3分钟读懂互联网金融风控的应用场景及风控手段

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雷锋。(公开号码:雷锋。财经评论出版社:本文授权转载自京东财经大数据公开号。作者是京东金融数据分析师圈。

作为现代经济的核心，金融风险的积累和爆发所形成的金融危机已经成为经济危机的直接原因。2008年爆发的金融危机以及随后的欧洲债务危机使得金融风险成为人们关注的焦点。

随着互联网和通信技术的飞速发展，网络金融已经成为当今社会最热门的话题。目前，网络金融已经渗透到人们衣食住行的方方面面，各种具有支付、理财、众筹、消费等功能的网络金融产品和平台层出不穷。

网络金融是传统金融与“互联网+”的结合，其健康发展也应遵循金融业的基本规律和需求，其核心仍是风险控制。

风险控制是传统金融机构的核心竞争力。风险是金融机构业务的内在特征，它伴随着金融机构而来。金融机构是生产金融产品、提供金融服务、帮助客户分担风险和有效管理自身风险以获取利润的机构。金融机构的利润来源是承担风险的风险溢价。

金融机构存在六种常见风险:市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险、声誉风险和法律风险。主要有市场风险和信用风险。

1)市场风险:包括利率风险、汇率风险、股票价格风险和商品价格风险。主要是指投资者因市场波动而无法获得预期回报的风险。

2)信用风险:交易对手未能完全履行合同而导致的风险。包括贷款、掉期、期权和结算过程中交易对手违约造成损失的风险。

决定一个金融机构竞争力的关键在于它能否全面有效地管理风险，建立良好的风险管理体系，并以良好的风险定价策略即金融风险控制获取利润。

网络金融带来新的风险。互联网金融是传统金融、互联网技术和信息通信技术的有机结合，依靠大数据、云计算和人工智能等新技术实现融资、支付和信息中介等金融服务。其主要业务类型是点对点贷款、移动支付、财富管理、众筹和保险。

随着互联网金融业务的快速扩张和创新金融产品的不断涌现，互联网金融从各个方面暴露出了大量的风险。主要风险包括:信用违约和欺诈风险、侵犯消费者权益风险、互联网技术风险、资本流动风险、法律风险以及政策和监管风险，主要体现在以下三个方面:

1)传统金融业的风险没有消失，信用风险、流动性风险、法律合规风险和操作风险也存在。

2)互联网金融有其独特的风险，如终端安全风险、平台安全风险和网络安全风险。

3)互联网金融通常规模小且分散，受众广泛。一旦有风险，就会产生巨大的社会影响。

互联网风险控制的应用场景随着互联网金融消费场景的增多和消费群体的增长，互联网金融风险控制在p2p网上借贷、支付、财富管理等领域受到高度重视，并在信用评估、反欺诈、预警和监控等方面得到了很好的应用:

1)信用评估:在业务发生之前，根据广泛收集的数据，利用大数据、人工智能等先进技术，依托互联网金融企业建立的风险控制模型，为企业自身或其他金融相关企业提供快速、准确的信用评估服务；

2)反欺诈服务:在业务发生过程中，通过对用户账户、营销和交易的实时监控和识别，及时、快速、准确地识别异常交易，最大限度地避免和减少欺诈给企业和用户带来的损失；

3)监控和预警:业务发生后，将持续对用户进行信用预警和贷后监控，及时发现用户的信用恶化等金融风险，了解金融风险状况。

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互联网金融风险控制与传统金融风险控制的一个重要区别在于大数据的广泛应用。除了传统的信用信息，互联网金融公司通常使用的数据获取和风险控制方法包括:

1)生物识别技术生物识别技术，即人脸识别、语音识别和生物识别技术，不限于图像、语音、触摸和肢体语言识别。

利用人脸识别技术，将采集到的照片与现有照片和身份证照片进行比较，并提供人脸相似度值。风险控制人员可以根据相似度值判断是直接通过还是手动通过。

同时，还可以通过人脸联网验证，将采集到的照片与公安部存储的身份证照片进行比对和核对，从而更加客观、科学地实现“人卡合一”，减少“肉眼”观察的主观意识和错误识别。

此外，语音识别、指纹识别和图像识别技术也可以帮助控风人员判断控风情况，提高控风水平。

2)机器学习技术机器学习是一个将人类思维和归纳经验的过程转化为处理数据的计算机模型的过程。

反欺诈应用:与传统的金融风险控制不同，传统的金融风险控制依赖于复杂而严格的规则和条例来识别欺诈，互联网金融风险控制使用机器学习技术，能够主动学习和识别特殊或异常行为并对其进行标记。

信用预测:机器学习算法可以根据数以百万计的消费者案例数据进行开发和训练，如资产、业绩、身份、偏好、社会关系和贷款情况，并使用该算法来评估和预测用户是否会违约或按时偿还贷款。实时监控借款人偿还贷款的能力，及时对那些可能无法偿还贷款的人进行提前干预，从而减少坏账造成的损失。

3)nlp技术

自然语言处理技术引入来自新闻、政策和社交网络的非结构化数据，并在结构化处理后将其应用于风险控制和信用评估。

在新的金融风险控制场景中，个人和企业主页、社交媒体等数据蕴含着与违约风险密切相关的深层含义，但通过传统方法很难充分挖掘其风险价值。

自然语言处理技术通过复杂的词向量模型，将文本转换成计算机可以识别和计算的词向量表示，并基于深度学习技术提取其特征。最后，使用成熟的分类器网络将文本数据与默认风险联系起来。

4)爬虫技术(网络爬虫)是一种用于在互联网上自动抓取内容的特殊程序。爬虫技术主要用于个人信用评估、关系映射和风险分析。

由于个人隐私，我们无法获得一个人的全面数据，我们只能截取一个或几个片面的数据(交易记录、信用卡信息等)。)。爬虫技术正式补充了数据信息的利器。例如，有许多网站揭露作弊者的旧习惯，许多作弊者在一些社交网站上发布信息。根据这些暴露的数据，经过爬虫技术的清理和转换，可以辅助个人信用评估。

此外，物以类聚。通过爬虫抓取主要社交网站的数据，建立一个人物网络，并通过网络评估个人的信用。

5)id-mapping技术id-mapping可以将所有零散的数据串联起来，消除数据孤岛，提供完整的用户信息视图，方便用户进行个人风险评估。

身份映射技术可用于跨屏幕和跨设备跟踪，将用户的手机、电脑、平板电脑和其他设备的行为信息串联起来，充分聚合个人身份和行为信息。

2016年是互联网金融合规管理的第一年，随着国家对互联网金融的全面监管，互联网金融从“野蛮增长”进入“规范化”阶段。

无论是传统金融还是网络金融，都要加强风险控制，建立完善的信用评估体系和防控机制，控制现有的信用违约和欺诈风险、侵犯消费者权益风险、网络技术风险、资本流动风险、法律风险以及政策和监管风险，最终实现企业内部控制、政府监管和行业自律的生态化发展。

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来源：搜狐微门户