智能风控如何影响消费信贷？
随着科学技术快速发展，智能技术正越来越多地改变着金融生态。近年来，消费信贷的市场占有率逐年攀升。其中，智能营销及智能风控就是智能技术在该领域的成功运用，这一技术引人期待。
近两年，智能营销和智能风控在消费信贷领域运用广泛。“所谓智能风控，是指在传统风控上融入智能因素，结合大数据、人工智能、区块链等新型技术，对信贷申请开展风险控制的一项技术。智能风控这一概念在我国普及的时间并不长，2017年以后才逐渐热门起来。”麻袋研究院研究员苏筱芮表示。
消费信贷与金融消费者紧密相关，那么，智能风控在其中究竟应用了哪些新型技术？在发挥优势的同时，是否还存有缺陷？
身份识别是第一步
在信贷机构与借款用户的接触中，第一步就是对用户的个体定位，也就是身份识别。一般以用户证照信息为基础，其中所使用到的技术主要有生物识别以及OCR技术。
生物识别，是将计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用身体特征来鉴别个人身份的技术。其中较为成熟的是指纹及人脸识别技术。消费信贷领域中，指纹认证通常被用于手机APP登录验证等，人脸识别技术则更为普及，近年来广泛代替了传统手持身份证拍照的验证方式。例如：目前刷脸认证已在借款用户申请阶段广为运用。
OCR技术，全称光学字符识别技术，其原理是利用扫描等光学录入方式将各类证件、资料、印刷品上的文字转化为图像信息，再通过文字识别技术将其转化成计算机输入技术。在消费信贷中，身份证识别和银行卡绑定是OCR技术的两项最广泛运用。苏筱芮表示，一方面，通过OCR提取身份证头像能够快速获取身份识别的目标，达到人证合一；另一方面，OCR能够快速识别银行卡号、持卡人、发卡行等关键栏位，并自动填入识别到的信息内容，不仅在信贷平台，在电商平台的交易支付中也得到大量使用。
用户画像必不可缺
身份识别是对申请用户的基本信息实施了底层描绘，而用户画像更进一步，通过用户授权来查询其央行征信、第三方征信、网络交易行为等多重维度。
其中，征信信息是判断借款人信用最为直接，也最为高效的途径。从数据来看，截至今年6月，央行征信系统累计收录9.9亿自然人，个人日均查询量达550万次。近两年，民营征信巨头——百行征信也在消费信贷的运用中发挥了较大作用。除此之外，还有其他第三方征信信息、共享征信系统等在信贷审批机构的用户画像、共债风险识别等方面提供了助力。
与此同时，公共缴费、网络消费、运营商数据等也需获取用户授权，从消费频率、金额等维度对用户进行判断，结合后续借款人评分步骤赋予其评分与授信。此外，还包含其他信息，比如使用设备（ID、设备型号等）、户口认证、学历认证等。
资质衡量严守防线
在完成身份识别、用户画像及反欺诈工作后，合格用户会进入信用评分及授信环节。根据模型建立来源的方式，信贷领域的评分方法可划分为3类：独立建模、联合建模和完全外包。
一般而言，自身业务规模较大、团队架构较为完善的信贷机构会开展独立建模，例如某些银行、大型P2P机构等；联合建模则加入了部分大数据风控公司，与业务公司共同合作、联合开发；完全外包的机构则由于自身条件有限而寻求外部助力。完成这些环节后，最终就是风险定价、授信放款了。
“尽管近年来智能风控技术得到大力发展，但作为一把双刃剑，智能风控同样存在部分缺陷。”苏筱芮表示，消费信贷领域的智能风控是基于大数据作出的决策，在底层数据的获取来源方面存在争议。某些信贷APP会绕过用户授权，直接抓取甚至监控用户个人数据。例如：今年“3·15”晚会所曝光的“探针盒子”，以及京东金融因留存用户手机截图被点名等。
与此同时，在业内专家看来，国内信贷行业还缺乏一个全国范围的信用评估体系，一些“信用分”对历史信用还款记录过于倚重，甚至导致一个每月负债、以贷还贷的信用额度高于一个正常消费的办公白领。此外，一些电商平台过于倚重自身生态圈的消费记录，其信用分的累计规则尚未与其他机构打通，仍处于孤岛状态。据《经济日报》
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