CRO峰会干货分享：如何搭建完整的风控闭环？_财经头条
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圆桌论坛一：
如何搭建完整的风控闭环？

你理解的风控是什么？你是否真正了解风控？
在一本财经“2017年消费金融CRO峰会”上，多位业内专家提出了一个全新的理念。
风控不再是一个简单的词，而是一个有生命周期的“闭环”。
从获客、审批、到贷中的维护、客户价值的提升、再利用、深挖以及到客户的挽留、催收和退出——风控不再是简单的放款回款，而是在完整地维护一个客户的生命周期。
突然间，风控也变得灵动起来。

整理 | 戈森

主持人：龙雨—广发银行信用卡中心风险管理助理总监
嘉宾：吴戟——乐信集团高级风控总监
陈鹏云——花生好车董事长
金增笑——玖富集团高级风控总监
严晓东——DIA Associates CEO。

01 不是控制风险，而是管理风险

龙雨：请问各位在自己的领域上，如何用数据、用技术来搭建风控闭环？
金增笑：我们要形成一个闭环，就是分三步：为什么、到底发生了什么事、我们能做什么样的修改。这个过程中有两个很重要的点，一是对数据的搜集、清洗、分析、应用，这是一个很长的链条，在传统的银行领域要花很大的人力、物力。但我们现在有云存储、云计算、大数据包括底层架构的开放。二是时间的积累，尤其是Y值，就是表现变量。做风控的人都非常希望把数据开放出来给大家用，我非常认同这一点，数据的开放性，是为了让客户以后有足够的还款能力，希望他在风险可控的情况下逐渐改变或者培养自己信用的生命值。吴戟：在整个风控闭环中，我们有两个能力，一是数据驱动，二是快速迭代，我们把互联网的快速迭代的理念引入到风控当中，这两个结合起来做好我们的风控闭环。第一，乐信整个过程中用的是模型加数据驱动，包括把搜集到客户的征信信息、行为信息，历史消费习惯、关系网数据等都放到自主研发的鹰眼风控引擎当中，去跑各种的模型和规则。第二，客户在电商平台有很强的粘性，这就让我在贷中有非常充足的数据观察他，他的消费能力、消费偏好，行为习惯等，都可以在电商数据上得到体现。这样我们在贷中可以非常及时的对客户进行准确画像，观察前面的贷前政策是不是合理，并制定差异化的贷后策略。贷中的提前预警非常重要，我们通过贷后早期的不良指标和贷中消费行为的风险评级预警，快速的反应到前端的政策。陈鹏云：汽车金融的风控应该由两个闭环组，车的闭环和人的闭环。车的闭环，车辆的采购上，需保证车辆的合法性、合规性，包括享受厂家三包政策，保证车的资产从交付到客户手上起就是一个好的资产类型。车辆交付后，客户使用过程中，对车的生命周期，包括保险、违章则需要通过系统进行实时的管理和监控，到最后车辆客户在我们这置换，对车辆的产值有一个非常完善的管理。从车一开始的采购到残值的管理，这样形成车的闭环。人的闭环，整个消费金融领域对人的风险管理我认为也是很多的共性。我们公司有一个特点，要把对人的风控前置，客户在网站，在渠道留下第一个联系方式，就开始进行整个风控的过程。有一个理念，我们要让客户无感知的完成风险管理过程，整个消费金融领域中，我们之所以花精力是为了防范那不到1%的风险，是为了不给99%的客户造成麻烦。举个例子，客户进入门店，由销售接待，销售其实也是在风控。从客户经理跟客户的交谈，就能采集风险管理点，打造风控闭环一定要非常前置。人人都是风险官，风险嵌入到每一个环节。严晓东：形成风控闭环，有两个环节，一是风控环节，二是营销环节。营销环节是客户获取的时候你要怎么样，就是刚才提到的客户体验，不光是为了控制风险而控制风险，而是一定要利益最大化。风控应该跟营销结合起来，从开发客户，到发展，到怎么样退出，不管产品是什么，实际上都有客户营销。举一个例子，在美国运通，从营销的角度，我们发现在获取客户前三个月，以客户为中心去做计算，那个可以高达60%，说明有些东西是不对的。要么是授信额度太低了，不能光从风险控制官的角度看问题。风险控制一定要和营销市场结合，它是后台，是技术，要做到和价值产生完全对接，这样才有意义。

02 风险管理是一种平衡

龙雨：风险的判断，会考虑两个方向：信用风险和欺诈风险。请问一下四位嘉宾在信用风险管理和欺诈风险管理方面，有没有一些希望和大家分享的经验？吴戟：十几年前，国内的信用体系不发达和完整，本人的欺诈风险占比越来越大，往往把本人欺诈也归为欺诈的一类，使得欺诈的金额占比和信贷的占比比例越来越大，而且防范措施也越来越难。在银行工作，我的感受是做反欺诈很困难，做反欺诈的人往往是拿着卖白菜的钱操着卖白粉的心。我们做的欺诈措施会影响到客户体验，会受到前端部门的指责，做的东西也很难用数据来量化。等到被重视的时候，往往已经发生案件或者已经来攻击的时候，这就是我们做欺诈面临的困难。在很多场景下坏人的交流学习可能比我们更加轻易，他们的信息共享也更快。这使得在做自己风控闭环的时候，要不断地自我测试，自我攻击自己的漏洞，发现自己的漏洞在哪里，比坏人做的更超前，但又不能超前步伐很大，因为这样你要付出的成本很多。比坏人早一步，但又不能早很多去建立我们的防欺诈措施。陈鹏云：贷车，反欺诈的比例会更高一点，我们会把反欺诈前置到最早期的产品阶段里。在设计这个汽车融资租赁产品的时候换位思考，假设我是一个诈骗分子如何骗产品，从这个角度考虑之后，经过调研，在产品设计的时候，也会调研这些区域。我们发现进行二次抵押也好、售押也好，获取这个车可能只有20%的收益，我们就把这个车直租产品的首付的比例定在15%—20%，这样就从系统性上降低了反欺诈风险。金增笑：贷前、贷中、贷后的概念，我不太认同，在美国包括信用卡也好，放款也好，讲的一是获客，二是现有用户的管理，这不是以贷款的概念，这是个客户管理的概念。欺诈，或者第一方欺诈或者第三方欺诈，在美国评估一个用户价值的时候，用的时间是五年。以五年来看，是第三方欺诈或第一方的欺诈，最后银行还是做的，信用卡也做，因为他看的是好用户在一生的过程中给他带来的用户价值。做风控也好，或者反欺诈也好，还有信用管理也好，其实更重要的是一个用户管理的概念。严晓东：欺诈和信用的区别，我觉得欺诈实际上就是假的，那是没法预测的，所以反风控也就是通过一种识别方式，对他的各种模式进行识别，而不是说预测，信用是可以预测的。龙雨：我相信在座的各位，在日常的工作当中都会遇到客户从获取、维护、提升价值到催收的全流程过程。打一个通俗的比喻叫牙好胃口就好，其实牙就是获客能力，能细嚼慢咽咀嚼出最有用的客户，经营他的风险，最后让胃口很好的消化，不是把所有东西都推给催收这个环节。

圆桌论坛二：
破解风控命门的核心技术

风控落地，确实有太多中国式的难题。
面对庞大而抱团的骗贷人群，有些人提出了，短期之内，纯线上的风控恐怕很难阻挡这些人群。
大数据、活体识别、人像比对、设备指纹、人脸识别……大量的风控技术，落地的真实情况是怎样的？纯线上的风控真的完全走通了吗？

整理 | 横山

主持人：乔杨——ZRobot CEO
嘉宾：黄俊卿——现金卡联合创始人兼风控负责人
汪德嘉——通付盾创始人、董事长兼CEO
王倪——量化派联合创始人兼COO

01 线上风控的技术手段

乔杨：我想请黄总和王总，分享一下，两家公司在线上采取的风控手段是什么？有没有哪些实战经验可以分享。黄俊卿：消费金融近两年发展非常迅速，带来了整个产业链的进步。从流量端、征信服务、数据服务到风控催收各个环节，都带来了技术创新。我们很多尖端技术在风控环节也找到了能应用的场景。比如活体识别、人像比对、设备指纹这些市面上比较常用的技术。同时，我们通过机器学习的方式，在模型的建立上也投入了非常大的人力。比如天眼系统，基于历史大量的借贷样本，通过机器学习的方式建模，预测新的客户进来的逾期风险。这样可以评估业务的风险成本，而且对于每个不同的风险用户，我们可以为他做定制性的服务。这对整个业务发展有非常大的意义。目前，这个系统在我们的风控、运营、催收等各个环节，都得到了很多使用。同时，基于用户的关系网络，我们建立了一套神盾反欺诈系统。这个系统是通过图形数据库的技术，对用户和属性建立一些关系连接。在这样一个关系网络里，我们可以通过一些策略来发现用户的信息冲突、聚类的特性、黑名单风险，以及过滤个体欺诈的特性。这些系统对我们的技术带来了很大提升。乔杨：总结下来，现金卡其实利用了外部数据和内部数据相结合的方式，深挖内部的数据积累，通过机器学习等先进方式，充分利用内部数据的价值。王倪：在2014年建立初期时，我们一直在钻研技术的数据服务。因为在中国征信体系缺失的情况下，如何找到可替代品，2014年是在打基础。2015年，我们初步验证了一些线上用户自己认证的模型，包括很多在移动端收取到的数据，能起到替代央行征信的部分效果。2016年，整个消费金融行业大爆发，我们就不断地快速迭代数据和整个模型体系。具体到线上风控，有几个方面。一方面，设备指纹大家都在用，现在移动端跟本人是紧密联结在一起的。我们主要看手机上的一些信息，包括是不是本人使用，APP上有什么信息，这些都对后续的征信有用。另一方面是身份验证，如何确定本人是本人。在过去，大家都是通过信息交叉印证。曾经还出现过，用户本人手持身份证照相来验证本人的信息。因为用户授权的信息是多样的，不光是本人提交的，还有从后端查取的。这么多的第三方数据能使用到的，使得信息交叉验证可以确定本人是本人。当然随着人脸识别技术的逐步成熟，包括人脸识别加活体检测，减少了大批量的欺诈概率。除此之外，还有关系图谱，这在行业里应用的其实很早。大家可能很清楚的是，谷歌把它运用到网页排名里。它在之后的演变，在信贷行业是非常重要的。另外还有信用评分和征信模型。当时在美国做征信模型，数据比较完善，征信局把个人过去几十年的数据整合成一个宽表的模式，只要发一个请求他就会提供过来。加上金融科技大规模的应用，同时因为有监管的压力，模型的可解释性非常好。现在中国在这方面比美国科技金融的同行走的更靠前了。因为我们没有历史包袱或者积累，所以可以有一个跨越性的发展。同时机器学习应用在电商或者搜索、BAT等大公司里面，积累了很多的预测模型，加上最新出来的应用和技术，这些都可以整合在征信体系里。

02 反欺诈领域的技术运用

乔杨：大家都知道在信贷领域，反欺诈是一个非常重要的环节。中美之间在反欺诈最大的差别，是美国反欺诈占的比例比中国低很多。中国的一个最大的挑战是，道高一尺魔高一丈。它存在一定的滞后性，通常一系列的欺诈之后各家平台出台政策或者手段来补救。我想请问汪总，你们公司有什么样先进的手段来预防这个风险？汪德嘉：为什么我们在市场上很少做宣传，因为宣传反欺诈的手段，他知道了就会破解。反欺诈，可能很多人比较多地在贷前用到。但实际上反欺诈贯穿整个客户的生命周期，不仅在信贷环节，从帐号环节就要开始，再到应用的风险，欺诈和信用的风险。技术其实是不停迭代的。比如设备指纹技术是一个很有效的反欺诈手段。但实际上这种设备指纹技术，核心是对抗。通过指纹识别分析，就像人的指纹一样，各种参数得到一个唯一的ID。但是黑客也知道了怎么办？就要升级你的技术，包括加密算法和指纹识别设备的算法。类似设备指纹技术，这是帐号风险防护的手段，是更靠前的，而不是只在信贷环节，是在帐号登陆、注册环节就要进行反欺诈防护。还有一种是人机识别的技术。很多黑客用机器人的方式来做，用模拟器的方式来做。那怎么样识别到底是人还是机器人？谷歌最早的时候用了点像技术，我们延伸出一种技术，滑动验证，根据用户的行为就能判断你到底是人还是机器人。再谈数据。现在国内公共数据比较难获得，有很多限制。但实际上在黑产里面，获取数据的手段很多了，什么数据都能获得。包括电信的话单，金融的流水等等，都是内外勾结，方式不一样。那这些数据怎么样对风控有效，你就要有一个甄别的过程。在我看来，数据首先是要合规的。做业务不合规，没有用户授权，最后你的业务肯定是不持久的。
第二，一定要具有数据的感知和预测能力。不能是滞后的，大家说反欺诈是滞后的，其实可以做到事前。利用数据感知和预测的能力，当你知道他有其他的行为，就可能知道他会有欺诈的意向。另外，数据要有修复和再生能****力，这是核心竞争力。数据修复在催收领域，是一个很好的应用场景。再说到人工智能。机器学习和算法都是先进的技术，现在已经很成熟。我们可以通过人机交互，来提高反欺诈的能力。但人工智能在我看来一定是要垂直的。因为数据很多，它可能就学坏了，所以一定要有优质的数据。比如你的数据一定是共享或者经过清洗地，或者从可靠性上，一定要做很多的事情。

03 线上风控难还是线下风控难？

乔杨：在中国征信体系不够完善的情况下，骗贷行为非常猖獗，一本财经也对这个领域做过一些深入报道。有一个业内声音认为，全靠线上的技术防范是不够的，必须要实行线上线下相结合的方式。我想请教一下各位对这个问题怎么看。黄俊卿：对于防骗贷这件事，相当于是反欺诈。反欺诈其实最重要的我觉得是做好两件事，一个是信息验证，二是行为分析。在线上的风控系统里，因为有很多先进的大数据技术来做支撑，所以在信息验证方面，我们已经得到了比较好的支撑。而行为分析，相当于线上与线下风控的主要差异点。线下风控有面对面的反欺诈过程，这个过程中，实际上是由人脑来进行大量的数据采集和对行为的预测分析。其实在线上，我们也可以做好这件事。这个事情能做到什么程度，很大方面取决于我们对这件事的重视程度。比如用户在APP的一些操作行为。每一个表单填写的时长，都是可以采集下来的数据。我们可以搜集大量的这些数据，来预测用户真实的借贷意愿。后面我们还会加入更多的，对非结构化数据的分析，这也是对整个风控的补充和完善。所以我认为，在线上可以做好反欺诈这件事。汪德嘉：线上这个虚拟空间其实反映了现实空间中人的行为。可能这个虚拟空间把现实中的行为放大了，对于反欺诈来说反而更便捷了。欺诈团伙，比如电信诈骗，根据实践经验，我们看到某些区域就是以诈骗为生的，从而线下有针对性的打击。我觉得真要把风控做好，肯定是线上线下相结合。利用线上的互联网技术，还原线下的真相。王倪：我们现在主要是做纯线上的场景端。根据我个人的了解，以及我跟一些行业同伴的沟通，我反而觉得线上比线下好做，而且风险好像还小一点。线下有这么个事，有些线下的渠道就会来做假，生成一些假的订单。像一本财经报道过的，组团让大妈去美容这样的事情。另外，就是线下容易形成勾结。业务员和申请的用户，他们竟然合作起来，业务员告诉用户这个分期分12期，你3期之后就不用还了，因为这个业务员自己的绩效和前三期还款是挂钩的。这些我听到很吃惊，也不知道怎么办。与此相比，我反而觉得线上的风控更简单一点，这是我的看法。