百融云创构建贷前防御体系 助力防范金融风险

当前国内经济整体处于持续修复状态，但疫情冲击带来的经济损失缺口尚未完全修复。近日，中国银保监会发布的最新监管数据显示，截至2021年一季度末，我国银行业不良贷款余额为3.6万亿元，较年初增加1183亿元，不良贷款率1.89%，较年初下降0.02个百分点。尽管不良贷款率有所下降，但从多家上市银行披露的2020年年报不难发现，其主要原因在于加大了不良贷款的处置力度，因此并不意味着不良贷款已充分暴露，各大金融机构也不能轻易掉以轻心。

众所周知，信贷风险控制是因信息不对称而起，解决信息不对称问题是减少信贷风险的重要途径之一。贷前环节是收集和整合信息的过程;三个环节中，贷前环节是基础，收集和整合信息越充分，越有利于后两个环节的运行。

传统的反欺诈依靠专家多年经验来识别欺诈，黑白名单以及规则引擎的系统更新速度通常较慢，需要大量人工调试规则，无法检测出新的、复杂的欺诈模式，从而导致传统反欺诈存在滞后性，难以做到真正的“防患于未然”。

百融云创不仅掌握熟练的技术技能，还十分了解金融机构的金融业务。通过多年对技术的深耕使得对信贷风控有着深刻的了解。百融云创基于自主研发的智能风控系统，以AI技术贯穿反欺诈全业务链条，大幅提高金融机构事前欺诈识别率、欺诈应对效率以及事后欺诈案件挖掘效率，覆盖语音文字识别、自然语言处理、机器视觉(人脸识别)和知识图谱(关联性分析)等前沿技术。

在贷前环节提供丰富全面的身份核查与核实技术方案，配合规则反欺诈、设备反欺诈、关系图谱、反欺诈评分等产品，有效帮助金融机构化被动为主动，提前拦截欺诈发生。

例如在设备反欺诈环节，为防止欺诈分子利用技术手段对机构网站以及申请入口等漏洞进行攻击，以及直接盗用客户账户等行为，百融云创推出“谛听”设备反欺诈，分别从设备环境、应用偏好、行为画像、群体风险以及设备黑名单等方面进行单规则或群体规则的欺诈风险评判，提升设备识别的准确度以及召回率。谛听设备反欺诈是基于百融自有专利设备标识，覆盖设备标识和实名信息的知识图谱相关应用，为金融行业线上渠道的欺诈识别提供“利器”。

面对团伙欺诈，百融云创结合自然语言处理、图计算、深度学习、知识推理和可视化等技术，打造核心产品关系图谱。目前，该关系图谱产品经过多轮测试与优化，对欺诈风险识别准确率高，对团伙欺诈的违约率预测大幅提升。

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