7月9日，麻袋研究院与金融城联合发布《消费金融风控创新白皮书》（下称《白皮书》），这是国内第一份聚焦于消费金融行业风控技术创新的研究报告。

在中国金融监管趋严的背景下，消费金融行业乱象频出受到严厉的整治。《白皮书》指出：“市场乱象整治的最终目的，在于控制金融风险，让金融业务回归金融本质，加强风险管理。”

金融城CEO吴雨珊在报告发布会上表示：金融机构的强监管态势会长期持续，消费金融从业者必须顺应监管指向，加强风控能力建设，尤其是利用大数据、机器学习等新技术提升风控水平，才能实现长远的发展。

《白皮书》联合发布方麻袋研究院总监路南指出，风控创新不能仅仅停留在理论层面，就像金融创新不能“脱实向虚”，而应当讲求实效和“落地”，真正提升企业的抗风险能力。

《白皮书》选取了消费金融行业不同类型的六大案例，如传统银行的代表工商银行、互联网银行新网银行、电商金融巨头蚂蚁金服和京东金融、消费金融科技服务企业中腾信等，通过分析这些企业在风控方面的技术应用，发现技术创新的融合发展趋势，消费金融企业应如何通过技术创新实现突围。

背景描述................................................................................................................4
一、消费金融行业大发展凸显风控和风控创新的重要性................................5
1）多重因素共同促进消费金融行业快速发展..................................................5
1．政策推动与消费升级..............................................................................5
2．新技术、新参与机构与新消费群体......................................................6
2）风控在消金企业的自身发展与市场竞争中愈发重要..................................7
1．消费金融行业已进入了管控趋严的状态，合规与风险防范的要求从外部促使企业更加重视风控环节................................................................7
2．消费金融迅速场景化及价格天花板的出现，倒逼企业强化风控以求发展..............................................................................................................12
3）传统风控模式遇到的瓶颈与风控的创新....................................................13
1．以资产、现金流、职业属性等为风控核心的传统风控模式局限性日益突出..........................................................................................................13
2．以大数据、人工智能为基础的创新风控模式开始深度应用............14
二、消费金融领域的主要风控技术创新..........................................................14
1）生物特征识别................................................................................................14
1．生物特征识别技术的发展概况............................................................14
2．生物特征识别的主要热点技术及应用................................................15
2）机器学习与模型训练....................................................................................17
1．机器学习的概述....................................................................................17
2．在金融领域的主要细分场景应用........................................................17
3）自然语言处理................................................................................................18
1．自然语言处理的基本概念....................................................................18
2．自然语言处理在金融领域的主要应用现状........................................18
4）大数据抓取与数据处理................................................................................19
1．大数据技术基本概念............................................................................19
2．在消费金融风控领域的主要应用现状................................................19
5）基于大数据的用户画像................................................................................20
1．用户画像技术的基本概况....................................................................20
2．用户画像技术在金融领域的应用........................................................20
三、风控技术创新的应用案例分析..................................................................21
1）工商银行反欺诈风控系统............................................................................21
1．基于大数据抓取与处理智能实时反欺诈系统....................................21
2．工商银行大数据风控成果....................................................................22
2）京东金融安全魔方反欺诈系统....................................................................23
1．基于生物特征识别技术的大数据风控体系........................................23
2．京东金融安全魔方的风控成果............................................................24
3）蚂蚁花呗智能套现识别系统........................................................................24
1．基于生物识别、机器学习和大数据处理的套现识别系统................24
2．蚂蚁花呗智能反套现风控成果............................................................25
4）新网银行全流程风控系统............................................................................26
1．基于大数据用户画像技术的贷前风险识别........................................26
2．基于机器学习技术的贷中决策迭代体系............................................27
3．基于大数据、机器学习技术的贷后预警催收系统............................27
4．新网银行大数据风控成果....................................................................27
5）中腾信全流程风控系统及小花钱包 RiskAI 风险识别系统......................28
1．基于大数据、声纹识别技术、机器学习的贷前反欺诈侦测系统....28
2．基于人脸识别、机器学习的小花钱包 RiskAI 风险识别系统..........29
3．基于大数据多重验证的贷中决策系统................................................29
4．基于机器学习技术、自然语言处理的贷后催收管理系统................30
5．中腾信全流程风控系统及小花钱包 RiskAI 风险识别系统风控成果......................................................................................................................30
6）百融金服全流程风控体系............................................................................31
1．基于大数据技术的百融策略引擎一站式贷前风控解决方案............31
2．基于大数据处理技术的贷中监测及预警体系....................................31
3．基于大数据与机器学习技术的贷后催收体系....................................32
4．百融金服风控体系的效果....................................................................33
7）案例总结........................................................................................................33
报告结论..............................................................................................................34