人人信:依托大数据打造互联网金融高品质风控体系

互联网金融的本质是金融，而金融的核心是风控，风控将成为未来互联网金融企业的核心竞争力。随着“互联网+”时代的到来，互联网金融已渗透到生活的方方面面。然而，互联网金融的便利性与风控往往是相互制约与共存的关系。如何加强平台的风控管理成为众多互金企业首要考虑的问题。

人人信作为阳光保险集团成员企业，自成立起，一直聚焦于金融风控领域；新近推出的重磅互金风控利器——信用盾，面向消费金融线上信用分期业务，辅助金融机构有效降低欺诈风险和信用风险，以及辅助实现“秒级放贷”的极致体验，为机构合作者打造高品质的风控体系。

信用盾六大核心优势为互联网金融企业风控保驾护航。

一、三维信用风险评估模型

量化用户的信用程度，帮助客户提供风险决策。通过还款能力、还款意愿、客户稳定性这三个维度来评估用户信用风险。结合专家经验和机器学习算法，以及百余张信用评分卡来量化风险。提供信用主报告、反欺诈主题、数据详单，汇总多维度信息辅助风险决策。信用盾从还款意愿、还款能力、稳定性三大维度、融入近百个专家评分卡模型和多个大数据模型，评估用户的欺诈风险和信用风险。根据还款意愿、还款能力、稳定性信用评估分析的结果，可将用户进行分类，给出贷款建议。

二、高覆盖且稳定可靠的海量数据源 

高覆盖且稳定可靠的负面信息数据源，包括多头申请、逾期表现、欺诈记录、法院失信执行名单、羊毛党、手机号代理、养卡库、阿里小号、交叉验证等 。基于用户的注册信息、收集到的设备信息、用户行为信息等作为信用盾决策引擎输入，经实时运算，最终输出用户的欺诈风险评分、评级； 信用风险评分、评级；根据评级结果，最终辅助客户给出自动化审批决策建议（通过、拒绝）

三、设备指纹、行为特征和模型 

应对日趋增长的互联网金融业务需求，采集用户侧设备指纹和操作行为数据，清洗、加工、衍生了数千个维度的线上风险特征变量，并利用机器学习技术训练出特有的行为风险识别模型。 采集用户侧指纹数据，作为设备唯一标识。采集用户侧操作行为数据，用来检测分析用户异常行为。

四、千条专家经验反欺诈规则

人人信沉淀金融信贷领域千余条专家规则和数十张专家评分卡，覆盖了机器注册、团伙欺诈、多头申请、中介代理、可疑操作行为、申请评分、额度指引等多维度，可根据业务场景灵活配置，全方位甄别欺诈风险和信用风险。

五、用户授权信息采集和第三方数据源服务 

海量真实可靠数据是征信的基石，真实数据量够大，模型样本才更具典型。人人信具备强大的保险信用数据库，还能最高法院拿到刑拘、执行、失信的风险名单信息，在阳光保险集团汇集的保险理赔欺诈、信贷逾期数据基础上，还有工商、运营商、电商、第三方支付的多方数据源。

提供稳定的授权数据爬取服务，覆盖移动、联通、电信三大运营商，淘宝、京东等电商平台；配合风险识别需求，可配置辅助的第三方数据源。

六、关系图谱和图分析算法 

基于保险受益人、申请联系人、通话记录等数据构建的多层次社交关系网络，通过图聚类分析算法评估申请人的传递风险程度。

人人信作为一家独立的第三方信用评级及信用管理机构，专注于提供智能化信贷风控方案和金融服务；作为阳光保险集团旗下的成员企业，人人信拥有丰富的信贷审核经验、专业的风控专家团队、以及强大的数据处理能力。从不同的方面对用户信用进行量化评分，最终将客观、准确的数据呈现在客户面前。机构客户将风险转到人人信来把控，形成互金公司——人人信——阳光保险，也就是风险识别、管理风险、降低风险闭环形成，有效降低坏账率。

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