麻袋研究院:消费金融风控创新白皮书


2018-7-12 9:42

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


相关附件
《消费金融风控创新白皮书》.pdf (2024.15KB,下载需1分
相关资料
关于本站    联系我们    版权声明    手机版
Copyright © 2011-2018 移动支付网    粤ICP备11061396号-5     粤公网安备 44030602000994号