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「顶象」发布风控系统5.0,满足金融行业风险管控、反欺诈和智能模型建设等要求

真梓 · 2020-09-16
具备“3+3+2”的技术能力。

36氪获悉,9月16日,顶象举办“数字时代金融新风控”线上发布会。会中发布了顶象风控系统5.0以及国内首张《金融业务安全全景图》

顶象是36氪持续报道的一家业务安全公司,公司成立于2017年,以大规模风险实时计算技术为核心,旨在帮助客户构建自主可控的风险安全体系,实现业务的可持续增长。

金融是对业务安全要求最高的行业之一,而欺诈分子的手段正变得原来越“高明”,传统的反欺诈手段往往无法做到实时而精准的识别、预警与防控,对金融机构的业务安全构成了威胁。

顶象认为,金融的本质是风险管理,风控系统是风险管理的重要组成部分,当前金融风控已发展到第四代。具体展开,第一代风控系统纯人工操作,主要基于信贷员的经验,用户账户存取款记录和线下实地调研等,速度慢、时效差、信息少,在判断上主观性强。

金融业电子化的快速发展推动第二代风控出现。作为信贷、支付等系统的一部分,第二代风控主要基于专家经验和规则,在决策效率上有所提升。只是如果对风控规则、经验进行升级需要升级整个业务系统。

第三代风控从相关业务系统中剥离出来,成为独立的风控系统。除包含规则和经验外,更集成策略和外部设备信息。不过信息维度单一等问题一直未得到有效弥补。

接着,伴随智能手机、移动支付的普及,人们消费方式发生了很大的变化,与之匹配的第四代风控系统不仅集成规则、经验、策略、外部设备信息,聚合内外部数据,更可以根据不同业务场景进行专属化建模。

今天发布的顶象风控系统5.0,具备“3+3+2”的技术能力,能为金融机构构建技术全链路、业务全流程的风控体系。       

顶象风控系统5.0     

拆解下来,第一个“3”指的是三大平台——实时决策平台、智能模型平台和关联网络平台。

其中,实时决策平台整合金融机构内部数据、征信数据、业务请求数据及三方数据,通过实时计算生成指标,利用规则集、决策流、决策表、决策树、评分卡等可视化的配置策略,并通过自定义的函数以及对接在线模型来进一步扩展实时决策能力。

智能模型平台通过拖拉拽的方式高效生成模型,具备一键上线的能力,同时更是一个存量模型运营、评估监控的平台。关联网络平台基于金融知识图谱构建清晰直观的关联关系图谱,通过交互式的风险探索,实现各类算法实现团伙类风险的识别,沉淀完整的团伙风险运营机制。

第二个“3”指的是三大风控工具,包含支持17类代码混淆加密并自带“蜜罐”功能的端安全、跨平台支持iOS/Androi/WEB的设备指纹、有效识别阻断99.99%批量机器行为的无感验证。

第三个“2”是两大专家服务:为客户提供策略建设、冷启动、策略优化、活动护航等专家咨询服务,以及定制化建模服务。

在合规需求上,公司介绍顶象风控系统5.0充分满足《网上银行系统信息安全通用规范》、《商业银行互联网贷款管理暂行办法》中全流程风险管控、实时反欺诈和智能模型建设等要求。

其中,2020年2月中国人民银行发布新版《网上银行系统信息安全通用规范》,在交易流程、交易监控等方面新增了机器学习、生物探针等交易防范风险措施。特别提到,金融机构应通过交易行为分析、机器学习等技术不断优化风险评估模型,结合生物探针、相关客户行为分析等手段,建立并完善反欺诈规则,实时分析交易数据,根据风险高低产生报警信息,实现欺诈行为的侦测、识别、预警和记录,提高欺诈交易拦截成功率,切实提升交易安全防护能力。

 在2020年7月17日,中国银保监会发布的《商业银行互联网贷款管理暂行办法》中,要求商业银行应当针对互联网贷款业务建立全面风险管理体系,在贷前、贷中、贷后全流程进行风险控制;提升银行客户端的防入侵、防篡改、反编译能力,建立有效的反欺诈机制,实时监测欺诈行为,定期分析欺诈风险变化情况,不断完善反欺诈的模型审核规则和相关技术手段,防范冒充他人身份、恶意骗取银行贷款的行为,保障信贷资金安全。

在公司整体业务进展上,36氪曾报道,顶象已有的金融合作伙伴包括中国银行、中国民生银行、南京银行等金融机构。在互联网行业,顶象已有的合作伙伴包括贝壳、饿了么、同程旅游等公司。

过去两年,顶象获得过两笔融资:2017年红杉资本的5000万元人民币投资以及2018年嘉实投资、晨兴资本、东方弘泰资本的3亿元投资。

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