嘉友分享 AI赋能，极融“明鉴”精修风控内功

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“明鉴”智能反欺诈系统凭借亿级内外部数据积累，50T实时计算存储能力，高效识别虚假客户、团伙养号和多头共债等欺诈行为。“明鉴”构建了自有黑名单库，通过注册手机号、设备指纹等信息，有效识别“黑卡”手机号和“黑户”设备，命中了黑名单的“闯关者”即被淘汰出局。由于欺诈手段更新快，难于预测，管控存在滞后性，需要建立舆情情报系统提高响应速度。“明鉴”通过内部欺诈案件提报、外部舆情监控、黑产情报收集等方法掌握当下新增的欺诈风险，并加以防范。此外，“明鉴”系统通过三方欺诈分、多头借贷信息的识别和反欺诈模型，高效识别欺诈风险。反欺诈规则通过客户在进件前的行为，判断该客户是否有资料造假、身份伪冒、外部高风险以及团伙欺诈的风险，在进入风控引擎之前就构筑一道防线，将有欺诈风险的“闯关者”拒之门外。

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风险规则集在风险审核阶段，凭借“明鉴”系统10000+个风险决策衍生变量、3600+条反欺诈规则和10W+条舆情信息数据，自动审批方案秒级反馈审核结果。“明鉴”风险判定规则集以量化的风险收益盈亏计算为基准，在形成具体分群的梯度机构后，进行准入阈值设定。所有准入规则都是经过大数据量化分析得出的结论，规则上线后“明鉴”会实时监控每一条规则的命中率、仅中率以及贡献率。额度的设定以阶梯给额为原则，即优质客群的额度较高，同时兼顾额度使用率，不盲目扩大风险敞口。

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“明鉴”在多年AI实践应用和数据积累之中练就了一双“火眼金睛”，通过精细的模型设计和模型细分，有效提取优质用户。嘉银拥有10多家数据合作方和10多年的自有平台数据积累。互联网征信机构数据包括但不限于同业黑名单、中国互金协会、百行征信、互金多头、反欺诈、BAT联合建模类、三方交易类数据等。“明鉴”系统通过对这些碎片化的数据进行学习，以机器学习进行量化，借助线性和非线性的模型评分及合理的分群方法，进行准入策略的搭建和额度的赋予，使得资产通过率达到最优。

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“明鉴”通过构建复杂网络，挖掘关系特征，高效实现反欺诈。为了最大限度地挖掘数据的价值，“明鉴”对各类数据源设计了不同的特征工程方案：其中历史行为表现模型经过多轮特征工程与模型迭代，已经形成了稳定有效的2000多维的行为数据集市；针对关系图谱数据，已利用无监督算法、社群发现算法等技术开发了不同维度的风险特征以及子模型。针对三方数据的特征衍生不仅限于单个数据源自身的内部衍生，也组合了多个同类数据源进行合并衍生。