突飞猛进的消费金融业务给风控反欺诈带来了新挑战。

为了应对这场移动互联网时代的金融新挑战，数禾科技风险管理团队通过独创的“数算器”风控理念，和跨数据、技术的风控系统完成这场硬仗。

目前，数禾科技风险管理“数算器”理念及风控模型已经细化出3000+标签，与多家银行和持牌金融机构合作，高效管理风险的同时提高审核速度。

排除多头用户、对抗团伙欺诈是当前消费金融业务风险管理面对的新挑战。数据显示，在中国一个消费金融资产包，由欺诈导致的损失，占总体损失的比例可高达50%，甚至更高，尤其是遇到团伙欺诈。

“积极接入合规的征信机构和行业协会，是关键一步。”目前，数禾科技已经与多家银行及金融机构进行风险管理合作。

央行征信信息是信贷审核中最基础的数据来源。每年消金企业都会在个人信息查询中付出大量成本，但是只有持牌企业可以接入央行征信系统，非持牌企业相对依赖互联网数据，如用户主动提交的信息、设备信息、客户端行为数据等非结构化数据，是重要补充。

数禾科技风险管理负责人解释说，通过利用人工智能的机器学习能力，大数据算法能力，将海量的数据打通形成数据链，推衍出更加丰富的维度、更显著的特征、可量化的指标，形成3000多个细化人群标签。当标签越丰富越细致，则客群同质化不断分解，用户画像更精细，风险评估越精准。

为了在高效利用数据的同时保护信息安全，数禾科技通常采取直接与数据拥有方联合建模的方式，将客户信息“封装化”，在数据安全保护和数据精细度之间取得平衡。

随着今年2月，国家对金融供给侧改革提出的积极开发“个性化、差异化、定制化金融产品”，“非标准化服务”在普惠金融服务领域更加受到重视。做好做强个性化、差异化、定制化消费金融服务，正是数禾科技着力的方向。

数禾科技风险管理团队在“数算器”理念上的创新与坚持，正在帮助越来越多原本普惠金融应该面对的小企业或个体，获得金融服务。

数禾科技风险管理负责人透露，在获得用户申请贷款、提交基础信息后，风险管理首先要启动“反欺诈”机制。和线下业务相比，减少人工审核环节可以提高效率降低成本，但同时防范个体欺诈与团体攻击的难度也更大。

“我们通过对获取申请人所处环境、申请时间、身份认证、填写各项信息所花费时长的分析等手段，把机器人和虚假申请先筛选出去。然后通过多维数据信息，筛查用户还款意愿及还款能力，对用户做出评价”， 该负责人还表示。

数禾科技风险管理负责人坚定地认为，通过充分应用数禾团队独创的“数算器”理念，在更高维度上对服务对象的的信用、成长性、稳定性、意愿状况等一系列进行评估。通过运用数据和技术的力量，数禾科技正在向用户提供真正个性化、差异化、定制化的金融服务产品。