9月8日消息，在2017中國（常州）電子商務應用發(fā)展年會金融分論壇上，美利金融風險管理與運營總經(jīng)理喬木發(fā)表了題為《美利金融的“技術(shù)流”風控：我們是如何識別高危用戶的》的公開演講，他指出，和傳統(tǒng)銀行相比，我們還是做白領(lǐng)和藍領(lǐng)的客戶，在金融的風控能力上，會提出更大的挑戰(zhàn)。
美利金融風險管理與運營總經(jīng)理喬木。
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以下是演講實錄：
喬木：大家好，剛才詹總和朱總介紹的挺好，在我們B2B這些公司，如果想要切入金融的時候，第一時間應該想到我們專業(yè)的金融公司，我們美利金融就是這樣一個專業(yè)的金融公司。先介紹一下我自己，我目前是在美利金融負責整個風險管理和運營工作，加入美利之前是在最大的消費金融公司捷信工作。先講一下我們的主營業(yè)務，美利在兩個行業(yè)做主營業(yè)務，一個是在汽車金融業(yè)務，這一塊我們做了一個美利的車金融品牌，還有美利車聯(lián)盟的品牌，在消費金融我們做了有用分期。這是我們目前的融資情況，在車金融業(yè)務這一塊，主要是兩個品牌，一個是美利車聯(lián)盟，一個是美利車金融，在車聯(lián)盟主要是做賦能車商，這一塊提供了帶看、車源采集、saas、門店培訓、串貸、新車融資庫存，主要是服務用戶。目前除了臺灣省之外，覆蓋了全國31個省，覆蓋的城市超過了330個，在車金融我們服務的車商超過了一萬三千家，在車聯(lián)盟的加盟車商也是超過一萬家。在有的領(lǐng)域，消費服務的客戶已經(jīng)超過了兩百萬，今年我們的業(yè)務規(guī)模會達到180億，目前新增在10億左右。
接下來聊一下我們?yōu)槭裁辞腥肫嚱鹑跇I(yè)務，第一個汽車金融業(yè)務現(xiàn)在是目前車商特別關(guān)注的，金融業(yè)務是未來增長非常大的一個點。目前在2016年我們統(tǒng)計到的數(shù)據(jù)是，市面上中國車輛保有量大概在1.9億左右，就意味著1.9億在路上跑的車，未來都有可能成為二手車，在二手車交易中，只有5%在被交易，這個數(shù)據(jù)在美國是在15%，同時我們看到二手車金融這一塊的滲透率情況，在發(fā)達國家，美國、日本是可以達到50%以上，就算是在臺灣省也差不多在35%，而這個數(shù)字在大陸只有15%，在2016年這個市場已經(jīng)達到了700到900億的規(guī)模，在未來幾年一定會達到萬億級的市場，這也是我們?yōu)槭裁辞腥脒@個市場的原因。我們的客戶是18到35歲的客戶，在這些客戶只有20%以下客戶被銀行服務過，他們擁有信息卡，80%的客戶是沒有銀行覆蓋的，這就說明這個市場是非常巨大的，也需要我們這樣專業(yè)的金融公司去服務他們。最近幾年大家對于二手車的一些交易會有很多的感觀，在事實中，95%的交易都掌握在中小車商以及黃牛手中，這也是為什么現(xiàn)在會有這么多2B的手段，這樣才能把交易更牢靠的掌握在我們手中，同時能控制風險。和傳統(tǒng)銀行相比，我們還是做白領(lǐng)和藍領(lǐng)的客戶，在金融的風控能力上，會提出更大的挑戰(zhàn)。目前在二手車市場的中小車商覆蓋率已經(jīng)達到25%。
接下來我介紹一下關(guān)于整個風控體系的搭建，現(xiàn)在從技術(shù)體系上，已經(jīng)搭建了整個服務化的體系，在這上面看到會比較多的信息，首先第一個介紹一下，我們在各個金融交易場景里面，去搭建了我們數(shù)據(jù)采集體系，到了金融后臺會有大數(shù)據(jù)平臺進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源采集存儲和分析，然后輸出相應的服務，整個金融體系成了服務化的體系，會有線下很多場景提供金融服務。第二在組織架構(gòu)方面，對于我們來說，2B建立比較大的風控團隊會比較奢侈一點，對于我們專業(yè)的金融公司，我們在一開始就搭建了非常專業(yè)的金融團隊。我們在整個風險的架構(gòu)里面，會有三部分，一部分是信貸策略和決策科學部，負責決策策略和建模工作，第二個是風險運營部，負責客戶審批，另外一部分是欺詐風險與資產(chǎn)保全，主要是負責資產(chǎn)保全和欺詐的相關(guān)調(diào)查。根據(jù)我們數(shù)據(jù)的驅(qū)動運營，我們構(gòu)建了整個美利金融的智慧風控體系，先跟大家介紹一下我們智慧風控體系科學的風險決策體系，我們稱之為智者，我們會根據(jù)資產(chǎn)組合風險容忍度和單頻經(jīng)濟模型來確定我們的風險邊界，這里是以車貸和車交叉現(xiàn)金貸組合為例，如果我們授信給客戶10萬元的車貸，在六個月以后再追加車交叉先進貸2.5萬元，只要控制車貸壞賬在3%以下，車交叉壞賬達到5%以下就可以了。
再跟大家介紹一下我們的大數(shù)據(jù)平臺，我們稱之為十字軍，在廣度和靈活度，包括我們部署的一個速度上，已經(jīng)和行業(yè)內(nèi)的一些相同的玩家建立了一些壁壘，在整個大數(shù)據(jù)平臺上部署的比較成功的是我們以Neo4j額和SPARK為核心，建立了一個知識圖譜系統(tǒng)，我們利用客戶信息用知識圖譜的形式連接起來，包括QQ的聯(lián)系，還包括共同的工作單位和收貨地址的關(guān)系，建立了超過億萬級的關(guān)系網(wǎng)，這些關(guān)系存儲在我們系統(tǒng)中我們怎么去利用呢？首先第一個運用是異常關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的識別，在我們搭建了整個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之后，我們可能會去對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行分析，異常網(wǎng)絡(luò)識別是一個實時的識別，在這里是怎么回事？比如說我們的一個節(jié)點的人會被多個聯(lián)系人去聯(lián)系，如果出現(xiàn)了一些壞賬，我們很有可能認為被多個聯(lián)系人聯(lián)系的事件焦點是一個中介。我們在河南識別了一個26人的團伙，當時識別了一個預期的情況，在整個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)有離職的銷售和代還款的合同，為公司防止了進一步損失，同時向?qū)τ谙鄳钠墼p銷售以及欺詐的客戶，進行線下的調(diào)查以及立案。另一塊應用是染黑算法，在每一個預期或者壞賬的客戶都會標記為黑，利用染黑算法去對每一個客戶實時進行黑度，黑度越高顏色越深，顏色越深就是欺詐的可能性越大。
我們在數(shù)據(jù)工具的深度上，也是在貸前、貸中、貸后部署了超過二十個模型，包括申請欺詐模型、通話行為模型、申請信用模型、關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型、工資收入模型等等，貸中有交易欺詐模型、貸中行為模型。我們在數(shù)據(jù)運營上的速度也是比較快的，因為我們搭建了自己的大數(shù)據(jù)平臺。
介紹了整個風控體系以外，再介紹一下我們授信審批的體系，我們稱之為利劍，在整個風控審批體系中，第一步讓客戶在APP端做相關(guān)的信息，第二步是人臉識別和檢測工作，第三步是進行欺詐識別和風險評級，第四步是對個人風險評級，同時會結(jié)合他的一些其他信息進行評分，比如說為他辦單銷售歷史的風險表現(xiàn)，以及他區(qū)域商戶的風險表現(xiàn)，結(jié)合了這些之后，我們會對客戶風險進行分層，進行接下來相關(guān)的核查，最后經(jīng)過整個自動化的審批之后，我們會有一部分客戶還不能確認，或者有欺詐嫌疑，我們會給到信用專家，對這些具有高風險的客戶進行審批。車金融的話還會對車進行判斷，我們的鏈條會更長，對車的判斷和對人的方法論是一樣的，我們有外部數(shù)據(jù)、內(nèi)部數(shù)據(jù)，還有人工的核查，對車輛進行估值，我們建立了自己車輛的評估模型，最后能有一個車輛的估值。第二點我們是會有一個車輛的抵押權(quán)監(jiān)測，會對GPS信息查出來異常的車輛進行不定期的抵押權(quán)查詢，如果抵押權(quán)產(chǎn)生變化，會立即觸發(fā)后續(xù)的手續(xù)。剛才說到所有的步驟還是很煩瑣的，相對于一般的車貸公司，我們做的審批動作會很多，但這些都會在15分鐘之內(nèi)完成，97%以上是在60分鐘之內(nèi)出結(jié)果，我們未來的目標是在12分鐘出結(jié)果，這個數(shù)據(jù)在業(yè)內(nèi)會是一個星期以上。
同時我們會有一個貸后的管理企業(yè)，叫做監(jiān)盾，在我們所面臨的客戶是銀行現(xiàn)在沒有做的客戶，這些客戶在市場上的供債情況是非常多的，我們整體貸后管理的策略就是快，能夠更快地去找到這個客戶，能夠更快地向這個客戶進行催款，如果發(fā)生車輛的抵押權(quán)，或者這個客戶完全喪失還款能力的時候，我們能更快發(fā)出收車的信息。在整個反欺詐組合拳是全方位保障了我們的資產(chǎn)安全，我們會有100%的歡迎電話覆蓋，會在貸款申請之后對客戶進行回訪，同時我們會有暗訪的一些行為，對銷售欺詐和門店欺詐進行相關(guān)的查詢，如果發(fā)現(xiàn)了相關(guān)的信息，會有專門的調(diào)查團隊對相應的信息進行核實和調(diào)查，如果發(fā)現(xiàn)有一些違規(guī)的話，我們馬上就會進行挽損的動作。
在這之外，我們會有我們自己的知識圖譜，會有不斷豐富的電話網(wǎng)絡(luò)，這樣我們失聯(lián)修復能力會比較強，而且會不斷去增強這樣的能力，第二個，在金融公司大家可能知道，對于號碼的管控以及暴力催收的管控非常嚴厲，我們對于整個催收的質(zhì)量，以及號碼動態(tài)保護，我們會做的非常有效率，同時因為車輛是非常高的價值，所以我們在每輛車上都會有我們的GPS，對于GPS相對異常的現(xiàn)象，我們會立即啟動資產(chǎn)保全的流程。所以整個全方位進行貸后催收的動作，讓我們整體的資產(chǎn)質(zhì)量得到了一定的保障。
今天內(nèi)容可能會比較多，謝謝。
