建行江蘇省分行：探索小微快貸業(yè)務(wù)欺詐風(fēng)險防控

近年來(lái)，針對小微快貸業(yè)務(wù)欺詐風(fēng)險實(shí)際情況，建行江蘇分行探索加強小微快貸業(yè)務(wù)欺詐風(fēng)險防控。

小微快貸業(yè)務(wù)信用風(fēng)險來(lái)源主要有逾期繳款和欺詐兩大類(lèi)?；谏虡I(yè)銀行自身信貸業(yè)務(wù)實(shí)踐經(jīng)驗的信用評分指標體系，能夠針對客戶(hù)逾期繳款風(fēng)險進(jìn)行較為有效地識別和監控，已經(jīng)在業(yè)內普遍運用并且效果良好。相比之下，小微快貸業(yè)務(wù)的非面對面辦理、高頻、實(shí)時(shí)化和線(xiàn)上欺詐行為的低成本、便捷性和隱蔽性特點(diǎn)，客觀(guān)上潛藏著(zhù)若干不確定因素，如出現授信來(lái)源數據不實(shí)，或授信模型未能有效監測出欺詐行為等，尤其是以信用快貸為代表的純線(xiàn)上業(yè)務(wù)。因此，欺詐已成為小微快貸業(yè)務(wù)的主要信用風(fēng)險來(lái)源。

為此，建行江蘇分行探索小微快貸業(yè)務(wù)欺詐風(fēng)險防控。

一是對于不同的產(chǎn)品，實(shí)施差異化管控策略，線(xiàn)上線(xiàn)下雙管齊下。

對于不同產(chǎn)品及場(chǎng)景，堅持線(xiàn)上、線(xiàn)下協(xié)同發(fā)展，制定差異化策略。對于純線(xiàn)上產(chǎn)品，如信用快貸，實(shí)施人工輔助風(fēng)控，完善制度、流程中的客戶(hù)經(jīng)理管理職責，主動(dòng)填補數據不完備、不精準的風(fēng)控漏洞，當客戶(hù)申貸超過(guò)一定額度時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)人工反欺詐核查流程，客戶(hù)經(jīng)理確認無(wú)實(shí)質(zhì)風(fēng)險、解除欺詐預警后，客戶(hù)才能支用貸款。對于抵押快貸，產(chǎn)品欺詐成本較高，加強反欺詐系統大數據規則排查。

二是持續擴充反欺詐系統的風(fēng)險數據來(lái)源，貸前貸后管理相結合。

小微快貸反欺詐系統應持續擴充數據源，充分利用行內各系統上已有的風(fēng)險數據，引入互聯(lián)網(wǎng)金融公司等大數據平臺的反欺詐產(chǎn)品，建立實(shí)時(shí)黑名單庫，形成集信息采集、風(fēng)險預警、監測分析和主動(dòng)控制為一體的全方位外部欺詐風(fēng)險管控平臺。在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，充分采集客戶(hù)行為數據，進(jìn)一步擴展和豐富反欺詐規則。

小微快貸業(yè)務(wù)設置數據采集埋點(diǎn)，收集貸款申請人頁(yè)面停留時(shí)間和操作用時(shí)，借助大數據客戶(hù)畫(huà)像，形成業(yè)務(wù)數據采集標準化能力，綜合判斷操作行為的合理性，識別機器人攻擊行為。

通過(guò)實(shí)時(shí)更新黑名單庫和對接電信反詐騙平臺，判斷是否虛假I(mǎi)P和IMEI，識別不法中介。

由于欺詐主體在貸款申請成功后的一段時(shí)間內會(huì )故意制造正常經(jīng)營(yíng)、還款的假象，欺詐行為會(huì )存在一段潛伏期。因此，反欺詐工作還應持續收集貸款申請人的提款行為、資金流向、還款行為以及業(yè)務(wù)集中度等方面的數據，結合貸后管理，為小微快貸反欺詐管理做好貸后監測數據保障及風(fēng)險預警策略。

三是加強小微快貸業(yè)務(wù)反欺詐系統建設，多渠道助力名單、規則、模型更迭。

調研學(xué)習互聯(lián)網(wǎng)貸款頭部企業(yè)先進(jìn)的反欺詐機制流程，按照貸前、貸中、貸后的分工，分別負責反欺詐風(fēng)險策略、構建反欺詐模型、欺詐風(fēng)險監測及評價(jià)等全流程反欺詐工作。

集結各條線(xiàn)欺詐信息，分行調研挖掘欺詐風(fēng)險點(diǎn)，創(chuàng )新性探索替代樣本；同時(shí)通過(guò)審計案例、外部通報等多渠道挖掘場(chǎng)景漏洞，針對性剖析多個(gè)小微欺詐場(chǎng)景特征，多渠道助力名單、規則、模型更迭。

先有后優(yōu)，名單、規則、模型同步啟動(dòng)，多種技術(shù)同時(shí)探索，依照“研發(fā)—審核—上線(xiàn)觀(guān)察—正式生效—監測優(yōu)化”建設路徑，形成長(cháng)效優(yōu)化迭代機制，解決大數據分析更新遲緩、失真問(wèn)題。

不斷優(yōu)化模型算法及對應的數據庫，購買(mǎi)專(zhuān)業(yè)的第三方反欺詐策略服務(wù)，引入優(yōu)質(zhì)、可信的外部數據，從海量數據中提煉欺詐特征相關(guān)數據維度，提升模型的正確率。

四是堅持信息共享、集約化經(jīng)營(yíng)，在二級分行差異化配置反欺詐集約化核查流程。

為提升反欺詐效率，按照“專(zhuān)業(yè)化分工、集約化共享”原則，將需求創(chuàng )新、欺詐核查、運營(yíng)分析等功能集中于分行普惠金融事業(yè)部，建立前中后端協(xié)同的一體化運營(yíng)模式，打造普惠金融業(yè)務(wù)反欺詐中臺。

優(yōu)化反欺詐流程管理。轄內所有核查任務(wù)可先集中到二級分行，對于需要人工核查的任務(wù)，二級分行分派給管護權客戶(hù)經(jīng)理處理，不需要人工核查的，二級分行核查完成后，二級分行普惠部?jì)炔拷Y束任務(wù)。（羅曼潔 張威 許婷 周薛）