智能風控讓失信者舉步維艱

文 馬駿驅 同盾科技副總裁兼CSO

近年來，隨著中國汽車消費市場的快速增長和消費主體、消費觀念的轉變，汽車金融市場迎來爆發式增長。據業內行業發展報告預測，到2020年，中國汽車金融市場規模或可達2萬億元，除主機廠、金融公司和銀行等傳統的參與者外，互聯網金融和融資租賃公司的快速興起也不斷豐富著汽車金融的業態。

而汽車金融推動中國汽車產業快速發展“金引擎”的背后是科技的賦能。隨著智能網聯技術以及人工AI技術的引入，給整個汽車生態帶來了顛覆式的重構，汽車業從機械化、電子化向互聯網化、智能化邁進。與此同時，阻礙汽車金融市場發展的“暗礁”漸漸浮出水面，征信體系不健全、傳統風控手段單一，不足以應對不法分子層出不窮的手段，信用風險、欺詐風險成為汽車金融行業急需突破的瓶頸。于是，大數據和人工智能等先進的科技成為汽車金融發展的內在要求和新的驅動力。

智能風控是內在要求

大數據、人工智能等新技術已成為汽車金融提高效率、實現創新的重要工具。從客戶了解方案、銷售顧問推薦方案，到準備資料、提交材料。這些流程由傳統的線下操作向線上操作轉變，大大提高了運營效率。

與此同時，汽車金融行業的風險與挑戰也接踵而至。

首先是欺詐風險，主要包括第三方欺詐和第一方欺詐。第三方欺詐即貸款人偽造個人身份或者偽冒他人身份貸款，而實際上債務主體不存在或者被冒名，因此難以追償，損失巨大。第一方欺詐就是貸款人提供虛假的個人信息，美化個人資質，而實際上償還能力并不匹配標準，逾期風險高。

再者是信用風險，即客戶到期未能履行約定契約中的義務造成經濟損失。造成違約的原因很多，比如借款人本身的還款能力有限，多平臺借貸拆東墻補西墻，抑或是借款后從事非法營運、甚至吸毒犯罪等等，都可能造成借款人失信逾期的情況。現有央行征信體系里，有相關信貸記錄的人群占總體人口比例不高，仍有很多人沒有被征信系統覆蓋，這部分人大多都是信用白戶。

所以對于汽車金融公司來說，防范信用風險亦是極大的挑戰。

這些風險成為汽車金融行業高速發展的瓶頸，要想乘勢而上，汽車金融公司必須重視風控。但是我們發現傳統風控的數據基礎有限，只能夠了解特定場景的風險在哪里，并不能對借款人進行綜合評判，比如他的購車能力、購車意愿，以及符合車型跟他的實際車型是否匹配等等。然而，在汽車金融這個行當里面，要盈利靠什么？就是靠人。有效識別了“好人”、防范了“壞人”，客戶未來的盈利才有可能。除此之外，傳統風控模式，大部分由傳統人工進行，只是結合簡單的IT系統，效率低。

汽車金融的本質仍是風險控制，風控仍是汽車金融的最大挑戰。

不過，不同于傳統風控只把車作為車抵貸風控的最核心要素，包括車輛價值評估、GPS定位追蹤、逾期車輛處置等，融合大數據、人工智能技術的智能風控還將人的因素也作為重要考量，比如借款人的征信情況、生活規律等，對傳統風控進行了有效補充。可以整合多維度數據，強相關數據、實效性數據，十分符合“互聯網+”時代要求以及企業的盈利目的。于是，智能風控成為汽車金融平臺破局的關鍵。

智能風控是驅動力

作為普惠金融的一種，汽車金融在效率上的要求是整個行業痛點之一，而智能風控的特點之一就在于解決自動審批率的提升。目前同盾科技API平均調用響應時間在200毫秒之內，這意味著你只需眨一次眼睛，便可以獲取智能風控系統對于個人風險作出的判斷，大大提高了審批速率。

對汽車金融消費而言，智能風控就是讓誠信生活更美好，讓守信者暢行無阻，讓失信者舉步維艱。

汽車金融的本質仍是風險控制，風控仍是汽車金融的最大挑戰。在目前征信體系不健全的現狀下，智能風控系統在實踐中證明了其對汽車金融行業扮演著積極的角色，其可以提供貸前反欺詐、貸中管理和貸后監控全生命周期服務，而且效果明顯。

針對借貸申請環節，智能風控系統目前提供了實名認證、手機號機主認證、銀行卡卡主+手機號認證等多項校驗類服務，對于識別虛假身份注冊、申請有較大幫助。但是，我們也發現不少欺詐分子完全可以通過各種渠道買到全套的身份證、銀行卡、手機號來申請，通過身份校驗服務也于事無補，此時就需要從申請行為的角度來分析。對于有線上系統的企業，智能風控系統可以通過設備指紋技術定位申請人使用的計算機或者移動設備，通過地址模糊匹配技術可以自動化地比較申請人所填寫的申請地址是否屬于一個團伙地址團，是否是已知的黑中介地址的一個變形……最終有效識別“好人”與“壞人”。舉一個例子，申請的客戶是不是真的人，用的這一個手機申請過多少次貸款，換過多少個手機號，每個設備只要進入過智能風控系統，都能夠看到。

有效識別騙貸團伙的關鍵在于復雜網絡分析技術，智能風控系統最大的一個優勢就是“跨行業聯防聯控”的風控理念，在這張風控的“大網”中，除了風控公司自己的數據，還會接入很多包括互聯網金融、電商、支付、O2O等各行業的第三方數據。如此，將各個行業業務場景的數據打通，建立多維度實時關聯，構建成復雜網絡。于是，把一個騙貸的線索輸入之后，復雜網絡可以根據手機號、郵箱、地址、IP等多個維度把關聯的主體識別出來，最終將大大小小的團伙直觀、形象地以圖的方式呈現出來。

風控的難點在于風險信息的不透明性、不對稱性。借款人很可能已經因為多頭借貸而負債累累，總借款數遠超出其還款能力，很可能形成逾期壞賬。之前金融機構有一個共通特點，就是錢放出去以后只要一直還錢就不去找客戶，但我們發現一旦客戶開始不還錢了，再找他就來不及了。針對此點，智能風控系統在貸中形成了以智信分為基礎的解決方案。通過數據，包括社交數據、身份數據、客戶社會數據以及信貸表現，把一個內部的低中高級的風控內控名單，最終形成一套分析報告，然后輸出一個明確的結果給客戶。

智能風控系統還有一個貸后監控平臺，可以根據汽車金融平臺提出的需求，定期去掃描客戶，如果客戶觸碰了設定的紅線，比如被執行記錄上了失信名單，或者各種平臺多頭借貸達到一定標準，他就會收到一條同盾的提示信息，從而全面防控。而在貸后管理的逾期監控階段，智能風控系統會針對逾期的客戶提供逾期管家催收服務。這是一種智能催收，首先系統會把客戶需求先過一下模型，評估一下對方到底是什么狀態？是老賴還是偶爾逾期、什么行業以及什么時間適合接電話。而不是像傳統催收，立馬就打，最后生成一個報告給客戶，幫助各家金融機構提升逾期催收的效率。

對汽車金融消費而言，智能風控就是讓誠信生活更美好，讓守信者暢行無阻，讓失信者舉步維艱。