《Fintech視角下金融服務實體經濟研究報告》發布 宜人貸蜂巢收錄其中

　　近日，《Fintech視角下金融服務實體經濟研究報告》及其子報告《網貸服務實體經濟》于北京發布，報告由國家金融與發展實驗室、中國社會科學研究院金融研究所和宜信宜人貸聯合完成。報告從不同業態和不同技術體系闡述了Fintech對于金融普惠及實體經濟的深刻影響。作為重構數據處理方式提高風控能力的典范，宜人貸蜂巢反欺詐體系收錄其中。技術的發展是網貸支持實體經濟包容性增長的核心動能和優勢，大數據、機器學習等新技術的應用，對行業風險數據化治理及新信用體系建立的作用舉足輕重。

　　報告認為，網絡具有“泛在性(Ubiquitous)”特征，即憑借互聯網設備，以無所不在、無所不包、無所不能為基本特征，以實現任何時間、任何地點、任何人、任何物都能順暢地聯通為目的。而隨著基于互聯網的交易數據、社交數據、網絡行為數據的廣泛累積，其正為重構傳統數據處理方式，提升風控能力打下基礎。在欺詐風險和信用風險兩個核心領域，包括是事前行為模式的識別防范，以及模式識別后放貸額度、利率價格決定等，都因為基于互聯網的金融科技的發展而建立全新的體系。以宜人貸蜂巢反欺詐體系為例，其正是通過廣泛獲取整合分析客戶大數據，構建反欺詐引擎，綜合識別判斷借款人欺詐風險、信用風險等等。

　　結合數據挖掘、機器學習、計算機視覺等技術，宜人貸蜂巢的數據魔方產品體系基于用戶授權數據，通過創新模式抓取解析引擎，提供了數據抓取解析、數據風控等產品和服務工具。目前，宜人貸蜂巢可抓取五大類十余種數據，交叉驗證后，廣泛應用于賬單反欺詐、社交關系圖譜、信用報告、模型定制服務、蜂眼監控等。此次報告中顯示，截至2017年6月，宜人貸蜂巢反欺詐體系已完成對600多萬疑似欺詐賬單的有效攔截、數次欺詐團伙識別并建立了上千維度的欺詐特征庫。其社交關系圖譜構建了近10余種類型、4000余萬節點，近億級關系的復雜社交網絡，實現了黑名單關聯、團伙欺詐識別、貸后失聯召回、手機號存疑檢測、設備存疑檢測等欺詐識別。與此同時，宜人貸蜂巢反欺詐體系的“風險特征建設”，則基于海量借款用戶的貸后風險表現，建立了千余種維度的風險特征庫，百余維度的欺詐風險規則，并可進行不同數據源風險特征的自由拆分組合，實現規則引擎和風險模型建設。

　　作為宜人貸于業內率先發布的“金融科技能力共享平臺YEP”的核心能力之一，實時數據獲取與解析系統“蜂巢”率先在宜人貸明星借款服務“極速模式”上運用成功。目前，蜂巢不僅為宜人貸乃至宜信公司的風控反欺詐產品服務，其技術能力輸出，業已惠及慈善、金融、投資、汽車、傳媒等行業。截至2017年8月，通過蜂巢放款的交易金額達310億元，日均查詢量超過34萬次，體驗用戶人數超過1030萬，累計成功查詢蜂巢系統共3077萬次。

　　對行業風險的數據化治理，使得金融科技全面滲入信貸服務貸前、貸中、貸后的風險評估與管理中，不僅大幅提升信用評估準確率，同時為有效的風險管控爭取了時間和空間。更為重要的是，借由具有“泛在性”特征的科技風控，使得更多傳統金融體系未被覆蓋的個人以及小微企業得以形成信用記錄并產生信用價值，這也正切中網貸賦能普惠金融以及支持實體經濟的實質。

　　互聯網技術與普惠金融天然相通，大數據、云計算、人工智能等新技術已經在金融創新領域廣泛應用。數字普惠金融背景下，如何通過大數據風控進一步釋放更多人的信用價值，通過數據科學驅動信用體系的建設，是行業從業者的共同命題。作為中國金融科技的領先公司，宜人貸將在金融科技創新領域持續探索，通過更多的創新實踐，推動機構運營的可持續性，推動更多群體納入到正常的金融體系，推動行業健康發展生態的建立。