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中诚信征信殷宝玲:用信用科技为金融机构风险管理做“嫁衣”

2018-11-07 12:07 4502
作为起家于征信行业、服务于金融企业的第三方信用科技服务机构,对于如何解决金融行业的欺诈问题以及风险管理,中诚信征信走出了信用+技术的商业模式。副总裁殷宝玲认为,征信与风控更多的是一种约束能力,未来信用科技的日益成熟将会助力金融行业的大发展。

北京2018年11月7日电 /美通社/ -- 中诚信征信副总裁殷宝玲认为,通过结合了大数据、知识图谱、机器学习等技术的 AI 平台,在传统风控手段及数据基础上,补充了关联这一全新视角来审视风险,并以智能化手段进行风险特征的学习与识别,可有效解决金融企业单体信息不足的情况下风险评估难题。

近年来,金融呈现互联网化趋势,越来越多的交易不再通过面对面形式达成,这也给一些不法分子可乘之机,网络上各类身份伪造、黑中介等欺诈行为层出不穷,且欺诈行为更加隐蔽和复杂,相对于此,近两年服务于金融机构的技术服务商也是层出不穷,竞争激烈。作为起家于征信行业、服务于金融企业的第三方信用科技服务机构,对于如何解决金融行业的欺诈问题以及风险管理,中诚信征信另辟蹊径,走出了“信用+技术”的商业模式。

“信用科技”助力金融企业风险管控

信用机构对于“风险”二字最为敏感,他们所做的一切工作都围绕其进行。而金融机构天生就要与“风险”做斗争,这与信用服务机构的服务宗旨不谋而合。

殷宝玲表示,个人伴随着公司的发展而不断成长,期间也见证了公司的不断壮大:中诚信征信有限公司前身为中诚信集团2002年成立的征信与商账管理事业部;2005年正式注册成立征信公司,开展企业征信、电商认证、实地调研、信用管理咨询等征信服务业务。2015年开始开展个人征信和大数据风控业务,仅三年多时间,大数据风控业务比重已上升到80%,足见这一领域旺盛的市场需求;2017年,公司业内首度提出了“信用科技”理念,以呼应新时代背景下科技在信用风险管理领域的应用。

在殷宝玲看来,信用相关领域服务的范畴越来越广泛。从最初狭义的以偿还为目的的银行借贷活动中,对信用主体所表现出来的获得信贷的能力与按时还款、履约的能力判断;到广义的有价证券交易、商业贸易往来等交易活动中,信用主体所表现出来的成交能力与履约能力的判断;目前已扩展至更广泛的职场、家政服务、共享经济等业务场景。

“目前中诚信征信服务的客户仍以金融机构为主,银行客户占比较大,保险机构这几年也在不断增多,这与整个行业对风控的需求离不开。”殷宝玲坦言,“公司与保险机构的合作日益深入,服务范围已从国内市场扩展至国际市场;服务内容已从简单的信用报告服务扩展至为保险机构提供风控工具、智能化平台等全方位服务。服务阶段已从事前的客户风险判断扩展至事中的信用监控、事后的商账管理与催收全业务流程。为保险机构提高业务决策效率、防范信用风险、降低交易成本等方面起到了积极的作用

当然,仅仅考察单一主体的信用状况不能全面进行风险识别与把控,随着新技术的发展及数据处理技术及手段的不断提升,为深入、全面的风险控制提供了新的方法及思路。

引入“关联”全新视角审视风险

当前,技术驱动金融服务产业转型升级的作用日趋明显,以技术创新引领的金融服务模式变革趋势仍将持续。如何将前沿技术与各类金融服务场景深度整合,使技术创新发挥较大价值,已成为金融科技产业的重要研究课题。

以金融机构为例,有些企业或者个人在参与金融活动的各个阶段可能都存在一定风险,相关的数据维度不断丰富,例如股权关系、对外投资、交易、物流、通讯、社交等复杂关系数据,但是受限于传统关系型数据库的机制,往往造成查询效率低、关联程度差等难题,数据的关联价值难以直观体现。与此同时,金融机构在面对高维及超高维的复杂关系数据时,传统建模技术受限于数据处理能力、计算能力,导致模型结果欠佳。因此,如何解决复杂关系数据的深度挖掘及建模分析,进而有效识别互联化趋势下的风险行为,成为各金融机构在新时代风控智能化进程中所面临的核心问题之一。

“我们基于大数据、知识图谱、机器学习等技术研发的 AI 平台 -- 万象智慧,实现了数据关联挖掘、风险特征学习与识别的自动化、智能化。在技术层面可大幅提升金融机构的数据处理及挖掘分析能力,其中基于万象智慧的模型自学习模式,风控模型还可以随着业务数据流转不断优化迭代,自我学习;在业务应用层面,与传统风控体系相比,补充了“关系”这一全新视角后,实现了风险识别手段由点到面的提升,可深度挖掘群体间隐藏的关联风险,同时具备天然的团伙欺诈识别能力。”殷宝玲介绍。

举个例子来看,比如某人具有明显的风险特征,与之关联的某个群体(例如频繁交易、资料相似等)则也可能有潜在风险,所以在做风险管理时就要特别注意与之关联的这些群体,通过关联风险挖掘审视和分析,以保证风控的全面性和有效性。

而这样做的效果如何?“自2018年5月产品发布以来,基于万象智慧平台在执行和洽谈的大型合作已有数十个,可有效改善金融机构的欺诈识别率。”殷宝玲说道。

除了大数据、知识图谱和机器学习技术以外,引入区块链技术则能够为金融资产管理助力,利用区块链特有的技术信任机制,可以有效约束资产方的商业道德风险,提高底层资产数据、交易、信用评估的透明度。

在殷宝玲看来,征信与风控更多的是一种约束能力,未来信用科技的日益成熟将会助力金融行业的大发展。

消息来源:中诚信征信有限公司
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