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在這里,，你可以看到聚信立每天發(fā)生的點(diǎn)點(diǎn)滴滴,。憑本事借來(lái)的錢，為什么要還,？,！--聚信立對(duì)此有高招！
2017-08-02
行業(yè)現(xiàn)狀
“欠債還錢,，天經(jīng)地義”,，這或許是自古以來(lái)人們對(duì)信用問(wèn)題最樸素的理解?；谑烊司W(wǎng)絡(luò)的傳統(tǒng)借貸更是如此,，借錢者天生有一份愧疚感，借錢不還的人將會(huì)受到指責(zé)與疏遠(yuǎn)而寸步難行,。
在互聯(lián)網(wǎng)金融崛起的今天,，借錢不還的事情卻時(shí)有耳聞?；ヂ?lián)網(wǎng)工具給借貸帶來(lái)了諸多便利,，網(wǎng)頁(yè)上或手機(jī)上簡(jiǎn)單操作幾下，錢就到賬了,。雖然普通人能快速獲得信用貸款,，但是騙貸者也在大發(fā)橫財(cái)。騙貸者甚至組成聯(lián)盟,，交流騙貸與反催收策略,，并高呼：“憑本事借來(lái)的錢，為什么要還,？,！”“欠債不還，天經(jīng)地義”的風(fēng)氣甚器塵上,。
（某反催收聯(lián)盟交流群）
（某論壇騙貸交流）
騙貸者偽造一套證件只需2000元,，一次卻可騙貸20多萬(wàn)。錢一到手,，人就消失,，成為永久“壞賬”。更有甚者，騙貸者和互金公司內(nèi)鬼里應(yīng)外合,，掏空公司資產(chǎn),，讓人防不勝防。有人說(shuō)這是人心不古,，世風(fēng)日下,，是中華民族傳統(tǒng)美德的淪喪。對(duì)此,，聚信立的數(shù)據(jù)科學(xué)家們有自己的見(jiàn)解,。
聚信立風(fēng)控服務(wù)平臺(tái)
聚信立是上海誠(chéng)數(shù)信息科技有限公司研發(fā)的基于互聯(lián)網(wǎng)信息的風(fēng)控技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，為金融機(jī)構(gòu)提供一套互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控技術(shù)解決方案,。聚信立擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的各類科學(xué)技術(shù)專家,，在數(shù)據(jù)分析、消費(fèi)者行為學(xué),、模型開(kāi)發(fā),、產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面有著國(guó)際化的視野和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，為客戶提供專業(yè),、安全的互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控技術(shù)服務(wù),。
（聚信立--專業(yè)的第三方風(fēng)控服務(wù)平臺(tái)）
先秦儒家大師荀子曰：“人之性惡，其善者偽也,。今人之性,，生而有好利焉……”。人本性都有好利的一面,，因此需要完善各種制度建設(shè)和防范機(jī)制,，來(lái)遏制人性的惡。針對(duì)互金領(lǐng)域騙貸橫行的不良風(fēng)氣,，聚信立的數(shù)據(jù)科學(xué)家們建設(shè)的正是這樣一套反欺詐風(fēng)控服務(wù)平臺(tái),，讓好人更容易獲得貸款，而將有“欠債不還”意向的壞人拒之門外,。該平臺(tái)構(gòu)建了基于4000多萬(wàn)借款人的社交網(wǎng)絡(luò),，連接8億多人的關(guān)系網(wǎng)，提供全面的風(fēng)險(xiǎn)分析,。
蜜蜂報(bào)告--基于社交網(wǎng)絡(luò)的用戶風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告
社會(huì)中的任何個(gè)人都不是孤立的個(gè)人,，或多或少地與他人有些聯(lián)系，欺詐分子也不例外,。以個(gè)人的聯(lián)系方式（例如手機(jī)號(hào)）為節(jié)點(diǎn),，把所有有聯(lián)系的個(gè)人用連線聯(lián)結(jié)起來(lái)，就構(gòu)成了一個(gè)巨大的社交網(wǎng)絡(luò),。這當(dāng)中與好人聯(lián)系較多的人是好人的可能比較大,，而與壞人聯(lián)系較多的人就有很大的可能性是壞人,。這就是所謂的“近朱者赤、近墨者黑”,。
聚信立蜜蜂報(bào)告利用用戶授權(quán)的基于互聯(lián)網(wǎng)上的大部分行為信息，經(jīng)過(guò)清洗,、整合,、分析和翻譯，再進(jìn)行交叉驗(yàn)證,，判斷用戶的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),，更好地為金融機(jī)構(gòu)提供風(fēng)險(xiǎn)控制的依據(jù)。蜜蜂報(bào)告具有深度清洗,、交叉驗(yàn)證,、字段豐富、相關(guān)性強(qiáng),、快速返回等特點(diǎn),。
（聚信立蜜蜂報(bào)告）
灰度分與蜜罐報(bào)告--社交網(wǎng)絡(luò)的深度挖掘
“近朱者赤、近墨者黑”的道理雖然容易理解,，但如何然量化人與人之間的相互影響卻不容易,。為此，聚信立投入了大量人力,、財(cái)力,，現(xiàn)已經(jīng)組建立了國(guó)內(nèi)第一梯隊(duì)的大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍，其中不乏大量銀行風(fēng)控和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)人才,，甚至還有物理學(xué)出身的科學(xué)家,。
這位科學(xué)家把物理學(xué)中的熱傳導(dǎo)理論應(yīng)用到了社交網(wǎng)絡(luò)中。舉例說(shuō),，社交網(wǎng)絡(luò)中剛開(kāi)始每個(gè)人溫度都是一樣的,，假設(shè)均為零度。如果已知部分人是黑戶,，可以假設(shè)把這些人的溫度加至100度,，那么應(yīng)用熱傳導(dǎo)模型便可量化地計(jì)算其周圍聯(lián)系人的溫度變化。聯(lián)系人的溫度可以理解為他們“近墨者黑”的程度,。
（“近朱者赤,、近墨者黑”的量化傳播模型）
聚信立將“近墨者黑”的程度取名為“灰度分”。雖然他與傳統(tǒng)的信用分意義不同,，但為了便于機(jī)構(gòu)的理解,，仍將灰度分設(shè)分?jǐn)?shù)越高的越好。如果有一白戶與黑戶聯(lián)系頻繁,、交流密切,，其灰度分必然會(huì)比較低,。可以想象他與黑戶是在交流騙貸和反催收的策略,，或者是黑戶操縱的另一個(gè)身份,。這個(gè)“白戶”很有可能是一個(gè)“欠債不還”的主，機(jī)構(gòu)可以根據(jù)灰度分的評(píng)價(jià)將其拒之門外,。
“灰度分”是聚信立蜜罐報(bào)告輸出的一個(gè)重要變量,。目前機(jī)構(gòu)客戶的風(fēng)控模型中約25%的變量來(lái)自聚信立的蜜罐報(bào)告。
聚信立風(fēng)控服務(wù)平臺(tái)目前已被1300多家金融機(jī)構(gòu)連接使用,，日查詢量近百萬(wàn)次,，累計(jì)查詢量超過(guò)1.5億次。主要服務(wù)的機(jī)構(gòu)有消費(fèi)金融公司,、國(guó)內(nèi)大型P2P,、銀行及小貸公司等，通過(guò)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)分析為機(jī)構(gòu)客戶有效防范多頭借貸和集團(tuán)欺詐風(fēng)險(xiǎn),。