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聚信立CEO罗皓:基于KYC的客户关系管理

2019-03-17 09:21
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  传统金融机构的风险管理,用申请人身份特征、借贷历史、央行征信报告等信息来评判个人信用等级,广泛用于贷款审批、贷后管理,并且也起到了不错的效果。然而随着互联网金融的快速发展,申请人借贷历史或央行征信报告等个人信息往往不能满足放贷机构的需求。

  互联网消费者信用评估平台——聚信立的创始人兼CEO罗皓对记者介绍说:“在聚信立每天处理的220多万次借贷申请查询中,近30%的人既没有借贷历史,也没有央行征信报告。”这个群体对于借贷机构而言相当于“白户”,对这个群体的风控成了机构的一大痛点。另外,职业诈骗分子的“专业水平”越来越高,他们清楚地知道银行等借贷机构的审批条件,可以伪造正常人的行为、习惯,机构单凭审核单个个体的行为数据很难区分出恶意欺诈。

  对于这些群体,罗皓和聚信立率先实践了大数据风控和人工智能的概念在金融风控行业的融合运用,成为这一领域的领军人物和资深专家。

  “聚信立”的核心产品之一“蜜蜂”是行业内首先运用运营商数据做风控的产品,成为了不少后来者的“模板”。

  据悉,“蜜蜂”利用消费者在互联网上的数据,特别是账户内行为数据来辅助企业做KYC,进而帮助信贷类企业通过用户透明、自助、自证提交的数据来把控风险。这些数据包括贷款人实名认证、贷款人是否在信贷黑名单中、贷款人地址信息验证、贷款人的紧急联系人信息验证、贷款人过去6个月社交信息。将用户授权的基于互联网上的大部分行为信息,经过清洗、整合、分析和翻译,生成报告提供给金融机构,帮助其了解用户的信用情况,控制风险。

  “蜜蜂”的脱颖而出,很大程度上归因于罗皓和聚信立对于风控数据采集的两种核心创新技术,一是数据采集类型上的创新,即采集用户的在运营商社交网络类型上的行为数据;二是数据采集方式上的创新,即以用户主动参与主动授权的方式采集数据。目前,“蜜蜂”已被2900多家金融机构使用,获得了行业内的广泛认可。

  聚信立处理了超过1.3亿申请人的查询申请,通过观察申请人及其联系人的联系网络,可构成一张覆盖申请人及其联系人在内的总共13亿人的巨大网络,那么如何给这个庞大网络中的每个个体精准评分呢?

  罗皓解释说:“我们相信近朱者赤、近墨者黑的原则同样适用于借贷人群。”本着这一理论基础,罗皓衍生出了基于社交网络的数据创新算法,也就是聚信立另一核心产品“蜜罐”的基础技术。

  它基于1.3亿人的社交网络,连接13亿人的关系网,交叉分析基础数据,判断用户是否为黑名单、是否存在多头借贷等信用风险情况。“蜜罐”产品已经为不少银行、消费金融公司、国内大型P2P、保险公司提供了帮助。这一技术模式更为后来者提供借鉴。

  如果说“蜜蜂”和“蜜罐”用大数据为企业有效地防范了风险,那么“AI灵灵”和“AI图灵”则又是另一种突破和创新。

  传统的互联网金融或者消费领域中,用户在提交用于申请业务的个人信息时,除了完全自己填写外,还可以通过提供指定账户(如电商、移动运营商)的用户名密码,授权业务方通过网络爬虫抓取数据来认证自己提供的个人信息。而由于涉及对个人密码隐私泄露的顾虑,以及数据方反爬技术的诸多限制,这种方式在越来越多的场景中难以实现,比如各类信用卡额度、蚂蚁借呗、花呗额度的认证等。

  AI灵灵使用了最新的AI技术,在智能机器人的语音指引下,用户一步步打开手机上相应的APP页面,机器人会实时分析页面内容,并智能判断用户是否存在欺骗行为,短短1-2分钟内,便能完成对用户指定个人信息的认证。AI灵灵无需用户提供用户名密码;通过图像视频解析技术,规避了反爬技术的限制;使用最前沿的AI技术,实现了业务上的突破。

  “AI图灵”则是一个移动端用户相册分析工具,在获得用户授权的情况下,对用户的相册进行快速扫描和分析,提取图片中对应的标签和关键词,匹配到风控模型中的相应变量,通过对用户画像、偏好、事件、风险等维度的分析,筛选出用户逾期、不良嗜好等风险因子,继而生成用户的画像报告,有效识别风险欺诈。目前,市场上还没有这类产品,“AI图灵”可谓是开拓了一种新的思路。据悉,它能够实现100%移动端离线分析,无需上传任何图片,保护用户隐私。可以在短短1-2分钟内完成1000张高清图片的扫描分析。此外,在图像识别、文本检测、人脸识别等方面,检测准确率高达99.5%,处于国际领先水平。

  大数据的运用与分析是为了帮助企业更深入地了解用户,不管是“蜜蜂”、“蜜罐”综合生成的信用报告,还是“AI图灵”、“AI灵灵”先进技术的应用,都是为企业提供一套用户价值信息挖掘的整体解决方案。未来,聚信立将深耕KYC服务,除了做现有的信贷风控领域的信息验证外,将逐渐拓展营销市场,帮助企业实现会员升级。(邢亚蒙)

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