逾期率飆升如何破？揭祕金融科技如何化解消費金融行業風險

逾期率上升 底層共債風險向上傳導

近年來，受宏觀經濟形勢的影響，消費金融行業迫於業績壓力，採用了較爲激進的增加戰略：經過線上獲客、渠道下沉等手段，將信貸服務的提供範圍，從信用良好的頭部客羣，擴展至還款意願和能力均較差的次級人羣。很多金融機構面臨着以前從未遇到過的問題：數量龐大、技術手段先進的專業黑灰產大軍，大量信用信息幾乎爲空白的人羣，等等。

因爲金融機構缺少相應的風控手段，難以準確評估欺詐和信用風險，沒法及時做出正確的決策，逾期和壞帳風險形勢十分嚴峻。不只如此，隨着監管部門加大對現金貸行業亂象的整治力度，使得大量本來依靠在多個線上借款平臺間騰挪、借新還舊的多頭借貸者的資金鍊開始斷裂，引起共債風險爆發，並由底層現金貸平臺向銀行等傳統金融機構逐漸傳導。從各大持牌消費金融公司和上市銀行披露的2018年年報中不難發現，我的消費信貸逾期率和壞帳率攀升、營收和利潤增加放緩，已成爲行業中「不能說的祕密」。

金融科技如何化解金融業務風險

爲了幫助金融機構解決新環境下面臨的信貸風險，阿里雲推出了一套完整的金融風控解決方案，貫穿於金融信貸業務的全生命週期。該解決方案能夠幫助消費金融機構，以金融科技手段，有效化解我的信貸業務中面臨的欺詐和信用等風險。

阿里雲金融風控解決方案基於阿里系多年業務的實戰驗證、大量風控專家的行業經驗和技術沉澱，真正實現以數據驅動，同時提供功能強大的決策引擎工具，能夠幫助用戶進行風險的實時分析和決策，並有定製化策略和建模服務，貼合金融機構的業務場景，解決行業痛點。

1、身份冒用、資料僞造等黑灰產欺詐風險：黑灰產人員花數百元從貧困山區、農村收購身份證，而後利用這個身份證辦理手機號、銀行卡，再使用工具僞造信用卡帳單、銀行卡流水、消費記錄等，甚至「養」手機卡半年以上，在通信錄中存儲外賣、快遞等人員聯繫方式，人爲製造半年以上的通信記錄，包裝出一套完整的信貸申請資料，從而在各個機構嘗試進行欺詐和騙貸。

阿里雲身份認證和實人認證產品經過實時的人證合一驗證能夠有效的檢測出持證人是不是本人，解決此類問題，確保由本人親自發起業務申請。

2、缺少足夠的信息來全面評估借款人的逾期風險：阿里雲提供的數據服務，覆蓋全網14億多智能終端設備，90%以上的互聯網活躍人羣、數千維底層風險特徵。經過構建機器學習模型，造成互聯網行爲風險評分，幫助金融機構有效識別欺詐和信用風險。尤爲是對於金融機構經過渠道下沉新拓展的三四五六線城市居民、在校學生、藍領階層等人行徵信報告暫時沒法覆蓋的人羣。傳統維度可用信息量極少，阿里雲提供的數據服務造成了極爲有益的補充。另外，業務風險情報（金融版）已積累數千萬事實類逾期風險樣本，通用版信用評分模型對於好壞樣本區分度的KS值平都可達到30，定製化聯合建模則能夠達到GINI5五、KS45，高於業界平均水平，幫助客戶有效提高風控能力。

3、線上業態中面臨的其餘業務風險：在金融機構業務全面數字化轉型，從線下轉入線上的過程當中，阿里雲能夠提供運營反欺詐服務，經過阿里雲設備指紋技術、風險識別策略和模型，有效識別線上業務中的批量註冊風險、營銷推廣活動中的「薅羊毛風險」和帳號盜用等風險，爲線上業務的發展保駕護航。

阿里雲金融風控解決方案典型應用場景

以消費金融業務場景爲例，阿里雲金融風控服務貫穿業務全生命週期，在不一樣的業務環節能夠用到的產品和服務以下圖所示：

目前，阿里雲已經爲數十家金融機構提供了風控服務，併爲客戶持續創造價值。以某小額信貸客戶爲例，使用阿里雲風控服務後，在轉化率保持不變的狀況下，首期逾期率較以前降低30%。

將來，阿里雲將在數據、算法、平臺等領域繼續發力，打磨產品功能，提高用戶體驗，並計劃將產品應用場景進一步拓寬至保險科技、監管科技等金融科技的前沿領域，爲不一樣類型金融機構的風險管理和運營部門提供易用的風控產品和服務，以金融科技手段化解欺詐和信用風險，助力業務穩健發展。

原文連接 本文爲雲棲社區原創內容，未經容許不得轉載。