時間：2023-01-28 15:24:01 | 來源：電子商務
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近期，監(jiān)管層已經(jīng)安排各地銀保監(jiān)局排查摸底各地區(qū)消費金融等在內(nèi)的機構所存在的共債風險特征,并且要求各家消費金融機構上報共債風險對其資產(chǎn)質(zhì)量產(chǎn)生的影響及發(fā)展趨勢等。銀監(jiān)會要求各地銀保監(jiān)局排查摸底各地區(qū)消費金融等在內(nèi)的機構所存在的共債風險特征，并要求對當前共債風險程度進行預估。
共債，又稱多頭借貸，指的是借款人在多個平臺同時存在債務現(xiàn)象。共債之所以風險大，主要在于多頭借貸者以貸供貸，一旦出現(xiàn)資金鏈短缺，拆東墻補西墻失效，多頭借貸者將要面臨的可能是多平臺大面積逾期現(xiàn)象?？梢哉f，多頭借貸用戶的信貸逾期風險是普通客戶的3-4倍，也為各平臺信審風控帶來極大挑戰(zhàn)。
先花一億元為化解共債這種欺詐風險，利用機器學習與人工智能進一步提升欺詐檢測技術。通過用戶多源異構數(shù)據(jù)維度(申請數(shù)據(jù)、設備指紋數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù)等)，構建多層次用戶社交網(wǎng)絡，并從社交網(wǎng)絡中衍生出一系列的關聯(lián)特征，然后利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術學習用戶欺詐行為模型，能夠針對千人千面的用戶畫像，提供精準的風險評估報告來解決共債欺詐風險隱蔽性和復雜這一問題。
在智能反欺詐和傳統(tǒng)反欺詐技術相結合的聯(lián)動防控機制方面，先花一億元已經(jīng)建立了全面針對貸前和貸中環(huán)節(jié)潛在欺詐風險進行早期預警、識別、評分和定性，可有效在貸前降低共債風險。
關鍵詞：風險,利用,降低,數(shù)據(jù)
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