中小银行反欺诈信贷面审遭遇黑中介 微表情识别技术“解围”

2017年11月17日 06:06
来源: 21世纪经济报道
编辑:东方财富网

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面对众多金融科技平台抛来的绣球,一家城商行零售信贷部主管赵诚(化名)显得犹豫不决。“这些平台的风控反欺诈技术与中小银行现有的消费金融业务模式未必兼容。”赵诚向记者直言。这或许是当前金融科技平台向中小银行输出风控技术“雷声大、雨点小”的主要原因之一。

  面对众多金融科技平台抛来的绣球,一家城商行零售信贷部主管赵诚(化名)显得犹豫不决。

  “这些平台的风控反欺诈技术与中小银行现有的消费金融业务模式未必兼容。”赵诚向记者直言。这或许是当前金融科技平台向中小银行输出风控技术“雷声大、雨点小”的主要原因之一。

  在业内人士看来,这恰恰体现出中小银行与金融科技平台消费金融业务模式与风控文化的较大差异。就业务模式而言,相比金融科技平台风控模型更贴近线上获客模式,中小银行依然倾向通过网点拓展线下获客业务;就风控文化而言,相比金融科技平台主要借助大数据分析、扩充黑名单等手段抵御黑中介欺诈风险,中小银行仍依赖传统的面审环节防患于未然。

  “其实,很多金融科技平台建议我们用线上风控模型作为面审的补充,但我们觉得效果并不理想,面审固然传统,但它帮助我们在最后一道风控审批环节规避了约70%欺诈风险。线上风控模型很难做到这份成绩。”赵诚直言。

  但他不得不承认,随着黑中介欺诈骗贷手法不断翻新,中小银行的面审流程也遭遇瓶颈。比如银行面审环节提出的问题长期“固化”,让黑中介轻松找到破解套路;此外银行不同渠道面审人员反欺诈识别水准参差不齐,令不少黑中介找到薄弱环节加大骗贷力度。

  “如何帮助中小银行提升线下信贷流程,尤其是面审环节的反欺诈风险识别能力,或许是金融科技平台能否向他们拓展技术输出的试金石。”一家金融科技平台负责人透露。

  中小银行面审痛点

  “相比金融科技平台的风控模型更贴近线上获客业务,中小银行主要青睐线下业务获客。”赵诚指出。究其原因,一方面不少区域性中小银行在当地拥有众多经营网点,拓展线下业务有地利人和之便,另一方面部分中小银行也意识到,当前线上流量获取费用越来越高,加之转化率走低,线下获客业务反而更具经济效益。

  然而,他还是希望能将两者打通。去年赵诚说服银行高层,尝试将一家互联网金融科技平台的线上反欺诈风控模型引入银行一款消费金融产品的线下业务流程,并投放500万消费金融贷款,目前仍有13%贷款尚未收回,被银行内部列入“关注类贷款”。

  “这个教训也让银行内部员工意识到,所谓的线上风控流程未必能替代面审。”赵诚直言。毕竟,线上风控模型的信贷决策审批机制,主要是评估借款人征信状况、以往网络消费记录与网站浏览痕迹、是否进入黑名单等,但它的最大缺点是所有信贷风控审核流程都是线上完成,银行没有与借款人面对面沟通,导致部分黑中介很容易找到银行信贷风控的侧重点,虚构了借款人财务数据骗取贷款。

  “相比而言,银行传统的面审环节,或许可以通过面审人员的工作经验甄别出不少欺诈借款人。”他指出。不过他坦言,随着黑中介欺诈骗贷手法不断翻新,银行传统的线下面审环节同样遭遇较高的欺诈风险。

  具体而言,很多时候面审人员提出的问题内容长期保持不变,黑中介团队测试几次就能摸清银行风控侧重点与提问套路,很快找出相应的破解策略;此外银行不同渠道的面审人员操作经验参差不齐,导致黑中介容易抓住这个漏洞,通过向面审经验不足的渠道申请贷款,以此提升骗贷成功率。

  “其实,面审环节的反欺诈能力下降现象,已经在中小银行较为常见。”一家中西部地区城商银行人士向21世纪经济报道记者透露,甚至有黑中介专门针对不同城商行、农商行的消费金融信贷审批特点,研究出针对性的骗贷操作手法,并在网络高价出售吸引更多同行参与其中,以此分散银行的注意力并隐藏行踪。

  “我们也想过引入金融科技平台风控模型,优化面审环节的反欺诈效率,但目前我们接触了好几家,没能找到最合适的。”这位城商行人士向记者坦言。

  微表情识别技术的“大作用”?

  在邱寒看来,尽管黑中介针对中小银行面审的欺诈骗贷手法不断推陈出新,但其总有露出马脚的蛛丝马迹。比如人的表情不会骗人,只要能捕捉到借款人在面审环节的细微、异常的神情变化,就能提高反欺诈的准确性。

  她举例说,人脸的表情是由几百条细微的小肌肉控制的,即便是骗贷者,他的表情也很难自主控制。以笑为例,肉眼或许只能识别开心的笑、尴尬的笑等几种,但是加马(Gamma)智能贷款解决方案引入的智能微表情面审辅助系统能利用大数据模型与海量表情包,可以识别54种表情,包括一些极其细微的表情,比如眼角肌肉的生物反应、嘴角抽搐等,推测他是否存在骗贷行为。

  “一旦智能微表情面审辅助系统在面审环节怀疑他是骗贷者,系统就会再继续追问问题,甚至打乱以往面审环节的问题顺序,通常骗贷者一旦发现面审提问内容没有按照既定顺序进行,就会出现短暂吃惊等表情,此时系统就能进一步确认他是否属于欺诈者。”邱寒直言。

  也有业内人士指出,这也给智能微表情系统的数据储备提出很高的要求,若没有海量的欺诈者表情包数据库,这套智能微表情面审辅助系统对反欺诈风险识别的准确率就可能大打折扣。

  “通过大量的信贷面审数据储备与第三方数据技术引入,当前金融壹账通智能微表情系统已拥有全球最大的微情绪数据库,微表情欺诈识别准确率达到80%。”平安金融壹账通董事长兼CEO叶望春告诉21世纪经济报道记者。

(原标题:中小银行反欺诈信贷面审遭遇黑中介 微表情识别技术“解围”)

(责任编辑:DF305)

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