近年來，金融欺詐犯罪凸顯非接觸性和隱蔽性的特征，犯罪分子作案更趨向?qū)I(yè)化、智能化、集團(tuán)化，使得很多銀行、網(wǎng)貸等金融平臺(tái)與用戶的財(cái)產(chǎn)安全受到了嚴(yán)重侵害。
據(jù)了解，大中小型商業(yè)銀行、支付機(jī)構(gòu)在反欺詐工作成效上存在較大差異，大型金融機(jī)構(gòu)體系相對(duì)完善，中小型機(jī)構(gòu)仍處于起步階段。為應(yīng)對(duì)不斷翻新的金融欺詐手段，金融類機(jī)構(gòu)必須考慮主動(dòng)投資反欺詐的技術(shù)手段、防控工具和策略，綜合利用行內(nèi)外各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能數(shù)據(jù)庫和風(fēng)控模型，提升欺詐交易識(shí)別率，有效減少欺詐帶來的風(fēng)險(xiǎn)損失和資本損失。
在這里，主要跟大家分享一下以怎樣的開發(fā)流程才能搭建一個(gè)有效、有用、有價(jià)值的反欺詐模型，希望有所啟發(fā)。
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從國(guó)內(nèi)各機(jī)構(gòu)建立反欺詐模型的具體過程可以看出，模型建立流程包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、風(fēng)險(xiǎn)特征挖掘、模型迭代、模型測(cè)試五個(gè)環(huán)節(jié)，如下圖所示：
數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)
在數(shù)據(jù)采集階段，調(diào)研機(jī)構(gòu)不僅整合了內(nèi)部數(shù)據(jù)(客戶個(gè)人數(shù)據(jù)信息、賬戶聚合數(shù)據(jù)信息、交易數(shù)據(jù)及相關(guān)的各類交易日志等)，而且集成了諸多外部數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)來自人民銀行、法院、公安部、檢察院、工商總局、環(huán)保總局、海關(guān)總署等多家機(jī)構(gòu)，包含刑事犯罪信息、商業(yè)犯罪信息、金融詐騙涉案賬戶信息、網(wǎng)絡(luò)犯罪信息、單位違法賬戶信息，以及由來自國(guó)內(nèi)外同業(yè)等提供的各類欺詐信息。
由于數(shù)據(jù)來源廣泛，直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)種類和規(guī)模急劇增加。各調(diào)研機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)處理技術(shù)方面除了采用成熟的商用數(shù)據(jù)庫外，還廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。
模型構(gòu)建流程
數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)
在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，主要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，包括檢測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量、統(tǒng)一格式、剔除無關(guān)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。以銀行為例，采集到的交易數(shù)據(jù)涵蓋了網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行、電話銀行、短信銀行、ATM、POS、智能終端等各個(gè)渠道，數(shù)據(jù)涉及存折、借記卡、準(zhǔn)貸記卡、貸記卡等介質(zhì)。預(yù)處理操作分析渠道、介質(zhì)等關(guān)聯(lián)關(guān)系，并將這些數(shù)據(jù)按照時(shí)間、金額、交易類別、交易狀況等維度進(jìn)行聚類，分析交易行為的主要特征。
對(duì)于客戶數(shù)據(jù)，需跨越不同渠道歸集客戶相關(guān)屬性，如年齡、賬齡、教育程度、地域等要素，建立客戶畫像檔案，描述客戶特征。對(duì)于商戶數(shù)據(jù)，應(yīng)根據(jù)商戶信用評(píng)級(jí)信息、產(chǎn)品銷售量、商戶類別等要素，建立商戶檔案，劃分商戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
風(fēng)險(xiǎn)特征挖掘環(huán)節(jié)
在風(fēng)險(xiǎn)特征挖掘階段，常用的分析方法有假設(shè)分析、關(guān)聯(lián)分析、模式歸納分析等。假設(shè)分析的目的是對(duì)問題提出各種可能的假設(shè)，并評(píng)估假設(shè)的分析過程;關(guān)聯(lián)分析的目的是找出各信息片段之間的直接或間接聯(lián)系，或者已知一個(gè)信息片段，找到與之直接或間接聯(lián)系的另一信息片段;模式歸納分析的主要目的是歸納欺詐的各種規(guī)律特點(diǎn)。
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在對(duì)交易、客戶、商戶、設(shè)備、地理位置等數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析之后，以時(shí)間、頻率、金額、距離、比例等統(tǒng)計(jì)口徑，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)特征庫，如近30分鐘交易總金額、近1小時(shí)同一設(shè)備登錄次數(shù)等。通過具體的分析方法，運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可以計(jì)算出每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)特征對(duì)欺詐識(shí)別的貢獻(xiàn)能力，以及風(fēng)險(xiǎn)特征之間的相關(guān)性，再選取貢獻(xiàn)能力強(qiáng)、相關(guān)性弱的風(fēng)險(xiǎn)特征，作為后續(xù)模型的預(yù)測(cè)變量。
模型迭代環(huán)節(jié)
模型需要不斷迭代優(yōu)化，才能貼近真實(shí)情況。在模型迭代階段，模型迭代樣本是由正常交易數(shù)據(jù)與欺詐交易數(shù)據(jù)組成的。通過不斷優(yōu)化模型，訓(xùn)練模型各項(xiàng)指標(biāo)(包括準(zhǔn)確率、對(duì)數(shù)損失函數(shù)、精確率-召回率、混淆矩陣等)，達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果。
模型測(cè)試
對(duì)模型進(jìn)行線上測(cè)試，評(píng)價(jià)模型適用的場(chǎng)景、精度、誤差等各項(xiàng)指標(biāo)(如圖)。
分析知識(shí)拓?fù)浔?/p>
風(fēng)控領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)等一些先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景和方向在哪里?
風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵只在于“是否有效”，而如何實(shí)現(xiàn)“有效風(fēng)控”，除了時(shí)機(jī)選擇、制度安排及輔助等要素之外，更多的內(nèi)因還取決于其背后所驅(qū)動(dòng)及支撐的邏輯。
對(duì)于金融業(yè)而言，風(fēng)險(xiǎn)是與生俱來的。客觀上講，信貸經(jīng)營(yíng)的本質(zhì)，就是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。既然如此，我們就應(yīng)當(dāng)用經(jīng)營(yíng)的方式去把握和控制風(fēng)險(xiǎn)，而不是試圖利用主觀意識(shí)、過去的經(jīng)驗(yàn)以及千篇一律的風(fēng)控技術(shù)去應(yīng)付或被動(dòng)承受風(fēng)險(xiǎn)。
事實(shí)上，風(fēng)控技術(shù)無關(guān)強(qiáng)弱，誰也不能說誰比誰更厲害，關(guān)鍵只在于“是否有效”。而如何實(shí)現(xiàn)“有效風(fēng)控”，除了時(shí)機(jī)選擇、制度安排及輔助等要素之外，更多的內(nèi)因還取決于其背后所驅(qū)動(dòng)及支撐的邏輯。
近年來，隨著銀行、保險(xiǎn)等大型金融機(jī)構(gòu)逐漸將視線轉(zhuǎn)向小微信貸領(lǐng)域，小貸公司、P2P、消費(fèi)金融公司、電商平臺(tái)等身體力行“普惠金融”，越來越多的小微貸客戶看到了融資路上的些許曙光。
然而，不同于其他信貸客戶類型，小微貸客戶對(duì)于資金的需求往往“短、小、頻、急”，又因?yàn)槠湄?cái)務(wù)信息不透明、不健全、生存能力薄弱等特點(diǎn)，導(dǎo)致小微貸款提供者不可避免的面臨著成本高、不良率高、風(fēng)控水平要求高等“三高”局面。
從“抵押物崇拜”到IPC技術(shù)
事實(shí)上，最初的小微貸風(fēng)控技術(shù)依舊是沿用了傳統(tǒng)的信貸技術(shù)，典型特征即為“抵押物”模式，然而，該模式并不適用小微貸客群的特點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域猶如“大象起舞”般笨拙。
“這種模式在技術(shù)上肯定是有效的，只不過不能滿足眾多小微企業(yè)的需求，實(shí)際上是‘惠而不普’，雖然利率不高但惠及面比較窄，經(jīng)常要求客戶提供諸多資料、報(bào)表之類，效率也比較低。”柳博說。
2005年，德國(guó)IPC 微貸技術(shù)被引入到中國(guó)，該技術(shù)由德國(guó)國(guó)際項(xiàng)目咨詢公司研發(fā)而成，這是一家專門為以微小企業(yè)貸款業(yè)務(wù)為主的銀行提供一體化咨詢服務(wù)的公司。以IPC技術(shù)為核心的微小貸款項(xiàng)目在十多個(gè)國(guó)家和地區(qū)運(yùn)作下來，其平均不良率低于3%。
據(jù)了解，從2005年開始，德國(guó)IPC通過國(guó)家開發(fā)銀行微小企業(yè)貸款項(xiàng)目，成功和國(guó)內(nèi)12家銀行合作。
德國(guó)IPC技術(shù)的信貸流程包括市場(chǎng)營(yíng)銷、貸款申請(qǐng)、信貸分析、信貸審批、貸款發(fā)放、貸款回收等，其核心是評(píng)估客戶還款能力，同時(shí)，該技術(shù)一般要求小貸業(yè)務(wù)以獨(dú)立的事業(yè)部方式運(yùn)作，總行設(shè)小貸中心，分行設(shè)區(qū)域經(jīng)理。
IPC 微貸技術(shù)在一定歷史時(shí)期取得了巨大的成功。另外，與德國(guó)IPC技術(shù)類似的還包括法國(guó)沛豐的小貸技術(shù)，印尼人民銀行小貸技術(shù)等。
“我們統(tǒng)稱為‘信貸員技術(shù)’，對(duì)人的技能要求較高，靠信貸員的經(jīng)驗(yàn)去做判斷，但是，信貸員對(duì)于這套技術(shù)模型真正運(yùn)用嫻熟需要一年以上時(shí)間，是一套比較占用人力成本和需要時(shí)間傳承的技術(shù)。且信貸流程需要信貸員全程參與，也使得放貸的道德風(fēng)險(xiǎn)加劇。”柳博說。
實(shí)際上，這套技術(shù)更加適合小型金融機(jī)構(gòu)或區(qū)域性金融機(jī)構(gòu)，比如村鎮(zhèn)銀行、城商行、小貸公司等，而隨著小微貸款面臨大規(guī)模擴(kuò)張，IPC技術(shù)就顯得心有余而力不足，隨著科技金融技術(shù)的發(fā)展，新型審核授信技術(shù)的出現(xiàn)迫在眉睫。
以此推論，其背后的邏輯是什么?又該當(dāng)如何實(shí)施呢?兩個(gè)要點(diǎn)：即風(fēng)險(xiǎn)警示和風(fēng)險(xiǎn)管理。前者“取勢(shì)定位”，決定你該不該做，后者“亡羊補(bǔ)牢”，保障你該怎么做。兩者相輔相成，另外再加上個(gè)制度加以約束，并保持絕對(duì)執(zhí)行。
模型開發(fā)和大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)
目前在國(guó)內(nèi)，包括BAT，都沒有一個(gè)完善的模型開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)流程。
一個(gè)完整的開發(fā)模型流程，需要滿足以下要素：
這些東西，其實(shí)在國(guó)內(nèi)還不規(guī)范。
另一個(gè)是，在風(fēng)控領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)等一些先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景和方向在哪里。
首先，要能做到自動(dòng)化，盡量減少人工的干預(yù)，減少主管臆斷。
其次，通過大數(shù)據(jù)能實(shí)現(xiàn)“差異化”，做到客制化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，客戶畫像補(bǔ)全，客戶需求的深度挖掘。
再次，就是做到精準(zhǔn)度，這些需要模型驅(qū)動(dòng)，包括交易成本評(píng)估、差異化定價(jià)、反欺詐等。
最后，是創(chuàng)新性的評(píng)估。比如，現(xiàn)在行業(yè)最大的一個(gè)瓶頸，是底層數(shù)據(jù)不能共享，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全的共享。
01 基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)的營(yíng)銷相應(yīng)策略
現(xiàn)在營(yíng)銷有兩種方式：一個(gè)是覆蓋式營(yíng)銷，主要是借助電視、廣播、報(bào)紙德國(guó)傳統(tǒng)媒介，他的優(yōu)勢(shì)是覆蓋面廣，單成本非常高，但營(yíng)銷效果，比如我們把轉(zhuǎn)化率做為評(píng)估，它是非常難以量化評(píng)估。
另一個(gè)是精準(zhǔn)營(yíng)銷，你的觸達(dá)方式，是電銷、運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)或者是社交網(wǎng)絡(luò)傳播，他可以根據(jù)人群的特點(diǎn)需求，做一個(gè)定制化的投放，定制化的投放最大好處，他可以做到極致化，可能是千人千面這么一個(gè)營(yíng)銷方式，那么每個(gè)人需求是不一樣，他的消費(fèi)能力能力是不一樣，而且他最大的優(yōu)勢(shì)，他的效果可以做量化的。
02 第一方欺詐
欺詐分為三種：
第一方欺詐，是客戶本人是欺詐的實(shí)施者，他進(jìn)行消費(fèi)的時(shí)候沒有還款欲望，提供虛假的信息;或者刻意提高自己的信用體系，不斷地提高信用額度，當(dāng)自己的信用額度達(dá)到一定程度以后，就忽然爆發(fā)。
第二方欺詐，是非常不常見的，它犯罪主體是受害人的親戚或者公司的雇員，通常被當(dāng)作第三方欺詐處理。
第三方欺詐，客戶是受害人，不主動(dòng)實(shí)施欺詐，欺詐方式包括身份盜用或賬號(hào)盜用。
第一方欺詐分為幾類：
一是深度欺詐，用自己的身份申請(qǐng)貸款，但沒有償還意愿。
二是first payment default，這在現(xiàn)金貸首輪是非常普遍的，比如，第一天首輪客戶達(dá)到30%，第二天可能降到20%，這批客戶有好利潤(rùn)，但欺詐的頻率是非常高的。
三是余額欺詐(bust-out)。
國(guó)內(nèi)平臺(tái)都有自己的提額策略，一個(gè)增長(zhǎng)性的收信方式，一種方式是客戶主動(dòng)提出申請(qǐng);另一種是平臺(tái)通過判斷策略判斷用戶是否達(dá)到提額的要求，做一個(gè)被動(dòng)提額。只要存在提額的空間，就可以給欺詐份子一個(gè)動(dòng)機(jī)。
現(xiàn)金貸用戶經(jīng)常會(huì)遇到，有些用戶會(huì)借了還，但不是在還款到期時(shí)還，可能借了三四天之后就還了。這里面有一部分人，就是在測(cè)試，他們通過不停的提前還款、按時(shí)還款，把額度在很短時(shí)間內(nèi)刷到他認(rèn)為比較高的階段，他可能一次把錢取出來，就消失了。
第四種是空頭支票，這在國(guó)外比較常見，但在國(guó)內(nèi)，大家不接受支票付款的，所以這種欺詐方式還未出現(xiàn)。
國(guó)內(nèi)，風(fēng)控還處在校驗(yàn)階段，通過身份驗(yàn)證、識(shí)別，在前端防范欺詐。比如你要求用戶提供銀行卡流水，三要素、六要素驗(yàn)證，甚至是眨眼等活體驗(yàn)證，這都是有可能被攻破的。所以通過交驗(yàn)的方式，是目前國(guó)內(nèi)是比較普遍使用的方式。
在無意償還的這一塊，有效的方式就是黑名單，進(jìn)一步做風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)級(jí)，用戶畫像。但針對(duì)還款意愿的判斷是非常難的。
余額欺詐，會(huì)頻繁的申請(qǐng)額度提升，最有效的是建立惡意提額識(shí)別模型，設(shè)置惡意提額識(shí)別策略，在實(shí)施大額提現(xiàn)時(shí)，平臺(tái)能攔截異常交易。
另外可以結(jié)合其他維度進(jìn)行監(jiān)控，社交網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)上瀏覽數(shù)據(jù)、其他行為數(shù)據(jù)等。
03 常見的欺詐類型及防控措施
第三方申請(qǐng)欺詐，有賬戶盜用、資料造假，惡意違約;交易欺詐，包括賬戶冒用、養(yǎng)卡、套現(xiàn)。他們的防控難度和危害程度，都比較急迫。
具體要如何防范呢?
1 最常用的方法是建立“漫網(wǎng)”體系識(shí)別，通過多元數(shù)據(jù)交叉比對(duì)，搭建模型建立精準(zhǔn)的客戶畫像。
“漫網(wǎng)”體系識(shí)別是我們內(nèi)部提出來的一個(gè)概念，是通過機(jī)器分析社交網(wǎng)絡(luò)額度一個(gè)方式，通過地址關(guān)聯(lián)，設(shè)備關(guān)聯(lián)等建立網(wǎng)絡(luò)圖譜，當(dāng)建立起來全網(wǎng)關(guān)聯(lián)后，你看到的不是欺詐的個(gè)體，而是一個(gè)消費(fèi)群落，可以快速定位欺詐團(tuán)伙行為。
2 多種數(shù)據(jù)來源的交叉對(duì)比，包括地址、移動(dòng)設(shè)備行為等各種用戶信息進(jìn)行交叉對(duì)比，產(chǎn)生置信度。
3 模型的方式，建立精準(zhǔn)的客戶畫像，這被認(rèn)為是最有效的，通過身份特質(zhì)、購物歷史、交易特征，構(gòu)建千人千面的模型，可以根據(jù)交易進(jìn)行畫像對(duì)比，符合就通過。
客戶畫像模型構(gòu)建分為三個(gè)部分：
第一，用戶檔案，與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型不同，為每一個(gè)客戶建立一套專有的行為檔案。
第二，數(shù)據(jù)光滑，當(dāng)客戶自身的歷史行為不足以支撐是，需要用行為近似的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。
第三，時(shí)間衰減，對(duì)于我們服務(wù)的年輕客群，變化非?？?，需要及時(shí)更新行為檔案。
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