浅谈消费金融风控技术的创新
近年来，消费金融市场发展迅猛，除了持牌的银行、消费金融公司等正规军抢占市场外，还有吸引了各种类型的互联网金融机构、电商平台涌入市场。
但是从2017年开始，由于网络黑产主导的消费金融欺诈发展肆虐，已经渗透了消费金融营销、注册、借贷、支付等各个环节。
伴随着过度消费、恶意欺诈、重复授信等行业乱象丛生，给消费金融发展带来重重阻碍。所以目前遏制市场乱象，强化风险控制成了消费金融公司发展的核心。
本文将浅析消费金融公司的风控技术创新，新的风控模式目前主要运用了生物特征识别、机器学习与模型训练、自然语言处理、大数据抓取与数据处理、基于大数据的用户画像等技术。并将这些技术应用于消费金融领域的金融服务自动化、客户关系管理、反欺诈、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。
传统主要是风控模式多采用线下渠道，以资产状况、现金流、职业属性等为风控考察核心。例如特定职业（公务员）、拥有住房、车辆、大额理财产品或工资收入较高的借款人能够获得更高额度的贷款。但是随者技术的发展。同业竞争的加剧以及消费金融实行普惠化，传统风控出现很大的局限性。
一、生物特征识别
生物识别是通过高科技手段利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等进行个人身份的鉴定。完整的生物识别系统流程包括信息采集获取、特征提取、生成模板和特征比对。
二、机器学习和模型训练
机器学习是指计算机通过模拟人类的学习行为，从而获得新的知识和技能，并重新组织已学习到的知识和技能，使之在应用中能够不断完善自身的缺陷与不足。
机器学习在金融中主要应用于数据风控建模，主要包含特征服务、模型服务和决策引擎三个部分，分别用于欺诈检测，客户关系管理和客服机器人
三、自然语言处理
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解与运用人类语言，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算实现了真正的智能。
自然语言处理在金融领域具有广泛的应用场景，主要体现在语音识别和文字识别两个领域。
语音识别在金融产品电销环节上的应用是利用语音质检客户的情绪，从而精准判断用户是不是对产品感兴趣，是否有想要了解更多产品的欲望。也可用在贷后催收系统的催收检测环节，识别语音转换为文字，降低人工成本，提高效率。
文字识别主要应用信贷审核环节，通过OCR技术读取用户身份证、营业执照、银行卡、征信报告上的文字信息，既加快客户信息的录入效率，同时也提高信息的准确性和可靠性，提升了整体效率和用户体验。
四、大数据爬取与数据处理
大数据技术是通过对海量数据进行数据整合、数据预处理、数据校对等方式，把结构化和非结构化数据进行清洗、抽取、转换成需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性。
在金融风控领域，大数据技术通过整合互联网数据、运营商数据、企业数据和历史数据，应用多级风控模型进行贷前、中、后的风控量化和智能化。
目前，大数据爬取与数据处理技术主要应用于贷前“白名单”筛选、反欺诈模型、信用评分环节。
五、基于大数据的用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的对用户模型，给用户“打标签”是用户画像的核心所在，每一个标签通常是人为规定的具有唯一特征标识，用高度凝练的标签描述一类人。
在消费金融领域，用户画像本质就是从企业业务角度出发对用户进行分析，了解用户特征，发现用户需求，寻找目标客户。同时金融机构利用统计信息，开发出适合目标客户的产品与服务。
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