Linkface幻視反欺詐平臺全面上線

　　——識別多頭借貸、團伙詐騙 表現強勢可圈可點

　　機遇與風險并存的互聯網金融行業，欺詐一直是行業發展的“毒瘤”，被市場各方詬病。日前，Linkface全線推出了幻視反欺詐產品。該產品在識別多頭借貸、團伙詐騙等方面效果顯著，成為人工智能應用領域的又一新作。

　　欺詐猖獗成行業痛點Linkface進軍反欺詐領域

　　在消費升級的時代背景下，互聯網金融因其高效、便捷、高收益的特點發展氣勢如虹，成功搶灘萬億級市場。然而，鎂光燈下的狂歡背后難免要經歷高速成長帶來的陣痛，行業標準的缺失、監管政策的不完善、線上平臺的技術安全漏洞，讓大量不法分子鉆了空子。

　　一個可怕的事實是行業欺詐已團隊化甚至產業化。黑產中掌握著海量的公民信息，其內部分工明確，甚至與行業信審從業人員內外勾結，欺詐猖獗成為整個互聯網金融行業最大的痛點。據統計，在中國，自2011年到2015年因欺詐所導致的經濟損失超過550億元。業內人士稱，“看看中國黑產的規模，就知道反欺詐有多難”。欺詐和反欺詐已成互聯網金融行業新常態。

　　在互金行業欺詐成風的嚴峻形勢下，Linkface幻視反欺詐平臺應運而生。簡而言之，幻視反欺詐平臺是一款運用深度學習技術和用戶關系畫像幫助網貸平臺在貸前信審環節預測評估用戶欺詐風險的產品。Linkface幻視反欺詐平臺基于用戶關系畫像，運用深度學習技術實時預警欺詐風險，為網貸平臺把好風控的第一道關卡。

　　Linkface幻視反欺詐平臺以API數據接口形式為網貸平臺提供服務。用戶提交借貸申請時，平臺會依據反欺詐模型評測的結果實時預估用戶的欺詐風險，并生成預測評估報告將風險詳情輸出給網貸平臺。網貸平臺可根據返回的結果選擇接受、拒絕貸款申請或對貸款申請進行進一步審核。

　　技術為本驅動反欺詐步入用戶關系畫像時代

　　作為一家熱衷原創技術的人工智能公司，Linkface率先將引擎級技術深度學習引入反欺詐產品。以深度學習技術和海量優質基礎數據為驅動，結合豐富的業務經驗，建立起包含數千基礎特征和數萬衍生特征的龐大特征庫。以不同場景下的行為模式為依據，將不同特征進行多次交叉組合，生成多種風險類型的識別維度。隨后，應用深度學習算法對不同維度的風險類型進行持續訓練，最終搭建起各類欺詐因子模型，整合為標準的欺詐風險預測評估模型，進而全方位、多視角刻畫用戶的欺詐行為。

　　傳統反欺詐往往是大數據主導的規則引擎與線下人工審核相結合。然而，事實上很多所謂的專家庫的規則引擎并不完善，稍有漏洞被攻破將造成各種欺詐行為大量涌入，損失一旦發生幾乎不可追回。此外業內更糟糕的情況是，有些從業人員為謀私利，與黑產欺詐團伙內外勾結助紂為虐，幫助不法分子繞過規則完成詐騙。

　　相比傳統的大數據反欺詐手段，Linkface幻視反欺詐平臺的創新性體現在以深度學習技術為基礎，通過建立用戶關系畫像來實現產品功能。Linkface幻視反欺詐平臺利用深度學習技術訓練各類基于人際關系畫像的規則引擎，通過用戶關系畫像識別用戶關系網絡中命中相同規則的人的數量以及同時命中的相同規則的數量，依據平臺內置評分規則對借貸人進行全面測評，最終生成包含用戶社會影響力、用戶基本信息驗真、用戶不良信息掃描、用戶聯系人基本信息驗真、用戶聯系人不良信息掃描乃至多頭借貸嫌疑分析、團伙欺詐嫌疑分析等多維度風險預測評估報告。

　　立足用戶關系畫像識別多頭借貸、團伙詐騙優勢顯著

　　基于用戶關系畫像進行欺詐風險評估，讓Linkface幻視反欺詐平臺在多頭借貸和團伙詐騙的識別上體現出獨具的優勢。

　　2016年線上小額現金貸業務出現爆發式增長，不論行業參與機構數，還是信貸規模擴張速度，都表現出勢不可擋的發展趨勢，然而問題也隨之而來。調查顯示，有60%的借貸用戶存在多頭借貸行為，而多頭借貸用戶逾期概率比普通用戶高出三到四倍。因此，識別多頭借貸可以有效降低逾期風險。專注為金融客戶提供智能化安全解決方案的Linkface與業內眾多網貸平臺建立了合作，可探測到用戶及其聯系人是否在多家平臺上注冊過賬戶，再根據幻視反欺詐模型綜合評估，即可判斷該用戶是否有多頭借貸嫌疑。

　　此外，目前金融欺詐已形成完整的黑色產業鏈，據業內人士測算，如今黑產規模上千億，團伙詐騙規模近百億，而團伙詐騙一旦發生，損失金額巨大且很難追回。Linkface幻視反欺詐平臺借助用戶關系畫像，挖掘出詐騙團伙特征和團伙成員間的關系，可有效預警團伙詐騙風險。

　　Linkface幻視反欺詐平臺成功將金融反欺詐推向了用戶關系畫像時代。以用戶關系畫像為抓手，運用深度學習技術訓練、搭建反欺詐模型，Linkface再一次勇敢地將觸角伸向了最棘手的金融安全領域，努力通過專業的技術積累幫助金融伙伴解決行業痛點，與全球金融伙伴共享智能化星級安全服務。