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在這里，你可以看到聚信立每天發(fā)生的點點滴滴。憑本事借來的錢，為什么要還？！--聚信立對此有高招！
2017-08-02
行業(yè)現(xiàn)狀
“欠債還錢，天經(jīng)地義”，這或許是自古以來人們對信用問題最樸素的理解。基于熟人網(wǎng)絡的傳統(tǒng)借貸更是如此，借錢者天生有一份愧疚感，借錢不還的人將會受到指責與疏遠而寸步難行。
在互聯(lián)網(wǎng)金融崛起的今天，借錢不還的事情卻時有耳聞。互聯(lián)網(wǎng)工具給借貸帶來了諸多便利，網(wǎng)頁上或手機上簡單操作幾下，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。騙貸者甚至組成聯(lián)盟，交流騙貸與反催收策略，并高呼：“憑本事借來的錢，為什么要還？！”“欠債不還，天經(jīng)地義”的風氣甚器塵上。
（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。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)鬼里應外合，掏空公司資產(chǎn)，讓人防不勝防。有人說這是人心不古，世風日下，是中華民族傳統(tǒng)美德的淪喪。對此，聚信立的數(shù)據(jù)科學家們有自己的見解。
聚信立風控服務平臺
聚信立是上海誠數(shù)信息科技有限公司研發(fā)的基于互聯(lián)網(wǎng)信息的風控技術(shù)服務平臺，為金融機構(gòu)提供一套互聯(lián)網(wǎng)風控技術(shù)解決方案。聚信立擁有經(jīng)驗豐富的各類科學技術(shù)專家，在數(shù)據(jù)分析、消費者行為學、模型開發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計方面有著國際化的視野和項目經(jīng)驗，為客戶提供專業(yè)、安全的互聯(lián)網(wǎng)風控技術(shù)服務。
（聚信立--專業(yè)的第三方風控服務平臺）
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)和防范機制，來遏制人性的惡。針對互金領(lǐng)域騙貸橫行的不良風氣，聚信立的數(shù)據(jù)科學家們建設(shè)的正是這樣一套反欺詐風控服務平臺，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。該平臺構(gòu)建了基于4000多萬借款人的社交網(wǎng)絡，連接8億多人的關(guān)系網(wǎng)，提供全面的風險分析。
蜜蜂報告--基于社交網(wǎng)絡的用戶風險報告
社會中的任何個人都不是孤立的個人，或多或少地與他人有些聯(lián)系，欺詐分子也不例外。以個人的聯(lián)系方式（例如手機號）為節(jié)點，把所有有聯(lián)系的個人用連線聯(lián)結(jié)起來，就構(gòu)成了一個巨大的社交網(wǎng)絡。這當中與好人聯(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)過清洗、整合、分析和翻譯，再進行交叉驗證，判斷用戶的風險點，更好地為金融機構(gòu)提供風險控制的依據(jù)。蜜蜂報告具有深度清洗、交叉驗證、字段豐富、相關(guān)性強、快速返回等特點。
（聚信立蜜蜂報告）
灰度分與蜜罐報告--社交網(wǎng)絡的深度挖掘
“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、財力，現(xiàn)已經(jīng)組建立了國內(nèi)第一梯隊的大數(shù)據(jù)人才隊伍，其中不乏大量銀行風控和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)人才，甚至還有物理學出身的科學家。
這位科學家把物理學中的熱傳導理論應用到了社交網(wǎng)絡中。舉例說，社交網(wǎng)絡中剛開始每個人溫度都是一樣的，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，那么應用熱傳導模型便可量化地計算其周圍聯(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，但為了便于機構(gòu)的理解，仍將灰度分設(shè)分數(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身份。這個“白戶”很有可能是一個“欠債不還”的主，機構(gòu)可以根據(jù)灰度分的評價將其拒之門外。
“灰度分”是聚信立蜜罐報告輸出的一個重要變量。目前機構(gòu)客戶的風控模型中約25%的變量來自聚信立的蜜罐報告。
聚信立風控服務平臺目前已被1300多家金融機構(gòu)連接使用，日查詢量近百萬次，累計查詢量超過1.5億次。主要服務的機構(gòu)有消費金融公司、國內(nèi)大型P2P、銀行及小貸公司等，通過用戶的社交網(wǎng)絡分析為機構(gòu)客戶有效防范多頭借貸和集團欺詐風險。