個(gè)人征信牌照出臺(tái)前，各家征信公司加速推出產(chǎn)品。昨日，騰訊個(gè)人征信團(tuán)隊(duì)接受南都記者采訪，介紹了騰訊的個(gè)人征信產(chǎn)品雛形。據(jù)介紹，騰訊征信產(chǎn)品主要分兩大類：一是反欺詐產(chǎn)品，二是信用評(píng)級(jí)產(chǎn)品。反欺詐產(chǎn)品：包括人臉識(shí)別和欺詐測評(píng)兩個(gè)主要的應(yīng)用場景。信用是信用評(píng)級(jí)產(chǎn)品：目前可以提供應(yīng)用的信用評(píng)分和信用報(bào)告。
人臉識(shí)別應(yīng)用在身份核實(shí)
據(jù)騰訊征信總經(jīng)理吳丹介紹，反欺詐產(chǎn)品：包括人臉識(shí)別和欺詐測評(píng)兩個(gè)主要的應(yīng)用場景。人臉識(shí)別主要應(yīng)用在身份核實(shí)的相應(yīng)場景。目前已應(yīng)用在騰訊的微證券等產(chǎn)品上。欺詐測評(píng)是對(duì)客戶的欺詐風(fēng)險(xiǎn)提供一個(gè)等級(jí)評(píng)估，等級(jí)越高提示欺詐風(fēng)險(xiǎn)越大。
吳丹表示，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，最怕的詐騙是犯罪團(tuán)伙運(yùn)用金融機(jī)構(gòu)的審核漏洞，進(jìn)行批量團(tuán)伙犯罪。而在貸前利用人臉識(shí)別為貸前審核把好關(guān)，盡量避免團(tuán)伙欺詐和欺詐慣犯的混入。比如，在不同人在同一部設(shè)備上，用一個(gè)地址、關(guān)聯(lián)人被重復(fù)地使用，都會(huì)被反欺詐系統(tǒng)檢測出來。
南都記者當(dāng)天體驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人臉識(shí)別主要包括三個(gè)步驟。在掃描身份證后，需進(jìn)行人臉識(shí)別鑒定和活體識(shí)別。吳丹表示，目前騰訊的人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟。據(jù)LF W評(píng)測，騰訊的這項(xiàng)技術(shù)目前已經(jīng)達(dá)到世界第一的水平。識(shí)別準(zhǔn)確率為99 .6%。而在實(shí)際的互聯(lián)網(wǎng)金融場景測試中，可在0 .01%的錯(cuò)誤率下，通過率達(dá)到90%以上。
據(jù)悉，過往在金融交易中的個(gè)人識(shí)別，主要通過“三親”(親見原件、親見本人、親見簽名)來保證。騰旭征信安全管理部副總裁助理黃磊的解釋是：傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的人臉識(shí)別成功概率只有60%-70%。
廣發(fā)銀行已經(jīng)確定合作
除了人臉識(shí)別，騰訊征信的另一個(gè)重要產(chǎn)品將是信用評(píng)級(jí)。和芝麻信用采取打分以及此前騰訊向南都記者展示過的打分報(bào)告不同，個(gè)人信用運(yùn)用于手機(jī)上Q Q的版本將采取打星的形式。一共7顆星，亮星顆數(shù)越多代表信用越良好。
吳丹介紹，星級(jí)主要由用戶在微信、手機(jī)QQ支付以及消費(fèi)偏好，在騰訊產(chǎn)品內(nèi)各資產(chǎn)的構(gòu)成、理財(cái)記錄，財(cái)付通賬戶是否實(shí)名認(rèn)證和數(shù)字認(rèn)證，消費(fèi)貸款、信用卡、房貸是否按時(shí)還等四個(gè)維度構(gòu)成。不過他表示，他們盡管采集了騰訊上的數(shù)據(jù)，但不會(huì)涉及用戶的聊天記錄、圖片等。
騰訊方面介紹，騰訊征信整合已有的征信產(chǎn)品根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求，在貸前貸中貸后為金融機(jī)構(gòu)提供整套的實(shí)時(shí)在線的風(fēng)險(xiǎn)管理解決方案。在貸前利用人臉識(shí)別和欺詐偵測為貸前審核把好關(guān)，盡量避免團(tuán)伙欺詐和欺詐慣犯的混入，并根據(jù)已有的騰訊數(shù)據(jù)模型結(jié)合具體的金融產(chǎn)品、客戶群體和場景提供個(gè)性化的風(fēng)控決策。用征信產(chǎn)品將客戶和金融產(chǎn)品深度結(jié)合。據(jù)悉，目前主要圈定和銀行、小貸、P2P等機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作。廣發(fā)銀行已經(jīng)確定和騰訊進(jìn)行合作。
廣發(fā)銀行信用卡中心風(fēng)險(xiǎn)管理和決策管理助理總監(jiān)龍雨對(duì)南都記者表示，傳統(tǒng)的銀行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模式主要信息采集包括銀行內(nèi)部的數(shù)據(jù)如客戶基本資料，消費(fèi)、透現(xiàn)信息，循環(huán)、延滯信息，營銷活動(dòng)信息，催收信息等，以及包括來自外部的央行征信和學(xué)歷。而來自互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)將幫助銀行能更充分了解客戶，如何利用這些數(shù)據(jù)，各家銀行目前都在摸索階段。
