互联网金融的兴起带来了普惠金融，但也成为了贷款诈骗集团的盛宴。这一群体多由信用卡诈骗集团衍生而来，一条新型的骗贷产业链逐渐形成。大家配合默契，有条不紊。一个贷款诈骗犯可以获取一套虚假信息，只需要2000元，却可以诈骗20多万元。钱一到手，人就消失了，成了永久的“坏账”。在骗贷产业链的最前端，是助贷群体——他们潜伏在各大贷款平台之间，寻找风控规则的漏洞。
依托各自不同的风控能力，涌现出一批追求卓越的平台，花生有钱就是其中之一。在“风控能力”下，有两个直接因素:坏账率和逾期率，而如何识别个人和群体之间的欺诈是直接降低坏账率和逾期率的关键，这也是各大风控技术的重中之重。花生里奇创新的普罗米修斯风控系统，可以实时智能监控借款全过程，全方位有效降低借款用户的逾期风险，已获得国家专利。
小分散降低风险，准确识别欺诈用户。
一般情况下，贷款逾期或坏账的原因，除了借款人的疏忽之外，无非就是无力偿还和不愿偿还。针对这两个问题，花生富风控的基本原则是确认借款人有还款能力，屏蔽不愿意还款的借款人。
在还款能力上，花生富豪的资产主要来源于基于场景的小额消费债权，通常是几千的小额贷款。从平台数据可以看出，花生有钱平台人均累计借款金额只有1000多元，很好的体现了小额分散的特点。小额分散借贷可以分散出借人的资金，降低风险，借款人也可以通过工作轻松获得这样的小额回报，从而保证自己的还款能力。那么，核心问题集中在还款意愿的评估上，其实就是检测欺诈用户。
诈骗用户可分为群体诈骗和个人诈骗。在个人欺诈方面，花生里奇将自身数据与合作伙伴的信用数据相结合，进行交叉比对，建立海量数据库，通过AI系统精准识别用户的欺诈意图和信用风险等级。据盛产花生的CRO·王雪博士介绍，个人诈骗是基于互联网大数据AI的技术来解决问题的。随着数据的不断积累，发现的信息变量逐渐增多，风控系统可以不断迭代优化。
典型普罗米修斯用户关系图册
群体诈骗的难点在于，虽然是个体诈骗的集合，但需要一个不会误伤优质借款人的平台，能够彻底挖出所有诈骗个体。花生富通过比对数据库，判断个人信息与其互联网画像是否一致；活体识别技术测试我是否操作；通过对比设备、人脉等信息，借款的频率、集中程度等因素，可以从多方面检测借款人的行为。基于相似度对不同用户的画像进行聚类，结合不同申请人之间的相关性，隔离群体欺诈的可能性。王雪博士还介绍，群体欺诈的防范属于机器学习中的无监督学习，度量学习和聚类算法在这里起着至关重要的作用。通过聚类算法，花生有钱可以及时识别欺诈流量，及时响应。
社交数据节点赋能，多维画像分级回调
贷款发生前，平台首先要对借款人的信用进行评估。传统金融机构经常查询薪资流向、社保记录、工作、家庭背景等。，但在网贷平台覆盖的群体中，这些信息往往是缺失的。网贷机构服务的用户往往是银行没有或无法覆盖的群体。据统计，中国总人口中只有约25%的人能在央行的信用记录中找到信用报告，而同期美国有信用报告的人口比例为60-70%，中国的信用覆盖仍处于初级阶段。另一方面，即使用户提供了这些信息，也不足以完整勾勒出借款人的清晰画像，造假成本并不高。因此，在移动互联网时代，丰富的数据维度和多层处理计算模型变得极为重要。
在上线不到三年的时间里，花生有钱已经积累了超过80亿笔交易，借贷用户超过100万。平台一直保持稳健运营，出借人零资金损失。这说明平台是有强大的风控体系支撑的，并且得到了充分的实践，其实践具有重要的借鉴作用。
除了业内流行的互联网爬虫技术和线上身份认证技术，花生里奇还与数十家线上数据合作伙伴建立了深度合作，可以通过线上方式提取数千个维度变量。
换句话说，盛产花生的普罗米修斯的风险控制，不仅影响重大数据的“大”，还取决于机器能否处理好这些数据。花生富豪普罗米修斯的风控系统，利用海量的社交数据，构建了一个复杂的网络。花生富网络经过持续的多维数据扩展，拥有超过7亿个节点，汇总了超过2000个X变量和超过100万个Y变量，为节点赋能。能够准确识别用户的欺诈和信用风险等级，分类建模分析，及时剔除信用不符合要求的借款人。
动态监控和预警，降低逾期风险
风险监控应该是实时的、动态的，贷款管理是风险控制工作的补充和延伸。好的贷款管理可以随时监测借款人还款能力的变化趋势，在借款人资质下降时进行预警，通过帮助借款人进行理财规划和债务展期，预防或减少逾期的发生。
花生里奇大数据社交风控获取的是借款人的各类动态数据，如历史借贷记录、GPS定位、手机使用情况、电商购物历史等一系列动态数据来掌握借款人未来的信用风险，从而提前判断借款人的行为，防范可能出现的逾期风险。
花生有钱坚信互联网金融的本质是金融，金融的核心是风险控制。只有始终敬畏风险，用科技最大限度地服务于人，提升普惠金融的质量和效率，整合各界力量，促进行业间的协同发展，才能更好地践行“通过金融科技改善生活”的责任。
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