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零壹研究院院长于百程:发布数字金融反欺诈、金融科技兵器谱两大报告

观点 子元 零壹财经 2019-08-22 阅读:112240

关键词:金融反欺诈于百程报告金融科技兵器谱零壹研究院

从调研结果发现一些金融科技的发展趋势,包括合规化、标准化、资本化、产业化、智能化及生态化。
8月22日,2019中国零售金融发展峰会暨2019零壹财经新金融夏季峰会在贵阳举办。会上,零壹财经合伙人、副总裁、零壹研究院院长于百程发布了《中国数字金融反欺诈报告(2019)》、《全面智能:零壹金融科技兵器谱报告2019》两大报告。

《中国数字金融反欺诈报告(2019)》由零壹智库和乐信联合发布。于百程介绍,《中国数字金融反欺诈报告(2019)》有三个关键词:AI赋能,需要AI技术才能解决数字金融时代的欺诈难题。料敌于先,在欺诈还没有形成的时候,就应该做好防御。构建生态,靠一家公司不能解决反欺诈问题,无论是从监管,机构之间的合作、用户,包括舆论,要一起参与构建一个生态体系。
  
根据乐信监测的数据显示,从被欺诈人群的性别、年龄特征来看,其中男性占60%多,受害人数量约为女性的2倍,女性受欺诈主要产生于电商网购优惠活动的场景之中。从人群上看,有年轻化的优势,90后占比超过60%,互联网人群主要是年轻人,这群人的反欺诈意识还并不强。

他表示,场景、数据和技术是AI反欺诈系统的三大核心要素。经过零壹智库的调研,反欺诈系统需要更多是场景适配度。比如医疗的分析,或者线上贷款的不同维度,包括运营、注册等环节,不同场景下的反欺诈策略不同,必须要场景非常多,结合起来才会形成非常有效的反欺诈策略。场景优势比较多的机构,这方面就会占据优势。

数字金融反欺诈的生态链。从生态链上,一端要利用各种各样的技术,另一端结合各种各样的场景,中间是反欺诈公司。主要有两类:一是有自身业务布局,比如乐信,他基于自身的业务属性,形成这样一套有验证的系统。二是第三方的服务系统,比如腾讯云科技系统,这两类以自身业务为主的反欺诈系统也在不断地进行输出,比如蚂蚁金服,都在做输出。
       
《全面智能:零壹金融科技兵器谱报告2019》是对过去几个月金融科技行业观察的总结,我们做出三个趋势判断:1、产业数字化浪潮:信息化、数字化、智能化。2、产业数字化进程图谱:金融走在产业前沿。3、金融数字化浪潮:金融科技的机会。

他表示,在做金融科技兵器谱的同时,我们访谈了50多家银行及科技公司,发布35家的金融科技兵器谱访谈录。我们会发现半年前和现在,大家对行业的理解、技术的理解有不同、有变化。这里面总结了几个特点:

竞争加剧。大家觉得竞争加剧,头部越来越好,和银行对接已经没有障碍了,但是更多的公司还在不断的寻找对接客户,重新建立认知,竞争加剧、分化加剧。
关注政策。政策变化,包括对于行业准入等。
智能化。
业务可用性。
服务下沉。
外拓产业数字化。制造业产业化数字化程度低,有不少的金融科技公司在网金融之外的产业数字化转型,他们去开拓其它的市场。

最后他提到,从调研结果发现一些金融科技的发展趋势,包括合规化、标准化、资本化、产业化、智能化及生态化。

以下为演讲实录:

于百程(零壹财经合伙人、副总裁、零壹研究院院长):前面听了几位嘉宾的演讲,特别精彩。新网的刘总和上午拍拍贷的张总都讲了反欺诈,列举了好多反欺诈的案例非常精彩。下面,我代表零壹财经发布《中国数字金融反欺诈报告(2019)》。

为什么做这份报告?根据行业的调研和了解,反欺诈能力,也就是在现在的数字金融时代,里面非常重要的核心能力。无论是对于新金融还是对于传统的金融机构都是非常核心的。数字金融让金融服务无处不在,同时反欺诈的威胁在伴生。如果再开拓一项新的业务时,欺诈风险更厉害。
   
这两年,一直听到开拓新业务,上来做信贷,反欺诈能力不强,一个月时间就被骗几千万。基于这个判断,我们做了一份报告,和乐信联合发布。乐信是一家在互联网消费分期领域的头部公司,他们在数据的积累、场景积累的技术之上,形成了自己相对完备的反欺诈体系,在这个报告中他们提供了大量的数据支持和案例支持。此外,我们和行业内第三方反欺诈公司进行了调研,形成了这样一份报告。
   
我们报告有三个定义。
   
AI赋能。现在的技术不能解决现在的欺诈难题。
   
料敌于先。在没有形成欺诈的时候,就应该体现作用。
   
构建生态。靠一家公司已经不能解决这些问题,无论是从监管,机构之间的合作、用户,包括舆论,要建这样一个共同的体系。
   
从全景上做一个反欺诈或者欺诈进程的介绍。首先,电信诈骗是线下的,人员非常多。这几年发展为互联网金融欺诈,利用互联网,比如钓鱼网站。但是近两年,特别是今年开始,数字金融欺诈,刘总刚才讲到,欺诈的黑产掌握了非常多的技术,而且是金融科技公司的高精尖人才出来,利用了非常先进的技术,欺诈和反欺诈不断竞赛。后面我会展示一些数据,它具有高频性和小额性,这种现状对反欺诈和警方来说,很难定罪,因为金额比较小。另外,反欺诈团体和反欺诈人群之间具有相关性。
   
介绍一下黑色产业链,作为一个产业,上中下游已经比较体系化了。上游,作案工具软硬件;中游,和数据相关的,进行违规的获取和伪造;下游,实施的人群,比如负责实施诈骗以及进行洗钱销赃的团队。非常体系化,如果一个机构的反欺诈能力不足,难以对抗这样的形势。

基于乐信提供的他们监测的用户画像,欺诈本身会影响到用户,不止影响到机构本身,也影响用户对机构的信任度。这样的人群,我们做了画像分析,总体来看有四个特点:1、年轻男性更容易受骗;2、欺诈金额小但欺诈发横频率高;3、中东部地区受欺诈严重;4、欺诈时间主要是下午。
   
受欺诈人群的地域特征。时间维度是2018年1月到现在,内蒙古、广东、河南这样的地方,欺诈案件发生率占比比较高,我们试图分析为什么是内蒙古?最主要是和当地人群的反欺诈意识有关。另外,中西部互联网比较发达,特别是三四线城市特别多,这是非常重要的一个特点。

受欺诈人群损失特征:小额高频。欺诈事件的金额,一年多时间里,2000元之下的占比不断上升。这样的欺诈形式不是很好监测,公安系统不好定罪,因为金额小,但是累计起来高。
被欺诈人群性别年龄特征:男性占60%多,受害人数量约为女性的2倍,女性受欺诈主要产生于电商网购优惠活动的场景之中。从人群上看,有年轻化的优势,90后占据60%近70%,互联网人群主要是年轻人,这群人的反欺诈意识并不那么强。
   
金融反欺诈的攻防博弈,反欺诈到底应该怎么做,前面说了三个阶段,三个阶段对应的反欺诈手段不同。最早,大家会说传统的黑白名单,进了黑名单直接剔除。后期,发展到规则引擎为主,现在是机器学习。结合之前的反欺诈手法,双方进行博弈。而且,反欺诈并不是一下子就能解决。比如现在能力强,不是就能把这个问题解决,攻防战一直持续,只要这种金融行为发生,只要互联网行为发生,反欺诈和欺诈就会持续发生。
   
场景、数据和技术是AI反欺诈系统的三大核心要素。经过我们的调研,反欺诈系统怎么算好,不是技术强,更多是场景适配度。比如医疗的分析,或者线上贷款,不同的维度,运营、注册等等,不同场景下的反欺诈策略不同,必须要场景非常多,结合起来才会形成非常有效的反欺诈策略。场景优势比较多的机构,这方面就会占据优势。

数字金融反欺诈的生态链。生态比较简单,一端要利用各种各样的技术,另一端结合各种各样的场景,中间是反欺诈公司。主要有两类:

一是有自身业务布局,比如乐信,他基于自身的业务属性,形成这样一套有验证的系统。

二是第三方的服务系统,比如腾讯云科技系统,这两类以自身业务为主的反欺诈系统也在不断地进行输出,比如蚂蚁金服,都在做输出。

乐信全AI反欺诈效率。我们看看乐信成果数据的反欺诈效果如何,一个好的反欺诈系统,如果我们把它当标杆,看一下这些指标。过去一年规避了2000余起,每一起有很多人,单月拦截3000万金额。团伙诈骗,今年乐信平台没有一起发生,全部被拦截了,这是比较有效的。

更低的欺诈风险率。行业内对反欺诈有一个数据,欺诈的风险率。行业的数据,比如信用卡,一般是万分之一的概率,就是一万个人里面有一个会发生欺诈风险。但是金融科技,乐信能达到三百万分之一,可以用这个指标看看自己的数据。

乐信:全AI反欺诈框架。乐信的反欺诈系统分四个体系:

第一层是策略,怎么构建自身的反欺诈策略。

第二层是框架体系。

第三层是反欺诈实时排查。

第四层是“黑科技”应用,比较复杂。如网络、收货地址聚类分析、SBS风险评估等8个。大家采用的技术差不多,但效果千差万别;最上层的应用环节,不同应用里进行反欺诈实践。

乐信AI反欺诈“复杂网络”应用效果。上午拍拍贷的张总讲到,以人和人之间的和人和设备之间的关系来识别,近朱者赤,近墨者黑,离诈骗团子近的这些关系人,后台是比较复杂的,他欺诈的风险概率要高。

数字金融反欺诈的挑战及建议。挑战不止依靠机构自身,更多是要整个社会不同层次共同的参与,让金融市场发展得更健康,让反欺诈体系更健康。

下面,我发布第二份报告,我们叫《全面智能:零壹金融科技兵器谱报告2019》。我们从2018年10月份开始启动这个报告,为什么会做这个?当时提了两个概念:一是装备竞赛。2018年特别强调银行业金融投入,比如把营收1%投入到科技创新,这就是装备竞赛,背后有很多科技公司在为金融机构服务,特别是提供各种各样的兵器。今天发布这个报告,也是对过去几个月行业观察的总结。

非常感谢智融集团,为这个报告提供了支持。今天上午,智融的亚总也讲到一些。
   
产业数字化浪潮:信息化、数字化、智能化。我们看看产业数字化、数字产业化的发展历程,这是行业里通用的,我判断,互联网上基本上都是这样的定义,即信息化、数字化、智能化。信息化比较简单,用人工录入的方法把物理世界的数据录成信息,这是信息化;然后通过人工机械采集、录入,最后形成数据分析,这较数字化;数字化累计到一定程度之后,数据的厚度非常厚,就为智能化的机器识别或做决策提供了很多技术条件。从2018年开始,会发现越来越多智能化的概念凸显,并且开始落地。
   
产业数字化进程图谱:金融走在产业前沿。金融产业在各个产业中间走得快还是慢,ITC举了六个领域,金融、制造、教育、零售、文娱、政府,绿色是快,意味着金融行业走在数字化前列,智能化也会走在前列,所以它提供了很多智能化的基础。在我们这个领域,提供最多的也就是这些技术。发现科技公司,基本上都会服务金融行业,肯定会有一个领域是这样的。
   
金融数字化浪潮:金融科技的机会。我用了两个数据展现,金融产业金融占GDP的比重8%,这几年一直上升。这个数字代表什么?中国是制造大国,制造业是最大的。批发零售业比金融业大一些,GDP占比。房地产、建筑等等都要要比金融少,而且我们确实在上升状态。在金融细分领域,今天在座的都说金融科技服务银行,金融科技在体系里面超过大,银行市场规模260万亿。但是,我们也会发现越来越多的公司开始服务保险、证券、资产管理,这已经在扩散了,银行现在仍然是金融科技公司服务最大的领域,260万亿是特别大了,这也就意味着它的市场空间。
   
零壹调研:意见领袖眼中的金融科技。我们做金融科技兵器谱的同时,提供了调研,叫访谈录,我们访谈了50多家银行及科技公司,发布35家的金融科技兵器谱访谈录。我们会发现,如果看这些访谈录,有一些我也参与了。半年前和现在,大家对行业的理解、技术的理解有不同、有变化。这里面总结了几个特点:

竞争加剧。智能化谈得越来越多,但是对于竞争,大家觉得竞争加剧,头部越来越好,和银行对接已经没有障碍了,但是更多的公司还在不断的寻找对接客户,重新建立认知,竞争加剧、分化加剧。
关注政策。政策变化,包括对于行业准入等等。
智能化。
业务可用性。
服务下沉。
外拓产业数字化。制造业产业化数字化程度低,有不少的金融科技公司在网金融之外的产业数字化转型,他们去开拓其它的市场。

从金融科技公司服务持牌机构生态图谱的全景来看,我们可以看出,主要以银行为主。左边的是银行业机构,这类是右边的金融科技公司服务的对象,没有太大变化、这个图半年前做过一次。但是右边有明显变化,金融科技公司,银行、保险类的金融科技公司,大的会成立金融科技公司做孵化和输出。右边的巨头系金融公司越来越多,特别是头部的互联网机构,以前是BAT,现在越来越多,比如同城金服、携程金服等等。专业的金融科技公司,比如拍拍贷、乐信、趣店等等,拍拍贷用P2P的方式自己做,乐信比较早,和银行合作上升得非常快,从20%一下子到50%、70%,这是一个新的变化。
   
从金融科技公司业务和技术分布来看,我们建立了一个金融科技公司的兵器库,希望能够观测整个金融科技公司到底是什么情况。业务的布局、发展状况、竞争态势。最近,我们对数据做了更新,更加地严谨,剔除了一些不太合适的公司。技术占比,大数据最多,占比一半,大数据、云计算和人工智能,还有一部分是交叉的。从业务上,以风控、营销和运营为主,都是数字化方向的布局。从成立日期和区域分布来看,金融科技公司成立日期和综合的监管、市场发展相关度比较高,2005年,可以说是互联网金融的高峰,同时更多的金融科技公司前后成立。另外,北京、上海、广东基本都达到了600家以上,这里有金融科技集聚效应,无论是人才还是业务,集聚性比较强。

从金融科技公司注册资本及融资分布来看,公司注册资本和融资情况来看行业的区间,还是以2000万以内的占主要部分,5000万以上有不少的公司出来了,具有两极分化的趋势。从融资情况看,A轮占比最高,D轮以上及新三板挂牌企业较多,条件成熟后,这类公司登陆科创板块机会较多。
   
举一个案例,就是智融集团构建的I.C.E人工智能风控引擎。要具有大规模的数据处理能力、定量分析能力;不受主观因素影响,效果稳定可靠;模型快速迭代,数据快速迭代;审批效率高,实时性好,满足用户需要;无道德风险,反作弊能力更强。
   
金融与科技的未来趋势。从我们的调研结果发现一些金融科技的发展趋势。

合规化。这里不讲了,大家都清楚。最近出的金控指导意见,后期也比较明确。
标准化。金融机构对数字化的认知比较高,科技公司的产品经过磨合后,逐步标准化。
资本化。融资预冷,但科创板开闸;金融科技到了检验盈利能力的阶段,分化将加剧。科创板是变量,很多公司依靠自身的盈利,实现后续的发展,这是盈利的时候,如果不行,后续经营会被淘汰,分化会加速。
产业化。有两方面意思,一方面是从消费金融服务到产业金融,再到供应链金融领域;另一方面,从金融服务领域到更广泛的领域服务。后续,整个金融科技领域会扩充到数字科技的概念,把我们的范畴扩大。
智能化。这个不讲了,今天讲得太多了。
生态化。它会思考,现在是一个开放生态,每家机构都在这个开放生态中设一个角色。如果从场景来看,如何在开放生态里保留我自身的价值。如果没有价值,因为开放的竞争比较残酷,可能一家、几家就把其它伙伴切掉,没有竞争力就很难留存,如何形成自己的竞争力,这是蛮多机构在思考的事。
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