈就是这样一个系统。
怎样可轻松放贷?磐石反欺诈团队介绍了他们的“磐石多头防控分”:一位用户肖某在某互联网金融借贷平台C上申请2万元小额贷款,平台C通过磐石反欺诈多头查询接口输入该用户信息,发现肖某近7天内在8家互联网金融公司申请了现金贷款,故拒绝了肖某此次申请。
怎么可以看出来跟黑产相关?磐石反欺诈推出了“黑产关联分”:某学生向某教育信贷Y机构申请分期贷款,Y机构通过磐石关联黑产接口对用户资质进行审核,发现该用户与多达15个风险名单、恶意逾期用户、骗贷团伙关联密切,故Y机构拒绝了该学生的教育贷款分期需求。
据介绍,磐石反欺诈的大数据风控包括可以提供风险名单、多头防控、关联黑产、地理位置核验、信用分、用户授权认证等,数据构成了防范风险的天罗地网,数据越大、维度越多,坏人越难以漏网。
专业技术+团队,除“黑”务尽
人常说,除恶务尽。对付庞大的黑产产业链,必须要建立长效的治理机制。短期的打击可谓静态手段,只能是治标之策,长期行动才能治本。这就需要大数据积累和持续的技术升级。
说到这儿,很多人可能会问,积累技术几十年的银行没有自己强大的风控技术吗?没错,他们的技术也很强,不过大多是依靠线下场景锻炼的风控技术和风控能力,对于互联网电商、互联网借贷、互联网教育等各类场景并无实操和交叉机会。
磐石反欺诈依托百度天然的、独有的大数据、AI能力,以及有“人工智能黄埔军校”之称的百度技术人才库,可以依靠顶尖技术+专业团队,帮助金融机构补齐短板。目前央行征信能覆盖的信贷人群有限,大量薄征信以及白户群体涌入市场,产生信贷风险。而百度金融的互联网金融场景数据,恰恰能够与央行征信数据形成互补。目前磐石反欺诈已经实现了这种技术补充,同时具备了系统化输出能力,覆盖风险全流程的产品,动态预测风险行为。
截至目前,磐石反欺诈已经和数百家银行、互联网金融机构,包括消费分期、现金贷、P2P网贷、系统供应商、第三方征信及其他机构等建立合作关系,未来将联手合作伙伴一起“打怪升级”,还金融行业一个安全的网络环境。