建行江蘇省分行：探索小微快貸業務欺詐風險防控

近年來，針對小微快貸業務欺詐風險實際情況，建行江蘇分行探索加強小微快貸業務欺詐風險防控。

小微快貸業務信用風險來源主要有逾期繳款和欺詐兩大類?；谏虡I銀行自身信貸業務實踐經驗的信用評分指標體系，能夠針對客戶逾期繳款風險進行較為有效地識別和監控，已經在業內普遍運用并且效果良好。相比之下，小微快貸業務的非面對面辦理、高頻、實時化和線上欺詐行為的低成本、便捷性和隱蔽性特點，客觀上潛藏著若干不確定因素，如出現授信來源數據不實，或授信模型未能有效監測出欺詐行為等，尤其是以信用快貸為代表的純線上業務。因此，欺詐已成為小微快貸業務的主要信用風險來源。

為此，建行江蘇分行探索小微快貸業務欺詐風險防控。

一是對于不同的產品，實施差異化管控策略，線上線下雙管齊下。

對于不同產品及場景，堅持線上、線下協同發展，制定差異化策略。對于純線上產品，如信用快貸，實施人工輔助風控，完善制度、流程中的客戶經理管理職責，主動填補數據不完備、不精準的風控漏洞，當客戶申貸超過一定額度時，自動觸發人工反欺詐核查流程，客戶經理確認無實質風險、解除欺詐預警后，客戶才能支用貸款。對于抵押快貸，產品欺詐成本較高，加強反欺詐系統大數據規則排查。

二是持續擴充反欺詐系統的風險數據來源，貸前貸后管理相結合。

小微快貸反欺詐系統應持續擴充數據源，充分利用行內各系統上已有的風險數據，引入互聯網金融公司等大數據平臺的反欺詐產品，建立實時黑名單庫，形成集信息采集、風險預警、監測分析和主動控制為一體的全方位外部欺詐風險管控平臺。在業務場景中，充分采集客戶行為數據，進一步擴展和豐富反欺詐規則。

小微快貸業務設置數據采集埋點，收集貸款申請人頁面停留時間和操作用時，借助大數據客戶畫像，形成業務數據采集標準化能力，綜合判斷操作行為的合理性，識別機器人攻擊行為。

通過實時更新黑名單庫和對接電信反詐騙平臺，判斷是否虛假IP和IMEI，識別不法中介。

由于欺詐主體在貸款申請成功后的一段時間內會故意制造正常經營、還款的假象，欺詐行為會存在一段潛伏期。因此，反欺詐工作還應持續收集貸款申請人的提款行為、資金流向、還款行為以及業務集中度等方面的數據，結合貸后管理，為小微快貸反欺詐管理做好貸后監測數據保障及風險預警策略。

三是加強小微快貸業務反欺詐系統建設，多渠道助力名單、規則、模型更迭。

調研學習互聯網貸款頭部企業先進的反欺詐機制流程，按照貸前、貸中、貸后的分工，分別負責反欺詐風險策略、構建反欺詐模型、欺詐風險監測及評價等全流程反欺詐工作。

集結各條線欺詐信息，分行調研挖掘欺詐風險點，創新性探索替代樣本；同時通過審計案例、外部通報等多渠道挖掘場景漏洞，針對性剖析多個小微欺詐場景特征，多渠道助力名單、規則、模型更迭。

先有后優，名單、規則、模型同步啟動，多種技術同時探索，依照“研發—審核—上線觀察—正式生效—監測優化”建設路徑，形成長效優化迭代機制，解決大數據分析更新遲緩、失真問題。

不斷優化模型算法及對應的數據庫，購買專業的第三方反欺詐策略服務，引入優質、可信的外部數據，從海量數據中提煉欺詐特征相關數據維度，提升模型的正確率。

四是堅持信息共享、集約化經營，在二級分行差異化配置反欺詐集約化核查流程。

為提升反欺詐效率，按照“專業化分工、集約化共享”原則，將需求創新、欺詐核查、運營分析等功能集中于分行普惠金融事業部，建立前中后端協同的一體化運營模式，打造普惠金融業務反欺詐中臺。

優化反欺詐流程管理。轄內所有核查任務可先集中到二級分行，對于需要人工核查的任務，二級分行分派給管護權客戶經理處理，不需要人工核查的，二級分行核查完成后，二級分行普惠部內部結束任務。（羅曼潔 張威 許婷 周薛）