最高法银监会联手出击惩戒失信 钱站用AI完善信用体系建设

近日,最高人民法院和银监会发布的《关于进一步推进网络执行查控工作的通知》(以下简称《通知》),成为我国惩治失信的又一突破。

  根据《通知》要求,包括5家国有银行,全部12家股份制商业银行、2家政策性银行、1家地方银行,以及邮储在内的21家银行需要在本月31日前上线银行存款网络冻结功能和网络扣划功能。而其中除农业发展银行和进出口银行以外,其他19家有金融理财产品业务的银行,需同时上线金融理财产品网络冻结功能。对于21家银行以外的地方性银行业金融机构,《通知》则明确这两项工作的时间节点分别为今年的4月30日和6月30日之前。

  “《通知》的要求好比一个紧箍咒,让‘老赖’们无处藏身,对于整个社会信用体系的建设都是一件大事。”作为一家线上的消费借款服务平台,钱站相关负责人对此表示积极拥护。

  银行存款网络冻结功能和网络扣划功能的全面上线意味着人民法院和银行业的网络执行查控机制全面建立,而金融理财产品网络冻结功能则意味着银行理财也将被纳入“老赖”们被执行的金融资产。这也是一处失信、处处受限的信用监督、警示和惩戒工作体制机制在银行层面的重大突破,表明我国信用惩戒力度正在不断加强。

  信用体系的不断完善,尤其是惩戒力度的加强,对于互联网金融平台而言,同样令人振奋。作为线上的金融信息服务平台,最担心的就是大规模遭遇“老赖”。若是出现大量的用户失信借款不还,就会对平台整体的现金流和经营造成干扰。

  钱站相关负责人指出,用户的信用状况直接关系到公司业务品质,搭建完善的信用体系和审核机制是业务健康发展的重要前提。尤其是在目前信息尚未完全连网的情况下,严格审核,控制源头就显得尤为重要。钱站目前引入凡普金科研发的智能大数据动态风控系统——FinUp云图和自动建模机器人——Robot Modeler水滴,完善信用体系,强化风险控制。

  FinUp云图可以通过机器学习和自然语言处理形成一个模仿人类大脑行为的风控知识体系,将大数据转化成客户画像,通过深度学习自动发现隐藏在复杂关系里的风险点,挖掘潜在欺诈行为。实现贷前的数据获取处理和分析,完成知识图谱人物画像、反欺诈决策引擎、风险评估及定价;在贷中则实施不良状态预警、借款人数据的动态更新;同时在贷后将信息反馈至3R引擎处理、添加事后标签、催收。

  而水滴,则完成了从读取数据到模型生产上线端到端全自动化的建模。它可以模仿人类建模分析师的思维,从取数生成指标建立模型到开发上线,实现端到端的自动交付,将原本需要一个建模团队1-2个月的建模工作量缩短为不到1天的自动化流程。

  人工智能和大数据技术的融合运用,一方面其智能风控模型可以通过算法分析找出假账单规律,帮助风控团队制定新的反欺诈规则,优化了风控系统的安全性。另一方面,基于对行为数据的智能分析,人工智能在遭遇欺诈时同样可以有效发现异常行为,从而提高信审工作效率,降低平台成本。

  “除了自身加强审核,强化风控,我们更希望全社会能都建立起一个完善的信用体系,最终实现用户信用数据的共享和共通,这才是平台发展真正的春天。所以对于本次高院和银监会下发《通知》,我们都积极拥护,并将引以为鉴,不断完善信用体系建设。”钱站相关负责人表示。