智能风控如何影响消费信贷
科技助力金融行业升级。图为中国国际金融（银行）技术暨设备展览会上展出的可移动银行临时网点。 （新华社发）
观众在中国国际金融（银行）技术暨设备展览会上展出的中国人民银行征信系统上打印自己的信用情况。 （新华社发）
随着科学技术快速发展，智能技术正越来越多地改变着金融生态。近年来，消费信贷的市场占有率逐年攀升。其中，智能营销及智能风控就是智能技术在该领域的成功运用，这一技术引人期待。
近两年，智能营销和智能风控在消费信贷领域运用广泛。“所谓智能风控，是指在传统风控上融入智能因素，结合大数据、人工智能、区块链等新型技术，对信贷申请开展风险控制的一项技术。智能风控这一概念在我国普及的时间并不长，2017年以后才逐渐热门起来。”麻袋研究院研究员苏筱芮表示。
消费信贷与金融消费者紧密相关，那么，智能风控在其中究竟应用了哪些新型技术？在发挥优势的同时，是否还存有缺陷？让我们随专家一探究竟。
身份识别是第一步
在信贷机构与借款用户的接触中，第一步就是对用户的个体定位，也就是身份识别。
经济日报记者了解到，身份识别是判断借款人身份的首要步骤，一般以用户证照信息为基础，其中所使用到的技术主要有生物识别以及OCR技术。
生物识别，是将计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用身体特征来鉴别个人身份的技术。其中较为成熟的是指纹及人脸识别技术。消费信贷领域中，指纹认证通常被用于手机APP登录验证等，人脸识别技术则更为普及，近年来广泛代替了传统手持身份证拍照的验证方式。例如：目前刷脸认证已在借款用户申请阶段广为运用。
OCR技术，全称光学字符识别技术，其原理是利用扫描等光学录入方式将各类证件、资料、印刷品上的文字转化为图像信息，再通过文字识别技术将其转化成计算机输入技术。在消费信贷中，身份证识别和银行卡绑定是OCR技术的两项最广泛运用。苏筱芮表示，一方面，通过OCR提取身份证头像能够快速获取身份识别的目标，达到人证合一；另一方面，OCR能够快速识别银行卡号、持卡人、发卡行等关键栏位，并自动填入识别到的信息内容，不仅在信贷平台，在电商平台的交易支付中也得到大量使用。
用户画像必不可缺
身份识别是对申请用户的基本信息实施了底层描绘，而用户画像更进一步，通过用户授权来查询其央行征信、第三方征信、网络交易行为等多重维度。
其中，征信信息是判断借款人信用最为直接，也最为高效的途径。从数据来看，截至今年6月，央行征信系统累计收录9.9亿自然人，个人日均查询量达550万次。近两年，民营征信巨头——百行征信也在消费信贷的运用中发挥了较大作用。除此之外，还有其他第三方征信信息、共享征信系统等在信贷审批机构的用户画像、共债风险识别等方面提供了助力。
与此同时，公共缴费、网络消费、运营商数据等也需获取用户授权，从消费频率、金额等维度对用户进行判断，结合后续借款人评分步骤赋予其评分与授信。此外，还包含其他信息，比如使用设备（ID、设备型号等）、户口认证、学历认证等。
反欺诈模型深入构建
互联网金融蓬勃发展的同时，消费信贷领域因欺诈所导致的坏账问题也日益凸显。公开数据显示，截至2018年，网络黑产导致的信息泄露预估在几十亿条级别，涉及欺诈团伙超3万个。
消费信贷领域的骗贷已成为非法黑产中不容忽视的重灾区，甚至存在专业化的组织以团体形式“撸贷”“撸口子”。360金融研究院此前发布的《2018智能反欺诈洞察报告》显示，与个人欺诈相比，团伙欺诈的波及范围更广、社会危害性更高，呈现智能化、产业化、攻击迅速隐蔽、内外勾结比例上升、移动端高发5大特征。随着欺诈技术的升级，黑中介和黑产出现深度融合态势，逐步以团伙形式开展线上贷款申请审批业务，骗取大量资金。
不少业内人士表示，建立以反欺诈为核心的防火墙刻不容缓。根据工作原理，反欺诈模型可分为“基于规则的反欺诈模型”和“基于客户行为的反欺诈模型”。
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