护联网融资(物联网融资)

2020年疫情加快了互联网金融服务需求，加速了银行业科技赋能和数字化转型的进程，促进了业务线上化，持续强化行内外各类数据整合能力，补充实时数据体系，实现数据可视化、资产化和智能化，全面提升客户服务、风险管控、内部管理等方面的数据决策支持，加快数据价值变现。

广州农商银行积极探索并利用大数据和复杂网络技术，从服务实体经济出发，打造了《基于大数据和复杂网络的普惠小微融资服务》，也成为2020年广州市首批金融科技创新监管试点项目。

一、项目背景

《基于大数据和复杂网络的普惠小微融资服务》是广州农商银行贯彻党中央、国务院关于深化金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力、满足经济社会发展和服务人民生活需求的有关精神，为优化小微融资服务而开发设计的。

项目利用大数据和复杂网络技术，构建风控决策模型，优化融资业务处理流程。在贷前审核环节，通过分析用户申请数据、相关风险数据，生成决策结果、风险评分、命中规则列表信息，并结合传统线下尽职调查、贷后管理，为用户提供高效的信贷融资服务，降低小微融资的欺诈风险、高效识别有真正融资需求的用户，解决小微融资难的实际问题。

二、项目举措与亮点

（一）项目解决的难点

随着手机银行、网上银行、微信银行等渠道的不断发展，银行逐步向线上化经营转变。由于造假成本低廉、诈骗技术不断更新，互联网欺诈手段也变得越来越多种多样，用户及传统金融机构受到欺诈风险均在急剧增加。银行在渠道推广上容易受到机器攻击、不实申请、伪冒身份、虚假资料、中介代办、团伙欺诈等欺诈行为。统计数据显示，中国互联网欺诈风险己在全球排名前三，网络欺诈导致的损失约达到GDP的0.63%。

且随着金融业务的互联网化，信息不对称、不透明给融资服务带来了大量的多头负债风险和欺诈风险，特别是个人信贷业务往往具有无担保、手续简单、审批快速的特性，传统的信贷风控体系已难以适应当前的快速发展。

在此背景下，为更好的开展普惠金融服务，降低普惠融资服务欺诈威胁，减少欺诈事件发生。结合行内外数据，打造《基于大数据和复杂网络的普惠小微融资服务》，构建行内防范欺诈风险的防线，提升反欺诈风控水平。

（二）项目亮点

一是提升群体欺诈行为识别效果。利用复杂网络技术构建用户之间的关联关系网络，将所有合作客户授权提供的用户碎片信息及其反馈的失信类、失联类、网络欺诈类、中介申请类等各种名单信息以及互联网相关信息，应用聚类算法、发现社区算法等，对数据集进行训练和测试，从而确定风险阈值和规则权重，以达到预测风险用户、实现识别群体特征及欺诈行为，增强风险行为实时管控能力的目的。

二是打造全场景的数据赋能风险控制策略。利用大数据分析技术对内外部数据进行整合，再由《基于大数据和复杂网络的普惠小微融资服务》项目对整合后的数据针对欺诈应用场景进行二次加工，计算出数据变量以支撑反欺诈模型和规则的运行。同时，以行内不同业务场景下的反欺诈相关数据为基础，辅以第三方数据，打造全场景风险控制策略，实现线上/线下不同业务场景、客户/业务层面相结合的反欺诈功能，包括业务场景的欺诈识别、资料的真假甄别、黑中介识别等，既覆盖全零售领域、也能满足个性化特色业务需要，将原线下人工反欺诈作业方式逐步自动化、智能化，不断提升反欺诈风险管控能力和自动化水平。

三是业务操作便捷，用户体验佳。业务人员可以通过项目的风险大盘模块实时查看交易的通过情况，及时掌握风险信息；并提供灵活的规则配置功能，通过策略中心模块灵活配置不同业务所需决策流及规则，实时更新并投入使用，可良好适应不同业务需求变化及快速实施落地。

四是加强智能化风控模型。通过智能化的风控识别方式，实现线上、线下不同的业务场景，客户层面、业务层面有针对性的反欺诈功能，包括业务场景的欺诈识别、资料的真假甄别、黑中介识别、设备反欺诈等，既覆盖全零售领域，也能满足个性化特色业务需求，同时将原线下人工反欺诈作业方式逐步自动化、智能化，不断提升反欺诈风险管控能力和自动化水平。通过客户授信业务的实时线上化、差异化管理，按照预设的监测规则和风险模型，甄别可疑交易，实现业务过程中的客户风险、交易风险的自动预警。

三、服务企业数量与规模

依托我行六百多个网点，布局缜密、覆盖广泛和本土经营历叱悠久的优势，构建强大的“网点+网络”服务体系纵深营销触角，有效实现客户分层管理，优化资源配置。本项目应用范围主包括线上与线下小微渠道的融资业务产品，如企业主贷、企业经营贷、太阳小微贷、太阳微易贷、村民e贷、房易贷等，为全行的小微企业提供贷前审核服务，更高效识别优质用户、降低小微融资的欺诈风险。

四、项目成效

本项目基于不同业务渠道及融资产品部署个性化风险防控策略与规则，构建可视化决策流模块。从原来只做区域性白名单客户扩展至非定向范围的普通目标客群，提升风险识别能力，支持业务发展；以系统判断部分替代人工操作，将线下反欺诈手段逐步向线上操作迁移。

一是提供精准反欺诈功能，为用户提供高效的信贷融资服务，降低小微融资的欺诈风险，高效识别有真正融资需求的用户，解决小微融资难问题。

二是为风控业务人员提供标准决策流程及可配置化的风控模型，提升业务风控水平和用户融资服务体验，减少欺诈风险造成损失。

三是提供了复杂网络和大数据技术结合应用的创新环境，一定程度平衡了创新与风险，保护了用户和银行的权益。

项目运行以来，接入系统的信用卡业务产品、信贷融资产品渠道半年内总交易数达数十万笔，交易通过约十几万笔，拒绝几万笔,有效降低融资业务渠道欺诈风险，提升自动化审批效率，降低人工审核成本与风险资金损失。

本文源自金融界网

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