小赢科技：“反欺诈”攻防是一场持久战

互联网金融经过了数年的野蛮生长期，迎来了比拼合规、稳健和科技的下半场。在日趋严格的“风险底线”监管下，互金机构异化的趋势得到扭转，行业风险水平整体下降，真正具有宽阔成长空间的机构开始浮出水面。

在几千家互金机构中，年交易额超过千亿的不过十余家。2017年，刚刚创立三年的小赢科技闯入了这个头部梯队。12月，小赢科技宣布，已收获了1100万用户，交易额突破1000亿元。

三年来，小赢科技依托互联网技术与数据，以用户至上、极致体验、敬畏风险、创新贡献为核心理念，成长得内敛而低调。小赢科技副总裁高鼎介绍，目前公司的产品主要分为两端：资金端的小赢理财和资产端的小赢普惠。

在资金端，小赢科技与众安保险合作了履约保证保险，实现了完全的系统打通。这样深度的战略合作关系，在P2P行业里是唯一的。高鼎说：“与众安保险的合作是小赢科技的核心优势之一。在保障安全的前提下，我们的理财年收益还能做到8%。用户的平均投资金额大概在15万元左右，这个数字在行业内绝对是非常靠前的。”

在资产端，小赢普惠是中国首家完全打破“标准金融产品形态”的普惠金融机构，根据用户的融资需求、信用数据、使用场景，通过交互，即可为用户高效定制融资解决方案。

2016年6月上线的“小赢卡贷”是目前小赢普惠的拳头产品，是一款信用卡代偿产品。“小赢卡贷”聚焦35岁以下年轻人群，最高可贷6万元额度，最快3秒内即可完成审批。截至2017年11月，“小赢卡贷”已为超过1000万用户提供了信贷服务，累计放款超过100亿元。

对于第三方信用卡代偿平台来讲，风控是平台能否顺利经营下去的重中之重。最新监管政策，借贷年化综合费率不得超过36%。这让许多运营粗放的互金平台感到束手无策，而小赢卡贷的综合费率，远远低于政策标准。

“能做到这么低的费率，WinSAFE智能风控系统通过严格的入件标准、保险级别的风控以及大数据征信三层过滤，确保风险的可控性。可以帮我们准确地检测出用户的价值、还款能力和还款意愿，以较低的费率服务线上小额消费贷款客户。”

小赢科技的WinSAFE智赢风控体系拥有强大的数据引擎，相关数据资料可以与数十个第三方数据源交叉验证。另外，小赢卡贷对接的资金来源是小赢科技旗下的小赢理财网贷资金，并与众安保险进行了风控流程与数据管理的无缝对接，双方联合进行风控审核。

同时，小赢科技拥有业内领先的数据建模能力，依靠反欺诈模型、信用价值模型、抵押物估值模型与极客学习引擎，将风控应用于信贷周期的各个阶段，可以做到充分保障用户的资金安全。

2017年3月，小赢科技获得了10亿元的B轮融资，这也为公司下一步的规模扩张打下了坚实的基础。

以下是36氪与高鼎的对话记录：

36氪：小赢科技的信贷产品中，风控系统是如何建立的？

高鼎：提到信贷，大家首先要考虑的是风险问题；从风险延展开去，是大数据模型如何建立。

用户向我们申请贷款、提交基础信息后，我们首先要启动“反欺诈”机制。通过摄像头、身份认证等手段，把机器人和虚假申请先筛选出去。其次，我们要核实用户的还款意愿，通过调取征信记录、信用卡额度、违约记录、历史问题等，对用户做出评估。

接下来，我们会在用户授权的情况下，调取运营商通话记录。因为物以类聚、人以群分，我们掌握了一个很庞大的欺诈黑名单，如果你跟黑名单上的人联系密切，你当然也很可能存在问题。除此之外，我们引入了一些外部数据源，每年小赢科技在第三方数据购买上，都有非常大的投入。

这几步筛选通过后，剩下的可疑用户就比较少了。我们会再通过大数据分析，做进一步排查。比如观察用户的申请时间，对深夜和中午的标签定级肯定不一样。比如观察你的手机是否越狱，是否有可能安装了模拟定位、短信的欺诈软件。还比如我们对欺诈人常使用的手机类型，也有一些大数据分析。

现在，我们已经积累了两三千个标签和字段，帮助系统筛选出问题用户。根据新增的数据和放贷记录，再不断优化模型。

老实说，信贷行业是充满“灰色地带”的。比如针对现金贷，出现了一种“养卡”行业。有人在农村，花100元办个身份证，再想办法免征信记录办张信用卡。把这张卡“养”半年，正常刷卡交易，可能只产生几千元的成本，他们再找平台借出几万、几十万元。

“养卡”的逻辑是，欺诈团体会针对平台设定的风控标准，想方设法“破译”你的密码。还有一些论坛，上面有人专门总结如何寻找平台漏洞，向平台借款。这些路径，我们都要想办法切断。

平台与欺诈团体是一场攻防的持久战。我们做的大量优化模型工作，都是为了防止这些诈骗发生。

36氪：在批贷时间、用户体验、安全几方面，你们是如何平衡的？

高鼎：“平衡”这个词很好，“平衡”也就意味着三方很难完全兼顾。我们一般用分层的角度来解决问题：当用户的分数在某个级别以上，非常优质，那么系统就可以直接给出授信——批复时间极短，只需要几秒钟，且无需人工介入。

第二层是在用户提供的数据中，我们侦查到了一些异常情况。但异常很少量，我们就会派人工介入，问用户几个问题，确认后再放行。这一层的效率会差一点，但时间总体可控。

到第三层，发现用户的问题更多，人工交互的时间就会更长。这时我们就会强调风险第一了。

总体来说，我们要做到数据调取更快，用户不能等待时间过长，产品体验不能受损，后台运作能力又要跟上，要迅速跟几个亿的手机数据库做出对比，给出结果。能做好这些，平台才能真正控制风险。风险控制得好，前端费率就不会超过24%。

36氪：很多传统金融机构，包括BAT巨头已经开始进入新金融领域，小赢科技要如何应对？

高鼎：这个问题我们自己也不断在想。金融行业与互联网行业不同，这是个天然的多头市场。中国只能有一个微信、一个腾讯，却可以容纳下几百家银行。那么多发售信用卡的机构，很多家都可以获得每年四五百亿的收入。

因为金融市场太大，所以我们不怕BAT进来瓜分份额。况且，金融是我们的业务核心，关乎生死存亡。大家的关注点不同，业务投入和战斗力也一定是有区别的。

36氪：人工智能在你们目前的业务中有哪些应用？未来会有哪些发展？

高鼎：现在，人工智能很火，但这不是一个全新的概念。只是过去缺乏场景应用，或者应用的条件不成熟。

人工智能技术在目前小赢科技的风控系统中已经得到了体现。我们掌握的两三千个标签字段，目前是通过人脑设想的。除了一些常规标签，我们还发现：有些用户每次上滑、指压的速度都一样，那么这个人可能是个机器人。

但除此之外，我们不知道还有多少东西要去关注，那么就交给机器好了。我们只需要把所有用户的行为数据告诉它，让它自己去学习，再去验证。

不过问题在于，机器的学习模型是个“黑盒”。你不知道什么原因使机器通过验证，或者决定拒绝。机器的决定我们不知道原因，它学会了我们不知道的东西。从风控角度来说，这让人担心。所以做决定还是需要机器跟人一起组合。

现在，很多人工智能业务还处于应用层。未来，人工智能可能会改变许多环节。比如改变客服端，现在我们没有网点，用户跟我们的接触就是电话，信用成本很高。但客服是个劳动密集型行业，用户问的问题都是重复的，产出效率比较低。有些公司已经开始用人工智能改造客服，让机器人跟用户对话，从历史交易中，匹配用户的信息、行为数据，由语音识别公司帮助听懂用户的语言，再做资源整合。

另外，人工智能还会改变审批环节。机器识别出用户的异常状态，发出问题，再检验用户的回答。未来，机器可能还会识别人类的语速、节奏、停顿等，这都是接下来我们要去考虑的问题。

36氪：小赢科技在获取用户流量上，要付出多少成本，通过哪些渠道？

高鼎：现在的流量越来越贵，况且我们又是不依靠BAT的公司。我们的理财投资用户平均下来，获客价并不高。资产端与外部渠道合作，效果也是不错的。

能实现这样低的获客价，因为我们主要依靠用户之间的邀请。小赢科技刚成立时，我们没有做品牌推广。第一个用户是众安的员工，因为他们是我们战略合作伙伴，又来自金融机构，对我们的模式很熟悉。很快，小赢的产品就在众安的办公室推广开来，不断扩散。至今，我们70%的用户都是通过客户之间的邀请获得的。

用邀请来获取客户的效果是非常好的。因为金融与互联网的区别在于：互联网工具的使用，没有任何成本。但理财不同，需要资金投入，也高度依赖“真人”的背书。

36氪：众安保险与小赢科技是深度的合作伙伴，你们双方的互利关系是怎样的？

高鼎： 众安保险对我们的帮助确实是巨大的。从上市第一天起，我们的产品为什么这么有吸引力？因为有保险公司为你背书。双方共同合作，积极提高风险管理能力，互惠互利。

要想业务持续，我们首先要本着风险至上的原则。风控是生存和发展的基础。其次，如果风控做得不好，保费提高，利润空间也会减少，甚至有被众安叫停的风险。

从2014年到现在，网络借贷的监管越来越严格，不断有声音鼓励借贷公司引入第三方保险机构。对行业规范来说，这都是正面的建议，而这些，我们从建立之初就做到了。