360數(shù)科(QFIN.US)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家沈赟：數(shù)據(jù)決定模型算法的天花板

智通財(cái)經(jīng)APP獲悉，8月29日，“2020第二屆中國(guó)零售金融發(fā)展峰會(huì)”在重慶勝利閉幕。作為本次峰會(huì)的重要組成部分，由銀智聯(lián)主辦的“商業(yè)銀行零售信貸數(shù)據(jù)化風(fēng)控實(shí)踐專題研修班”吸引了來自全國(guó)各地四十多家銀行百余名相關(guān)部門負(fù)責(zé)人及業(yè)務(wù)骨干參會(huì)。360數(shù)科(QFIN.US)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家沈赟受邀參會(huì)，并以行業(yè)培訓(xùn)講師身份，就零售信貸數(shù)據(jù)化風(fēng)控之反欺詐模型實(shí)踐應(yīng)用，進(jìn)行了分享。

風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與控制既是金融業(yè)的核心，也是大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)外金融領(lǐng)域最主要的應(yīng)用部分。科技的應(yīng)用使得金融生態(tài)向線上化、復(fù)雜化、智能化方向發(fā)展，如何構(gòu)建精準(zhǔn)、快速的自動(dòng)化反欺詐模型和評(píng)分模型，以規(guī)避各類欺詐及違約風(fēng)險(xiǎn)，是擺在各商業(yè)銀行面前的重要問題。沈赟指出，在技術(shù)賦能金融業(yè)過程中，數(shù)據(jù)決定了模型算法的天花板。

隨著金融服務(wù)效率的極速提升，欺詐風(fēng)險(xiǎn)也逐漸表現(xiàn)出專業(yè)化、科技化、集團(tuán)化趨勢(shì)。在此背景下，沈赟博士根據(jù)360數(shù)科多年技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐，總結(jié)出在線場(chǎng)景的七大欺詐風(fēng)險(xiǎn)。并在此后的分享中，就“白戶風(fēng)險(xiǎn)”、“身份偽冒”、“中介風(fēng)險(xiǎn)”、“傳銷風(fēng)險(xiǎn)”、“黑戶風(fēng)險(xiǎn)”、“惡意欺詐”、“借新還舊”七大欺詐場(chǎng)景，給出了360數(shù)科針對(duì)性技術(shù)解決方案。

針對(duì)主動(dòng)式欺詐，360數(shù)科充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源積累優(yōu)勢(shì)，憑借GBST等自研算法，不斷優(yōu)化FTG自適應(yīng)反欺詐特征體系，在千萬級(jí)別黑名單庫、黑中介庫以及數(shù)億白名單庫的數(shù)據(jù)支持下，搭建起涵蓋超過18億關(guān)系節(jié)點(diǎn)和200億關(guān)系邊的金融知識(shí)圖譜。在全場(chǎng)景反欺詐方面，基于位置、設(shè)備、推薦、聯(lián)系人等關(guān)系，360數(shù)科建立起獨(dú)特強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并利用社群發(fā)現(xiàn)、風(fēng)險(xiǎn)傳播等無監(jiān)督算法發(fā)現(xiàn)黑產(chǎn)團(tuán)伙、識(shí)別潛在和新型欺詐威脅。此外，利用LBS網(wǎng)格化特征、App2Vec特征等技術(shù)加工手段，360數(shù)科還提升了深度學(xué)習(xí)算法的敏感度與精度，充分挖掘了模型算法的靈活性，即時(shí)攔截中介及黑產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，從而實(shí)現(xiàn)有效實(shí)現(xiàn)反欺詐。截至2020年6月30日，360數(shù)科由于欺詐造成的壞賬率僅為0.2%。

沈赟表示，對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)如何賦能信貸業(yè)務(wù)，360數(shù)科已實(shí)現(xiàn)從獲客、貸前、貸中到貸后的全生命周期風(fēng)險(xiǎn)管理，有效抵御欺詐攻擊。在此過程中，每個(gè)階段都需要大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的參與，這也是金融科技區(qū)別于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的最大原因。

作為貸前最主要的技術(shù)方式，反欺詐和信用風(fēng)險(xiǎn)判斷是整個(gè)金融周期的先鋒。沈赟進(jìn)一步表示：“反欺詐需要辨別出以騙款為目的黑色產(chǎn)業(yè)，在這方面，我們通過構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以知識(shí)圖譜等形式找出風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。同時(shí)，還會(huì)維護(hù)諸如黑中介電話號(hào)碼庫之類的數(shù)據(jù)庫，通過社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，找到與黑中介關(guān)聯(lián)上的人，并認(rèn)作潛在的欺詐風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

進(jìn)入貸中環(huán)節(jié)，360數(shù)科則通過研究用戶的行為模式等方式去更加精細(xì)化地去管理風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)不同的行為模式去找到相應(yīng)的客群?！叭玑槍?duì)風(fēng)險(xiǎn)較高客戶，我們會(huì)提前采取拒絕、調(diào)額、調(diào)價(jià)等風(fēng)控措施。此外，在實(shí)際業(yè)務(wù)中，我們還會(huì)在多個(gè)貸中時(shí)間點(diǎn)對(duì)用戶進(jìn)行重新評(píng)估，來預(yù)測(cè)其多頭可能變化的情況。”沈赟稱。

據(jù)介紹，360數(shù)科在貸后環(huán)節(jié)制定了不同的催收的策略，通過對(duì)用戶去進(jìn)行客戶和分群，來制定相應(yīng)的催收方式。與此同時(shí)，360數(shù)科利用自主研發(fā)的智能機(jī)器人系統(tǒng)，針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的客群和不同的催收業(yè)務(wù)類型，設(shè)定差異化的催收?qǐng)鼍昂痛呤辗绞?，?yán)格保證整個(gè)催收流程的合法合規(guī)。

“我們從積累數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)當(dāng)中去挖掘各種各樣的特征，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的模型去學(xué)習(xí)，不斷去優(yōu)化調(diào)整這個(gè)模型，從而促進(jìn)業(yè)務(wù)的發(fā)展。從這個(gè)角度講，數(shù)據(jù)決定了模型算法的天花板。反過來，在業(yè)務(wù)發(fā)展后，我們也可以獲得更多的有標(biāo)簽、有指導(dǎo)意義的數(shù)據(jù)及模型，這是一個(gè)不斷正向的循環(huán)，是整個(gè)的建模、數(shù)據(jù)模型以及業(yè)務(wù)三者有機(jī)的一個(gè)融合?！鄙蜈S補(bǔ)充道。

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