相關數據顯示，在網貸業務中，60%-70%的壞賬是由欺詐團案導致。我國網絡黑產從業人員已超過150萬且呈產業化發展趨勢，金融欺詐野蠻生長，模式繁雜，難以識別，每年造成的損失達千億級別。如何守住風控的第一道防線——反欺詐，成為金融服務企業面臨的嚴峻挑戰。

　　作為一家以數禾和技術驅動的金融科技公司，數禾科技一直在運用技術優勢加強風控能力建設，在反欺詐方面不斷精進，完善反欺詐架構體系，建立反欺詐標簽，將欺詐者和欺詐團伙拒之門外。

　　打破數據孤島 建立用戶標簽體系

　　反欺詐的基礎是數據連接，對數據數量和質量有較高要求。目前，政府、銀行、互聯網企業和第三方征信公司，各自都積累了一定的信息資產，但基本沒有實現互聯互通，形成數據孤島。由此導致的信息不對稱不透明，成為多頭借貸者和欺詐者的套利空間。

　　因此有效且精準的數據是反欺詐的根本。為此，數禾科技積極接入合規的征信機構和行業協會，并結合用戶授權的各類信息等，在數禾科技風險管理團隊獨創的“數算器”風控理念下，通過數據挖掘、數據分析、模型搭建及優化來提升反欺詐效率。

　　目前，基于數禾科技平臺上千萬級真實客群的樣本表現數據及豐富的數據驗證。數禾科技將這海量的數據打通形成數據鏈，形成3000多個細化人群標簽。當標簽越細致，則用戶風險評估越精準。

　　強化AI算法 不斷完善風控模型

　　數據孤島問題是全行業的痛點，正在逐步改善，而數禾科技通過 深入利用AI技術主動改變業務。數禾科技基于用戶授權的個人信息、行為信息等，經由機器學習、深度學習分析后，從大量異構、多樣化的數據源中，進行建模分析，找出人與人之間的潛在聯系與共同點，交叉驗證主體信息的真實性以及欺詐團伙的特性。

　　反欺詐貫穿于數禾科技業務的貸前、貸中、貸后各個環節中。在貸后環節，一旦發現新的逾期或黑名單用戶產生，系統就會會自動檢索與之有相似屬性或關聯性較強的用戶，對其進行相應處置，從而不斷豐富反欺詐的樣本和數據，能夠有效識別和防范欺詐團伙。

　　在高效利用數據的同時，數禾科技風險管理團隊也從未放松對數據安全保護的重視。為了能夠同時在數據安全保護和數據精細度之間取得平衡，數禾科技通常采取直接與數據擁有方聯合建模的方式，將客戶信息“封裝化”，來實現對數據安全的保護。

　　風控是金融業務的生命線，風控的迭代、優化、循環上升永無止境。未來數禾科技反欺詐團隊會繼續提升技術運用能力和手段，打造更系統化、多維度、立體化的反欺詐系統。