科技改變生活 · 科技引領未來
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近期，監管層已經安排各地銀保監局排查摸底各地區消費金融等在內的機構所存在的共債風險特征,并且要求各家消費金融機構上報共債風險對其資產質量產生的影響及發展趨勢等。銀監會要求各地銀保監局排查摸底各地區消費金融等在內的機構所存在的共債風險特征，并要求對當前共債風險程度進行預估。
共債，又稱多頭借貸，指的是借款人在多個平臺同時存在債務現象。共債之所以風險大，主要在于多頭借貸者以貸供貸，一旦出現資金鏈短缺，拆東墻補西墻失效，多頭借貸者將要面臨的可能是多平臺大面積逾期現象。可以說，多頭借貸用戶的信貸逾期風險是普通客戶的3-4倍，也為各平臺信審風控帶來極大挑戰。
先花一億元為化解共債這種欺詐風險，利用機器學習與人工智能進一步提升欺詐檢測技術。通過用戶多源異構數據維度(申請數據、設備指紋數據和財務數據等)，構建多層次用戶社交網絡，并從社交網絡中衍生出一系列的關聯特征，然后利用深度神經網絡技術學習用戶欺詐行為模型，能夠針對千人千面的用戶畫像，提供精準的風險評估報告來解決共債欺詐風險隱蔽性和復雜這一問題。
在智能反欺詐和傳統反欺詐技術相結合的聯動防控機制方面，先花一億元已經建立了全面針對貸前和貸中環節潛在欺詐風險進行早期預警、識別、評分和定性，可有效在貸前降低共債風險。
何龍