線上信貸欺詐橫行AI可降低1/3壞賬率

本站財經7月30日訊 已經蔓延兩個月的P2P行業倒閉潮，終於在7月底得到緩解。

針對這一波行業動盪，拍拍貸首席風險官顧鳴向本站號外指出，相繼倒下的平臺以“旁氏”等假平臺、企業貸款平臺爲主，以小額、分散的消費信貸等個人貸款業務爲主的平臺作爲剩者，將進入網貸行業激烈廝殺的下半場，而信貸欺詐是他們風控面臨的最大問題。

“線上的信貸領域欺詐是非常大的問題，據報道整個2017年有大概150萬個人在（信貸欺詐黑產）裡面，這大概是千億級的行業，所以，反欺詐是非常重要的問題”，顧鳴指出，“如果能夠把騙子事前抓出來，天然的壞賬率會降1/3”。

傳統的反欺詐以人工審查爲主，而新興的反欺詐手段在央行徵信系統、公安部系統查詢等傳統的審查環節的基礎上，大量加入了AI技術的應用，“我們會建造一張大概有10億節點的圖，基於這個複雜網絡，我們有一個很簡單的假設，就是物以類聚，人以羣分，基於這個算法我們做了很多算法、模型上的嘗試，能夠比較精準的挑出我們認爲是不良中介或者欺詐分子”，顧鳴如此解釋AI在拍拍貸的貸前反欺詐風控中的應用。

他指出，AI不僅能夠極大提高反欺詐的性能，將人工無法識別的欺詐風險識別出來，還能極大得提升效率。“幾年前一個審覈人員一天只能夠處理大概30筆的水平，而現在我們一個月會做接近兩百萬筆借款，一天大概是要審覈併發放六、七萬筆（借款）”，這意味着效率提升了2000倍。

風控技術的快速發展與市場的推動息息相關。據易觀中國報告統計，2017年我國社會消費品零售總額達到36.60萬億元，消費信貸(不含房貸)市場規模達9.80萬億元，預計到2019年末，我國消費信貸餘額將達14.67萬億元。儘管如此，我國的消費信貸規模只佔零售貸款的5%（房貸佔到75%），而發達國家的這一數字是30%。

巨大的市場空間吸引着銀行等傳統金融機構發力消費信貸市場，但消費信貸是無抵押的信用貸，而傳統金融機構長期從事的是抵押貸款。顧鳴認爲，兩種模式之間有着很高的壁壘，這爲拍拍貸、螞蟻金服、京東金融等已具備消費金融風控技術的平臺提供了技術輸出的條件，事實上，多家巨頭已經在2B轉型的路上了。

除了反欺詐等貸前領域，放款等貸中領域，AI技術的應用已經延伸至人工模式的最後一塊自留地——貸後領域。“對逾期30天以內的借款人，機器人催收的效果絲毫不亞於人工”，顧鳴向本站號外說道，但他也坦誠，這個環節目前仍是應用AI技術的痛點，“逾期時間更長的借款人，和他的對話需要上升到談判的高度，機器人目前還不具備這個能力，所以我們現在唯一重人力的就是催收”。

（本站財經 張豔gzzhangyan@corp.netease.com）