百融金服发表郑重声明 有人利用其知名度进行金融诈骗
近期，有不法分子利用百融金服的知名度，通过面谈、电话、短信、网络等方式冒称百融金服工作人员，以为用户提供贷款的名义进行网络金融诈骗。现百融金服郑重声明如下：1、百融金融信息服务股份有限公司（简称：百融金服）系一家为金融机构提供风控闭环的人工智能与大数据服务的智能科技公司；2、个别诈骗分子通过面谈、电话、短信、网络等方式冒称百融金服工作人员进行网络金融诈骗，其实质意图在于利用百融金服在智能科技领域的声望，利用广大用户对百融金服的信任，达到非法诈骗钱财的目的；3、百融金服感谢广大用户对我们的长期支持和信任，对此种诈骗行为我们表示坚决而严厉的谴责，对于所发现的每一起诈骗行为，百融金服均将通过法律手段给予严厉打击，决不姑息。同时百融金服在此提醒和呼吁广大用户坚决抵制上述非法活动，对于已经遭受经济损失的受害人，请尽快到附近公安机关报案，以便早日通过法律将犯罪分子绳之以法，维护自身的合法权益；4、百融金服在此提醒广大用户：如果遇到此类诈骗信息，请及时与百融金服取得联系并进行核实。
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本网页浏览已超过3分钟，点击关闭或灰色背景，即可回到网页Sina Visitor System百融金服赵宏强：普惠金融发展缺失平台，百融金服正在做！　 　 “在普惠金融发展的整个过程中，尤其是金融科技方面，越来越多的平台都在追求快和用户体验，同时还要挣钱。实际整个市场上，缺乏一个公共的基础设施平台。”赵宏强讲到。
　　日，由清科集团和投资界联合主办的第七届中国高成长企业CEO峰会在北京举行。下午的会议上，百融金服CFO、董事、合伙人赵宏强就“大数据助力科技金融”主题首先进行了分享。
　　“在普惠金融发展的整个过程中，尤其是金融科技方面，越来越多的平台都在追求快和用户体验，同时还要挣钱。实际整个市场上，缺乏一个公共的基础设施平台。百融金服正是看到了我国金融行业痛点，利用自身在大数据领域深耕多年的数据、技术以及服务金融行业的经验等优势，努力去做这样一个平台。”赵宏强讲到。
　　以下为赵宏强精彩演讲实录：
　　在普惠金融发展的整个过程当中，通过大数据和模型，百融金服能够发挥怎样的核心作用？希望我的演讲能给大家一些启发。
　　普惠金融发展需要一个平台
　　整个市场上，非常缺乏一个公共的基础设施平台。这个基础设施平台必须具备几个条件：第一，它要有充足的数据量；第二，它需要一个有着丰富经验的模型团队，能够帮助大家把风控做好，在业务量疯狂增长的情况下，仍然保证将金融企业的坏账率控制在合理的范围之内。
　　我国目前尚处在传统金融体系为主的金融结构当中，互联网金融企业普遍缺乏数据以及数据应用模型。百融金服就是在这样的背景下应运而生。
　　百融金服到底是什么？
　　首先，我们是一个第三方的独立、开放的大数据业务平台。所有的金融机构，包括P2P企业、小贷公司、电商和现金分期的公司，都可以在百融金服平台上获得充分的技术支持。
　　第二，我们是一个提供服务信贷行业客户全生命周期产品和服务的平台。服务用户全生命周期，持续帮助金融机构客户开源节流，提升整体运营效率，这是一个非常核心的点。
　　百融金服到底在做什么？
　　我国目前尚处在传统金融体系为主的金融结构当中，互联网金融企业普遍缺乏数据以及数据应用模型；同时，我国以央行征信中心为主导的征信体系在数据覆盖面上难以达到互联网金融迅猛发展对个人征信的迫切需求。
　　百融金服创新性地使用线上线下融合的大数据风险建模方式，客观上扩大了金融服务的范围，让普惠金融尤为关注的个体经营户、小微企业和普通民众都能享受到金融服务带来的好处。
　　百融金服在做一个用户全生命周期的管理, 越来越多的电商和消费金融场景的公司开始运用百融产品服务。
　　我们的模型已经过多家机构检验，现有超过6个亿的实名用户，超过10亿的匿名用户。服务了接近800多家金融机构，包括50家银行（四大行也在其中），其他的股份制行业，区域性银行，还有大的P2P金融公司。领导我们整个模型团队的人，也是原来大型股份制银行的SaaS第一高手。
　　我们可以做用户获取，这是基于大数据精准的判断。你判断这个人上了这个平台之后，你必须给他做一个基准的审核，这跟传统的金融机构还不太一样，尤其是科技金融是在线上获客，越来越多的获客之前是没有征信机构的，什么样的工具帮助你评判这样的人能不能放贷，能不能成为平台上的用户，这是非常重要的一个方面；再就是贷中管理，要对他持续规则；最后出现坏账怎么找人，怎么催收。
　　把整个信贷周期走完了以后，你会发现，百融金服甚至会根据你的客群特点，提出一些相关的建议。怎么去设计你的金融产品，你的额度提高一些，还有期限可以放长一点，这都是百融金服可以做的事情。
　　具体来讲，我们能给云平台上的用户画出一个相对精准的画像。因为多维度，可以给平台用户打一个非常合适的百融评分，这个评分能够让你有统一的标准。
　　同时，我们应用的场景是非常广泛的，基本上涵盖了保险、信托、理财、证券，也涵盖了最核心的金融领域的放贷。
　　从获客开始到准入，到贷中、贷后都管理，才能够真正做到全流程的服务。百融金服还有一个核心特点，有一点规模的客户我们都跟他建立模型，每个客户不太一样，产品的风格也不太一样。对于大型金融机构，这样的模型已经足够精准，也能够保证很稳定的运行效果。
　　普惠金融，甚至是科技金融的发展，不是在跟银行抢客户，你服务的是更多的人、更多的大众。在这个情况下，你必须找出一个工具，帮助你实现风险的判别，实现业务扩展。
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互联网金融寒冬 百融金服送温暖——黑名单查询退费才起步
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　　日前在国内领先的金融大数据信息服务商百融金服B轮融资暨战略发布会上，百融金服宣布成立百融反欺诈联盟，百融金服CEO张韶峰表示，百融金服免费提供千万量级的特殊名单库供联盟成员查询使用。随着监管政策的逐步 ...
互联网金融寒冬 百融金服送温暖——黑名单查询退费才起步
　　日前在国内领先的金融大数据信息服务商百融金服B轮融资暨战略发布会上，百融金服宣布成立百融反欺诈联盟，百融金服CEO张韶峰表示，百融金服免费提供千万量级的特殊名单库供联盟成员查询使用。随着监管政策的逐步落实，对绝大多数企业而言，这无疑是进入了暴风寒冬。如何严把风控，安全过冬成为首要问题。寒冬来袭，温暖仍在。百融金服再发布重大利好消息，对已收费的黑名单查询用户进行退费，进一步兑现免费查询黑名单的承诺。
　　百融金服为反欺诈联盟成员免费提供黑名单查询业务
　　近年来，互联网金融的发展“一日千里”，给人们的生活带来便利的同时也给传统的金融风控体系带来了挑战。发生在金融领域的犯罪活动急剧增加，其中金融诈骗已经成为金融领域的一大公害，金融欺诈活动网络化、团队化、专业化明显，且欺诈的频次和金额正不断攀升，P2P、保险等领域已经成为金融欺诈的重灾区。对此，百融金服CEO张韶峰在百融反欺诈联盟成立大会上表示：大数据反欺诈或可为金融安全构筑可靠防线。
　　百融 ...全文地址：
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百融金服董事长张韶峰是互联网金融40人论坛成员，清华大数据研究院理事，百融的合作伙伴包括180家银行，20多家持牌金融公司，160家小贷和互联网金融公司等。以下为张韶峰在2017中国金融创新创业峰会上的演讲：今天给大家分享一下，我们基于大数据在零售信贷里面的控制，包括精准营销和清收。首先给公司做一个简单介绍。百融是一家金融机构，我们本身并不做金融，主要基于大数据，为金融机构提供一个服务平台，包括个人金融和小微金融，流量获取，贷前信审，目前辅助信贷机构审核了260万笔贷款申请，通过我们审批的量超过3000多亿。我们这个机构很透明，在座各位都是互联网创业者，我们是国有控股的，股东有中国华融、浙报传媒、中国国际金融公司，我们做金融公司，确实掌握很多金融的数据。今天主要是分享三个方面内容，一个是大数据在零售信贷风控中的应用，第二个是贷中管理，第三个是贷后催收。拿捷信为例，捷信是中国消费金融公司里面最大的，今年放贷1500亿左右，捷信申请进件的时候，会发生两件事情，第一个是欺诈风险识别，第二个是信用风险识别。欺诈这块，包括贷款申请设备反欺诈，黑名单的过滤，身份的验证，还有网络异常行为，还有申请信息对比。还有信用风险识别，主要做信用评分模型，我们这个模型，捷信用了两年时间。捷信最早是我们公司所有客户里面，对百融金服提出最大挑战的，因为它的客群下沉，主要是蓝领工人，农民工，很多人刚刚从农村进城，这些人身上几乎没有常规的信用数据，百分之八九十查不到银行征信报告，我们有几百个变量，建立一个模型。经过大半年的模型，模型有效性可以做到0.35到0.38左右，这个是很难做的事情，他们自己以前的模型，大概在0.2几左右，主要是客群比较下沉。评估他的收入，支出和消费力，网络购物行为，阅读行为，手机的使用习惯，坐飞机这些行为，用了机器学习的算法来做。捷信量比较大，双11一天有20万的进件，20万的贷款申请，今年高峰期差不多到25万到30万的量级。相当大的比例，它只是我们一家，目前高峰期的时候，要支撑300万笔贷款的审批。能不能支撑做这么大量，背后就需要很多技术支撑。目前来讲，我们一天大概吞吐量接受上千万，不光贷款申请，还有别的服务。此外，我们也用了很多互联网公司的方法来识别欺诈风险，比如数据库里，大概识别6.8亿实名用户数据，他的姓名、手机号、QQ号、邮箱网络服务身份标识。这些用户构成很庞大的关系网络，表面上看是两个人，其实是一个人，谁和谁是一家人，谁和谁是普通朋友，或者是交易对手。人与人之间的关系，辅助我们识别他们有没有一种风险或者信用的传递。物以类聚，人以群分是有道理的，这个现象在中国很明显。我们把你的姓名、手机号、身份证号，QQ号，广义的ID通过拓扑图连起来，就构成一个网络，识别广义的ID之间是什么样的关系，关系有多紧密，这里头有人，有物，物主要是上网设备，申请贷款的设备，有单点关系，群组关系，我们把基础的数据库，公司内部叫ID hub。&被银行拒绝的人工智能说到人工智能，从去年开始这个词火爆的不得了，在任何论坛不谈人工智能，主办方都不好意思，我们公司最早从2009年开始做。那个时候发现跟银行谈大数据，谈人工智能，几乎都不接受，我们公司2013年开始跟一些知名银行合作，得到的反馈是他们认为这些东西还太早期，是否真有效还很难判断。百融金服2013年到2014年试了一下，我们给人家推荐的人工智能算法，机器算法，接受不了，追求的是某个模型和变量是可以解释的，什么叫可解释呢？人能读得懂，指导我们获客，什么样的人不行，我拒绝他。如果你解释拼组，银行风控拒绝接受你，最后我们也没有办法。所以，不谈什么机器学习，也不谈人工智能，我们就谈有数据，用他们传统的方法，10到15个变量，每个变量都清晰，说得清楚，算法它的有效性，不如人工智能算法，但是没办法，因为传统金融公司不接受。但我们并没有放弃，在百融公司内部算法里面，用了很多机器学习算法，只是我们不对外输出这个服务。我们自己的评分，有传统的逻辑合规的算法评分，也有机器学习和人工智能评分，我们逻辑评分基本上几十个变量，机器算法评分变成几千个，我们最原始的数据，高达50万个变量。去年，由于AlphaGo现象，突然很多客户开始问你们有没有人工智能，好像我们不用人工智能就不先进了，其实百融早就开始用人工智能了，比如我们帮百度建模，比如说一个逻辑模型算法，能做到0.3%，人工智能算法，能够做到0.38%，这是非常大的提升。这里有不同算法的组合，不一定是一个算法，统称为人工智能的算法。我们底层有一个大的算法库会做组合。&识别信用风险与欺诈风险我再重点介绍两个方面，一个是大家谈的信用风险怎么防，一个是欺诈风险的防范。欺诈风险防范，就是借你钱没安好心，就是不还钱的，这个是偏重一票否决，公安部通缉过的，已经入了黑名单的，手机不是实名验证过的，银行卡不是本人开的，地址给我们银行留的地址不一样，还有专门申请信用卡，骗保险，这种设备。我们去年开始研发声纹识别，为什么搞声纹识别呢？人脸识别有些机构能够破解，今年3·15，央视报道过有些机构把一些小银行的人脸识别破解了，通过计算机的方法，首先盗取照片，银行要求你转转嘴，转转头，是活体识别，这些都可以用计算机方法模拟出来，绝对是高科技，他们搞的微分几何，大家可以去看。微分几何可以把人的脸拉长，变圆，同时远距离看还是那个人。这是很高科技的方法。声纹识别就不一样了，人脸识别可以破解，欺诈团伙，往往外购一批身份证号，已经拿到你的照片，通过计算机方法，可以模拟出你脸是活是动的，可以提前做准备。声纹识别，随即产生一句话，让借款人来念，如果是欺诈团伙，他不可能雇一千个人五百个人每个人念不同的话，只能自己念，雇人念的成本太高了，我们通过声纹识别就是一个人。这也是一种类型的身份合成。方言我们有的时候识别不出来，有人跟我说，我生病怎么办？我声音沙哑了，这种情况，我们也识别不准，但是没有一种手段可以防住所有的骗子，一定是多种手段结合。所有的安全，风险问题，最终归结为是经济问题，就是收益和成本，你只要抬高足够的成本，他觉得没有必要骗你了，他的收益太低了。只要把成本抬高就可以了。再看信用风险防范。信用风险不是故意骗你钱，刚开始想还，过三个月还不了了，我们看还款意愿等于零，那他就是一种极致的风险，欺诈风险是还款意愿等于零，凡是还款意愿不等于零就是信用风险。还款能力怎么计算，你的收入减去别的金融机构的负债，再减去你日常的消费，等于还给你这家金融机构的能力，首先是他的收入，他挣钱能力，第二个是负债，第三个是他的消费，后面还有很多辅助的变量，图书、看杂志，手机号使用多少年，在什么地方消费，坐不坐飞机，社交圈怎么样，以及有没有对外投资，都是帮助我们辅助判断防范能力的。我们举几个例子，比如说负债，三个月之内申请贷款次数达到五次以上的违约概率是不到五次的三倍以上，这里面既有信用风险也有欺诈风险。第二种，留给金融机构的地址和活动地址是不是一样。五公里左右是5倍多，如果21公里就是16倍多。这里面有很多是欺诈的。本地生活，比如说在上海静安区借款，但是我们发现他消费不在上海，比如说大部分消费在长沙，这就有问题了，你的生活场所跟你的借款填的不一样，我们就要观察，有一个消费，听音乐会，团购和溜冰，这种消费跟网上买的手机是不一样的，你在京东买手机，在北京下单可以寄到西安去，你说这个人在北京生活还是西安生活，都有可能，如果听音乐会和看电影，那就不一样了，这种行为往往发生在日常生活的城市，我们要专门去看，你申请贷款的城市有多少消费，这个消费越少，违约概率越高，我们观察到的数字，住址人群占比，越往后，本地生活化的行为越多，这个点线是这类人群的违约概率，假如发现你没有任何消费，就是消费率是空的话，违约概率是飙升的，哪怕有一分钱的消费概率，这个人欺诈消费概率就小很多。还有网络游戏，我们从13年跟招商银行合作发现的，在三线城市打游戏打的越多的人违约率越高，日常人打游戏，纯粹是消耗，不给你带来能力的提升，不提升你的生产力，所以这个变量我们后来发现，从13年到现在，还是这样。打的越多，违约率越大，另外一个反过来，你看媒体读书，看科技类财经类，看的越多的人，违约率越低，这个反映道德水平高低和受教育程度高低。还有手机号使用程度，手机号使用超过十年的人，是不是靠谱的人？12年的时候冯大辉说手机号使用超过十年的人，是靠谱的人，手机号超过9年的人，有9%的违约概率，是不是不拿手机的人就不靠谱呢？也不是这样的，因为那些欺诈团伙，对手机号专门办贷款，查不到使用多长时间。把所有数据综合起来，我们把它做衍生，做组合，1824个变量，最后做一个综合评分，300分到1000分，这是评分的分数分段的分布，点线是对应的违约概率，这是在某一人群上评出来的。随着分数的提升，违约概率线性下降，从300分到500分，再到600分，650分，700分到800分，金融机构做授信是要切的，我利率是多少，我接受到多大的违约概率，利率风险定价怎么定，就是基于这个表定出来的。你是30%的利率，你能接受10%的坏账，你是12%的利率，你只能接受1%的坏账，对应的坏账跟风险评分，是一一对应关系。你要确定哪群人，要想清楚。&
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