图为同盾科技CEO蒋韬新浪财经讯 10月15日消息 由新华社瞭望智库、新华社《财经国家周刊》主办的“2016中国新金融高峰论坛”于10月15日在北京举行。同盾科技CEO蒋韬表示，很多新金融机构把欺诈风险的防控作为前置或者是作为第一道关口，把欺诈所有的案例都过滤掉以后，才会做相应的信用违约的风险判断。
以下为嘉宾发言文字实录
蒋韬：感谢新华社和瞭望智库的邀请，今天到这里来做一个工作上的汇报，我是同盾科技的创始人。
简单介绍一下同盾科技，同盾科技是中国现在最大的做三方大数据风控的技术服务商和信息服务商，目前我们服务于超过5千家的金融，包括新金融机构。所以在给这些机构提供服务的日常的工作中，今天我作为同盾科技的代表给大家做一些分享，我们在服务中具体碰到了哪些困难、困惑、问题，供各位参考。
首先，这是非常明显的，新金融行业发展的三要素：监管、自律、风控，今天主要谈风控。
我们在为很多消费金融机构包括现在一些新金融机构提供服务、解决方案的时候，其实他们最大的两个诉求和问题在哪里？第一是欺诈类的风险，第二是信用类的风险，目前行业的这种欺诈和失信违约的风险其实给各家金融机构带来的损失是非常巨大的，特别是在中国，欺诈风险和信用风险现在处于对等状态，甚至欺诈风险的概率更大，很多新金融机构把欺诈风险的防控作为前置或者是作为第一道关口，把欺诈所有的案例都过滤掉以后，才会做相应的信用违约的风险判断，这其实跟美国不太一样，因为在美国相对来说欺诈风险会少很多，信用风险是主要的风险类型，在中国欺诈风险相对更多一点。
为什么会发生这样的问题呢？最主要还是因为整个中国诚信体系、征信体系的缺失，导致欺诈的风险非常低。我做了一件坏事，可以改头换面，换一个身份证继续做坏事，很难被约束、记录和追踪。
从欺诈风险来说，因为我们是一家技术型公司，所以说的一些东西包含技术性的，包含伪冒的申请贷款、资料造假、多头负债、多重负债、中介代办、帐户盗用等各种各样的欺诈类型。大家有机会可以到杭州同盾去参观一下，我们有一个非常大的屏幕，我们在中国做过分类，在网上的欺诈大概有224种，每个行业、每个场景的细分的欺诈类型，包括变种是非常非常丰富的，可以说在这一点上，中国的创造力绝对是世界之冠。
从信用风险来说就非常多，包括信用卡逾期、网贷平台、法院失信甚至是一些需要信用场景，但是跟金融不一定相关的，比如租车、出行，这些可能也是需要对信用做评估的一些场景，可能会有非常多的信用的风险存在。这些信用机构的风控到底面临哪些问题？我们在日常给这些机构提供服务的时候发现以下几点问题：
第一个问题，最大的问题，今天也有非常多的领导说到了，现在我们的信用小白非常多，在央行可查询的有征信记录、借款记录的人群大概有3亿，但是中国有大量的这种人群在央行没有被记录，比如说学生、农民、城乡接合部的中低收入的人群，这些人群没有信用记录，但是他们恰恰往往需要借钱的主体，或者是特别缺钱的人群，我们需要对这些人群做相应的信用管理和信用机制的建立。
第二个问题，风控行业的专业化程度不够。现在大家知道做消费金融的场景越来越多，有线上的场景，也有线下的场景，线上的场景有专门做3C类的、美容类的、旅游类的，汽车金融分一手消费分歧、二手抵押贷款。线上分非常多的类型，比如说京东白条、蚂蚁借呗等，都有大量的需求。另外还有跟场景无关的，现金贷款，直接给现金的3百、5百、1千，这样的贷款公司也有，他们的利率今天有一位领导说了，已经达到了97%，像拍拍贷这样的公司利率可以达到200%，他们都是短期贷款，7天、2周、1周就要求你还款，你借500块钱，两周之内就让你还100或者200的利息，年化利率可以达到200%，非常高。
对于这些专业化的场景是需要非常专业化的风控解决方案，并不是靠一套风控方案或者工具就可以完成，比如说信用卡网申、线下的三四线的贷款，每一套场景都需要信用分析的策略去做分析。其实我们在这方面是缺乏一些专业化的积累和解决方案的积累的。
第三个问题，现在国家号称有大数据，其实我们有非常多的大数据的外部的数据供应厂商，其实在这方面缺乏透明化、公开化的管理机制，包括合规化的管理机制。
第四个问题，其实我们的风控技术到今天为止还需要大量提高，很多的金融机构在使用的比如说评分的技术，其实十年之内没有什么变化。我们在大数据、风控、机器学习、深度学习，甚至是神经网络方面，相对来说这些技术是用得非常少的，需要这些金融机构在这些方面做更多的应用创新，包括区块链技术，我们在风控方面看到了一些可以应用的场景。
第五个问题，我们在给这些金融机构提供服务的同时，很多的消费金融机构，包括网贷、小贷公司都大量地提出一种需求，就是怎么防范我们从业人员的职业操守和道德风险的问题。其实这种类型的问题也是可以通过一些工具，通过一些技术性的手段去解决的，待会儿我会大概介绍一下。
最后一个问题是普惠金融包括农村金融带来非常多的机遇，但是今天有很多同志说，农村金融最大的问题是征信成本高，效率低下，很多金融机构根本就没有办法开展相应的业务。
我们觉得移动金融会给在农村做农村金融带来一个非常好的契机，在中国很多的农民，每个人都会有一台移动的终端，怎么通过移动终端的追踪，怎么通过移动终端和人的身份信息的结合尽力信息机制，我们在这方面可以看到一些机会。
最后说一下大数据可以助力新金融企业风控升级，大数据其实是一把“双刃剑”，为什么有一个大数据？因为风控天生就需要协防、联防，需要数据共享的风控场景，所以如果没有大数据的话，风控很多问题根本没有办法解决。但是因为数据的集中存储，数据集中汇聚，必然会考虑一些安全性和隐私性的问题，这就要求这些从事大数据的公司，必须有非常高的职业操守和道德操守。第二，整个公司内部要有非常严格的包括安全方面的操作的规范。
同盾科技提供几种类型的服务，第一，为消费信贷提供全生命周期的风控服务。第二，我们为整个金融包括非金融的反欺诈类型的服务。因为我们同盾科技是一家技术型的公司，所以我们提供各种各样的工具和平台，帮助我们的企业第一降低因为欺诈导致的风险和损失，第二是提升自动审批率和自动化的效率，这是工具发挥的效率，降低运营成本。
简单说几个例子，第一个例子是我刚刚说的，大数据这个东西，数据大不代表这个数据有价值，数据只有发生关联，而且是强关联才能带来价值。
我们这里有一个复杂网络，通过信息关联我们可以发现一些团伙性的欺诈，其实在中国有非常多的欺诈团伙，他们专门做什么事情呢？他们到租车公司用虚假的身份信息租车，租到车以后不还车，比如在北京租的车，拿这个车到山东或者河南某一个二三线城市，找一个汽车抵押公司，把这个车抵押掉了，然后换成了现金，这已经形成了一个欺诈链条。现在我们同盾科技可以监测到这种链条，因为我们有复杂网络关联的信息，其实我们可以从上游到下游发现关联关系，并实施相应的阻断。
并且像盗卡、多头负债、团伙欺诈等各种各样的问题，都可以通过数据的关联发现一些风险，所以数据关联非常的重要。
第二，我们也希望有一些机构能够尽可能多地对接一些民间的金融机构，包括P2P、小贷公司、融资租赁公司，包括一些银行的信用卡中心、消费金融，尽量获取共享数据，获得多头负债的信息，防止这种拆东墙补西墙的行为，这种现象在中国非常多。
第三，通过移动终端定位解决老赖或者借钱不还的行为，这是我们可以做到的。
最后，除了传统的十几个变量的标准评分之外，我们可以通过浏览行为、网络地址稳定性等各种各样的变量对一个人做整体的评估，这是我们真正利用大数据的力量。
最后，大数据风控的优势，第一是提升自动审批率，降低运营成本。第二是降低因欺诈和信用违约导致的坏账，第三是大数据真正可以通过协防和联防提升整个社会的信用透明度，同时提升欺诈人员的欺诈成本，这是大数据在风控领域能够给这个社会带来的价值。
我的分享就到这里，谢谢大家。
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责任编辑：王琛
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