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中国信贷行业虽起步较晚

    声纹识别也能够有效地克制团伙欺诈。这种团伙欺诈的特点是在“申请人”进件时具备一定集中性特征,比如位置信息、设备信息等,欺诈分子通过给予“申请人”一定好处的方式利用其身份信息骗取贷款。但是这种团伙欺诈分子在接听信贷公司电话时,往往只有几个“业务员”。这样一来,只要针对具备集中性特征的进件在审核时比对声纹库,就可以有效识别出是否为团伙欺诈,再将上述“业务员”的声纹列入黑名单库,就可以抵御不法分子的攻击。
  由总体风控效果来看,中腾信全流程风控系统将欺诈风险和信用风险的防范细化至客户借款的全生命周期,从贷前、贷中、货后各环节防范风险。自2014年以来,系统设置欺诈及信用风险规则上千条,信用风险模型及欺诈风险模型数十个,资产质量控制水平在同业名列前茅。
  从1985年,中国建设银行深圳分行为国内购房者办理了第一笔按揭贷款,再到今天,即便经历了1999年的通货紧缩,我国消费贷款余额总量仍然达到了数千倍的增长。市场越大,问题越多,消费信贷直至今日都没有符合当下社会环境且完善的个人信用系统以及风险评估系统。
  2015年,16家上市银行的不良贷款余额约为9000亿元,比2014年增加了2300亿元,增幅超过30%。根据银监会的记录,商业银行在2015年的不良贷款率为1.59%,较2014年年末增加了24%。直至2017年,上市银行的不良贷款更是增加到了1.74%。随着社会经济的发展和公众消费观念的改变,我国个人消费信贷业务得到了快速的发展。这项业务势必成为未来无论是企业机构,亦或是商业银行的重要利润增长点,并为促进经济繁荣做出贡献。但是要去学习如何跨界,中腾信是一个很好的例子,他们将金融与计算机视觉、语音识别等技术紧密结合,把科技赋能在了传统业务上。
  简言之,中腾信想要实现的是一种以生物科技和数据科技双重融合的科技金融服务,在高效的同时也保证了安全性。上文提到,生物特征技术拥有较高的门槛,但也正是这样的入门条件,才能够解决行业的乱象。
  中国信贷行业虽起步较晚,发展脚步却极为迅速。在DT君眼里,未来信贷机构将不再是“钱多说话”,它会越来越向“有技术才能张口”的方向靠拢。行业发展的前景,也不应该只是机构的财务杠杆能力,而是大数据、生物特征识别、以及人工智能技术能力!据统计,参与本届中国创新创业大赛互联网行业总决赛路演的项目,涉及了大数据、工业互联网、机器视觉、信息安全、AR/VR、人工智能、云计算、物联网、区块链、SaaS等技术方向,涵盖了医疗、教育、新零售、文创、安保、供应链、交通、工业等诸多创业领域。现场首次亮相的互联网新产品、新技术层出不穷,不仅彰显了我国互联网的科技创新力量,也再一次勾画出了互联网赋能我国实体经济高质量发展的壮美蓝图。
  “高重防勒索系统”——HostProtector,作为高重科技在网络及信息安全领域的核心产品,基于底层大数据平台,通过数据采集、机器学习、AI行为分析及建模等技术,由高重科技多位具有行业优势的科研骨干力量合作开发而成。该系统遵循更易用、全天候、更安全的开发原则,不仅实现了防勒索、防钓鱼、防挖矿、防入侵、防泄密、防篡改等具体功能,而且可以形成基于现实应用场景的整体安全解决方案。中腾信成立于2014年,最早它是一家专注于线下的消费金融服务企业。2015年,中腾信设立子公司小花(厦门)互联网金融信息服务有限公司(简称“小花金服”),作为线上消费金融领域科技服务的主体。2018第七届中国创新创业大赛互联网行业总决赛在杭州市白马湖建国饭店正式拉开帷幕。入围本届大赛总决赛的22家国内互联网行业优秀创新、创业企业通过现场陈述+答辩的方式同场竞技,共同决逐大赛组委会设立的各类奖项。上海高重信息科技有限公司(以下简称:高重科技)经过层层选拔,以“AI技术应对未知信息风险”为切入点,携“高重防勒索系统”,以上海地区总分第一的优异成绩晋级本届大赛,最后获得总决赛“成长组”优秀奖殊荣。据悉,高重科技于2014年在上海成立,致力于将人工智能和大数据技术应用于信息安全领域和社会安全领域,为客户提供满足实际需求的解决方案。目前,企业拥有100多名员工,技术研发人员占比64%,核心成员包括来自全球500强企业的机器学习专家,国内重大核心项目的信息安全专家;以及由国家电网工控系统安全标准制定专家,BlackHat US评委会主席,CISP、CISA、ISO27001LA标准制定专家,CIFAL信息安全导师,亚洲金融协会成员等专业人士组成的人才团队。 在消费金融领域第一个成熟应用声纹识别技术的公司中腾信,旗下的小花钱包,从2015年开始就尝试人脸识别技术,主要应用在反欺诈环节。2017年,小花钱包更与生物识别技术合作机构一同入选 MIT Technology Review (麻省理工科技评论)的金融科技人脸识别应用案例。同年还入选为中国人民银行金融研究所互联网金融研究中心组织编写的金融科技专著《金融科技:发展趋势与监管》经典案例。
  本届赛事以科技部、财政部、教育部、国家网信办、全国工商联为指导单位,由科技部火炬中心、科技部创新基金管理中心、科技日报社、中国互联网投资基金,以及各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅(委、局)等政府机构和单位具体承办及协办。大赛以“科技创新、成就大业”为主题,共吸引全国31136家企业在37个省级赛区展开激烈角逐。参赛企业通过地方初赛、复赛、决赛的层层选拔,最终,互联网行业有280余家企业挺进杭州,步入决赛阶段。在10月23日的半决赛之后,有22家企业脱颖而出,挺进了24日举行的总决赛。
  谈到此次参赛,高重科技创始人兼CEO樊治国先生表示:高重科技此次将“AI技术应对未知信息风险”作为参赛切入点,一方面显示了高重科技创业和投资团队对于国内及全球信息安全领域发展趋势的正确判断,另一方面也彰显了高重科技对于自身产品的超强信心。他强调,目前,我国大多数企业的信息安全投资占比仅为IT总投入的1%-3%,与发达国家8%-12%的平均水平相差甚远。安全保障与IT技术应用水平的不匹配,导致信息安全领域有着巨大的增长空间。现在,信息安全已经上升至国家高度,在政府信息安全扶持政策持续高压推进下,新颁布的《网络安全法》将成为“等级保护”的国家标准。未来三年,我国信息安全市场需求将以每年150%的速度递增。
  在大赛总决赛现场路演中,高重科技产品总监李顺森谈到:高重科技的网络和信息安全产品目前已经在很多重点行业取得了阶段性突破。在金融领域、IT行业、政府云计算领域、军工制造领域,很多优势企业已成为公司的战略合作伙伴或合作客户。不仅是客户的认可,高重科技EDR+UEBA+AI主动防御体系在关键技术层面至少领先了国内友商两年以上,Linux安全体系则做到了国内首创。另外,高重科技还先后与上海交通大学、南京航空航天大学共建了“大数据安全联合实验室”及“信息安全联合实验室”。
  技术和产品团队的不懈努力,以及领导团队对于行业趋势的准确判断,无疑是促使高重科技走在行业前列的不朽基石。除了在产学研方面的兼容并蓄、多方合作,作为商业公司,高重科技对于企业未来在人工智能、大数据技术应用和信息安全领域的盈利模式也有着明确的规划。
  高重科技创始人兼CEO樊治国先生表示:高重科技将依托安全咨询服务,安全产品销售、安全增值服务构建出三足鼎立的营收模型。为客户提供一揽子安全产品、服务及解决方案,构建全周期、长效化的收入和利润增长空间。除了信息安全,高重科技在AI人工智能和大数据技术应用等领域也将继续保持高投入、继续以真正解决客户实际需求和为客户创造价值为目标,搭建更加完善的服务体系、渗透更加多样的目标领域,持续开发自主产品、不断巩固品牌实力,扩大市场范围、提升利润空间,为客户和股东创造更大的价值。
  而小花钱包便是由小花金服推出的App核心产品,提供备用金申请服务,备用金可用于现金提现、信用卡还款及分期购物服务。
  小花金服研发负责人黄凌鹏指出,小花与中腾信的信贷工厂运营理念是一致的,不同之处在于小花是一个纯线上产品,运营上更侧重于通过大数据手段以及数据分析来提升效率降低成本。且自小花钱包推出以来,就专注于开发人脸识别技术的应用。
  结合生物识别技术与征信模型,目前小花钱包已可做到实时审批,刷脸快速取得信用额度,当天借款当天到账。
  黄凌鹏告诉DT君,小花钱包的产品定位是“年轻人的互联网钱包”,主要服务工薪阶层,客户年龄范围是23-40岁。这个年龄段的客户,是劳动力人口的主要集中段,有稳定工作及收入。
  这一消费客群的特征是日常生活与互联网高度结合,对新型科技接受度高,但要求也高,没有耐心等待漫长繁琐的信贷审批流程,却又往往缺乏与金融机构往来的信用记录。
  所以,小花钱包依赖许多第三方数据来补足信用模型,目前已经接入了20多家的第三方数据,覆盖了包括黑名单、设备问题检查、身份验证、收入情况、消费水平等方面。再加上采取人脸识别技术后,在整体的贷款流程上,用户只需要填写身份证信息及拍摄面部照片,平均在3到5分钟内就能完成申请。
  真正意义的人脸识别必须是动态的面部识别,也就是用摄像头对用户的多角度拍照,再把这些照片与用户的身份证照片信息相比较,以判定客户是否真实。其好处是阻止不法分子利用照片通过系统判定,杜绝冒用他人信息进行欺诈的行为。
  因此,小花钱包在人脸识别环节,会要求用户根据提示完成眨眼、张嘴、摇头等随机动作,并与用户拍照上传的身份证照片进行有效核实,确保人证合一,识别虚假、冒用身份行为。
  除了人脸识别,中腾信还有成熟的声纹识别技术,也就是通过采集声音,建立声纹库,用于反欺诈风控。
  声纹识别是近年来受消费信贷领域追捧的技术,虽然早在1945年,贝尔实验室就着手于声纹技术的研发,不过现代声纹研究大多数基于i-vector建模的声纹识别技术。
  相较于指纹识别,声纹更具有用户无感知性。用户在发出声音的同时,声纹就会被采集,并与数据库进行比对。在流程上来说,用户体验要高于指纹识别。
  2016年1月,清华信息科学技术学院国家实验室技术创新和开发语音部语音和语音技术中心的郑方博士就撰文,称声纹识别技术对政府部门和商业领域来说,都是一项必不可少的重要技术。
  中腾信风控负责人日前曾对DT君指出,目前中腾信已积累了大量的声纹样本,立足精密的声纹识别技术,结合多年风控经验和多场景的庞大声纹数据,针对不同风险点,可以建立起对应场景的黑名单、声纹库,结合反欺诈规则,丰富声纹识别策略预警。
  
  构成这种局面的原因,除了上述的个人信用问题外还有两种:信贷机构经营成本阻力和经济环境。中腾信所采取的生物特征识别技术,可以在贷前低成本有效降低个人信用带来的风险。
  归根结底,中腾信是在用技术解决行业的痛点,并不是盲从于技术的大浪潮。套用美国著名管理学者斯莱沃斯基(Adrian J. Slywotzky)的盈利模式理论来分析,也就是一家企业有哪些利润源、利润点、利润杠杆和利润屏障,则中腾信的做法可以被理解为在聚焦锁定利润源(也就是主要用户)的同时,还提高了利润屏障(也就是技术门槛)。
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