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融360天机风控:风控黑名单真的失效了吗?

2019年8月29日 18:44  CCTIME飞象网  

  近期,有媒体调查发现,金融风控市场上接近九成的黑名单正逐渐失效,大量“白用户”、“灰用户”被掺杂进黑名单中,使得信贷风控准确度下降,误杀率高,黑名单被污染,几乎形同虚设。

  这是否意味黑名单这类风控工具已经失效,可以退出历史舞台?这个结论未免有些武断。

  目前市场上黑名单被污染,也是源于大数据风控行业内的迷思:只要数据量够大,就会有最好的风控体系和最低的坏账率,事实没这么简单。大数据风控,重点在于数据挖掘和分析,只有对数据深入理解,才能建立真正行之有效的风控黑名单。

  纽交所上市公司简普科技(NYSE:JT)旗下的融360天机风控是大数据风控行业的“老兵”,在金融科技领域深耕多年,在实战中打磨出风控产品,具有海量真实业务场景演练、数据更新快、严格的策略审核机制等特点,可以精准定位使用场景,有效帮助金融机构解决风控难题。

  黑名单,是指金融科技公司通过对大数据的深度挖掘,筛选出一批还款能力差、还款意愿弱的金融消费者,停止对其提供金融服务,通过前置贷款反欺诈机制来降低金融服务过程中可能存在的风险。

  但在实际操作过程中,大部分黑名单来源混乱、更新不及时、筛选策略也缺乏严谨性,往往无法有效判定用户的真实情况。

  目前,市场中的黑名单数据源大都经过多手互换,来源混乱,中间经历大量被污染的过程。另一方面,高速发展的金融市场面临着恶性竞争。很多机构在对外输出数据时会在数据中“掺沙子”,将好用户掺进“黑名单”中,目的是不希望自己的核心客户在别的平台享受同样的服务,故意污染客户数据,造成了市场“劣币驱逐良币”的恶果。

  这些恶意竞争机构往往没有征信牌照,不需要对自己的数据负责,不受约束。作为风控行业“老兵”,融360天机风控在数百万级线上真实样本表现数据的基础上,进行了海量真实业务场景演练,梳理出准确无污染的多头数据和高精准度的黑名单数据,这天然决定了融360天机风控提供的用户信贷情况真实精确,能够有效帮助机构排除高逾期风险和欺诈风险的申请用户,完善风控体系建设。

  此外,行业内黑名单更新较慢。一部分用户虽然短期内无还款能力,但他们仍有很强的还款意愿。然而,这部分“灰用户”往往在短暂逾期后就被误杀,从此只能一黑到底,彻底与金融科技提供的金融服务无缘,“黑名单”产品缺乏更新与退出机制。

  在不断变化的市场中,不随之变化的“黑名单”产品就如同鸡肋,只有确保黑名单中的用户有进有出,实时跟进和了解用户当下的信贷情况,才能提高黑名单的精准度,降低误杀率,真正通过金融科技推动普惠金融平稳健康发展。在黑名单更新机制方面,融360天机风控实行数据T+1更新机制,在数据库中使用前一天实时更新的用户数据,精准定位使用场景,创建适用于不同类型、不同阶段的危险名单,并建立“黑名单”用户长效更新与退出机制,确保不放过一个黑用户,不误杀一个好用户。

  在行业内,不同黑名单所使用的不同评估策略决定了其风控的准确度和效率。目前,绝大部分黑名单策略并不统一,不同机构对“黑用户”、“灰用户”、“白用户”的划分标准各不相同,很多黑名单中实际掺杂着“灰用户”甚至“白用户”,不仅风控作用不再,还误伤了有还款能力的好用户。

  导致这些现象的原因,是风控机构没有进行严格的用户审核。作为专业风控服务平台,融360天机风控有非常严格的审核策略,覆盖广、多维度的数据基础,其中包括逾期催收、网络行为、设备、贷款、支付、法律诉讼等变量,并在海量真实业务场景演练中评估出最佳方案。

  以逾期催收变量为例,市场上很大一部分产品盲目扩大数据量,用户短时间内逾期就会被拉入黑名单,这将一部分有还款意愿的“灰用户”也纳入“黑户”,精准度必然不尽如人意。融360天机风控黑名单精准、误杀率低,覆盖多期、单期、大额产品“黑用户”。在审核过程中,为了不误杀“灰用户”,只有逾期时间较长、明显无还款意愿的用户,才会被融360天机风控列入黑名单。此外,融360天机风控还精准定位使用场景,建立了适用于不同类型、不同阶段的危险名单,为机构提供更加专业化、多元化的风控服务。

  据了解,融360天机风控团队拥有数百名智能风控专家,在反欺诈、贷前风控、贷中预警、贷后模型、流量筛选、黑名单、多头等全流程的风控业务场景上具有丰富的实战经验。

  在金融行业,风险控制是核心与命脉,银行与金融机构需要建立和加强自己的风控体系,使用便捷、精准、误杀率低的风控产品,从源头上杜绝风险事件的发生。

  目前,融360天机风控已经与数千家金融机构达成合作,其风控服务已覆盖平台上的绝大多数金融机构。

  未来,融360天机风控将依靠强大的数据融合和风控全流程把控能力,不断进行海量底层数据挖掘,通过黑名单等多种大数据风控工具,助力银行与金融机构,打好金融安全持久战,共同构建和谐金融生态。

编 辑:T01
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