2020年9月16日，顶象举办“数字时代金融新风控”线上发布会。顶象首席业务专家晋梅、产品副总裁方超就“双循环”格局下数字金融市场变化、金融机构面临的新风险挑战及背后的风险产业链进行了探讨，并发布了顶象风控系统5.0 以及国内首张《金融业务安全全景图》 。

作为新一代金融风控，顶象风控系统5.0 拥有“3+3+2”的技术能力，融合交易与信贷场景，实现不同产品组合中信贷、交易、营销等业务的风险防控；独有用户分析中心，能够实时挖掘存量用户的风险和价值；集成交互式的关联风险探索，精准挖掘日益突出的团伙欺诈风险。通过为金融机构构建技术全链路、业务全流程的风控体系，满足多渠道数字资产统一管理、多业务场景统一风控、风险决策可解释的需要，从而更好为用户提供个性化、差异化、定制化的金融服务。

“双循环”下的数字金融市场

中央明确提出“加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”，是应对当前全球复杂经济形势的破题之道，是中长期经济发展思路的重大转变。

内需与外贸是“双循环”的核心。在超大规模的消费需求下，消费金融向场景化覆盖、纵深渗透发展。数字化优化管理、服务、产品、客户、渠道等生产要素及关系，促进客户服务体验和服务质量的提升，带动管理和服务的模式创新，增强经营管理和服务能力，推动消费金融创新。

数字化对消费金融供需两侧提出了新要求。监管思路需要转变，不仅加大对创新业务模式和技术应用的支持力度，还需加强全面而审慎风险管理；金融机构需要从战略管理、经营文化、内部治理、组织结构、人才能力进行全面革新和再造，加强多渠道、多视角的协同管理；疫情推动非接触、零接触金融服务受到前所未有的高度重视，人们更趋向于个性化、差异化、定制化服务，金融机构提供与之匹配的金融产品。

监管强调金融风险管控

数字化没有改变金融的本质和风险属性，让金融更具有技术性、规模性、草根性、传染性和隐蔽性等特点，这使得风险愈加复杂多样，在监督管理、安全保证和客户隐私保护以及纠纷处理等方面都有很大的挑战。

《金融业务安全全景图》全面梳理金融业务风险产业链。基于全景图可以发现，金融业务风险背后有一大群不为所知的操作群体，彼此分工明确，每一环节都有不同的牟利方式，形成了一个的流水线作业式的风险欺诈体系。

金融业务风险手段很多，包括但不限于有骗贷、信用卡伪造、多头借贷、信用恶化、商户欺诈、洗钱、薅羊毛、盗卡盗刷、盗用申贷、团伙骗贷、信息泄露、变造交易、山寨App、钓鱼网站等。通过不同方式和渠道攻击或绕过风控防护，从而达到入侵账号体系、获客体系、交易体系、信用卡体系、信贷体系以及运营体系，造成资金损失、用户福利被抢、资金被挪用等各种后果。 

2020年2月，中国人民银行发布新版《网上银行系统信息安全通用规范》中，在交易流程、交易监控等方面新增了机器学习、生物探针等交易防范风险措施。特别提到，金融机构应通过交易行为分析、机器学习等技术不断优化风险评估模型，结合生物探针、相关客户行为分析等手段，建立并完善反欺诈规则，实时分析交易数据，根据风险高低产生报警信息，实现欺诈行为的侦测、识别、预警和记录，提高欺诈交易拦截成功率，切实提升交易安全防护能力。

2020年7月17日，中国银保监会发布《商业银行互联网贷款管理暂行办法》。要求商业银行应当针对互联网贷款业务建立全面风险管理体系，在贷前、贷中、贷后全流程进行风险控制；提升银行客户端的防入侵、防篡改、反编译能力，建立有效的反欺诈机制，实时监测欺诈行为，定期分析欺诈风险变化情况，不断完善反欺诈的模型审核规则和相关技术手段，防范冒充他人身份、恶意骗取银行贷款的行为，保障信贷资金安全。

顶象风控系统5.0拥有“3+3+2”的技术能力

市场、监管和金融机构呼唤更有效的风控，更精细运营、更灵活多样产品，以更全局的业务视角、更联通的业务和交易数据，为线上业务提供更高效、灵活、安全的产品和服务。基于市场变化与需求，顶象推出新一代金融风控——顶象风控系统5.0 。

顶象风控系统5.0 拥有“3+3+2”的技术能力，充分满足监管部门对于全流程风险管控、实时反欺诈和智能模型建设的要求，从而为金融机构提供技术全链路、业务全流程的风控体系。

第一个“3”是三大平台：实时决策平台整合金融机构内部数据、征信数据、业务请求数据及三方数据，通过实时计算生成指标，利用规则集、决策流、决策表、决策树、评分卡等方式可视化的配置策略，并通过自定义的函数以及对接在线模型来进一步扩展实时决策能力。智能模型平台通过拖拉拽的方式高效的生成模型，并且可以具备一键上线的能力，同时更是一个存量模型运营、评估监控的平台。关联网络平台基于金融知识图谱构建清晰直观的关联关系图谱，通过交互式的风险探索，实现各类算法实现团伙类风险的识别，沉淀完整的团伙风险运营机制。

第二个“3”是三大工具：包含支持17类代码混淆加密并自带“蜜罐”功能的端安全，跨平台支持iOS/Androi/WEB的设备指纹，以及有效识别阻断99.99%批量机器行为的无感验证。

第三个“2”是两大专家服务：为客户提供策略建设、冷启动、策略优化、活动护航等专家咨询服务，以及定制化建模服务。

在业务应用上，顶象风控系统5.0具有以下三个特点：

融合信贷与交易场景：实现不同产品组合中的信贷、交易、营销等流程的风险防控以及多业务场景下的风险互通共享。

专有用户分析中心：提供多维度风险分析，实时对新增用户进行有效把关，并可以能够持续挖掘存量用户的风险和价值。

有效防控团伙欺诈：具有交互式的关联风险探索能力，精准挖掘日益突出的团伙欺诈。

满足金融机构个性化服务需求

顶象风控系统5.0满足多渠道数字资产统一管理、多业务场景统一风控、风险决策可解释的需要，帮助金融机构提供个性化、差异化、定制化的金融服务。

实现多业务场景的统一风险管控

顶象风控系统5.0融合了不同的业务场景，实现风控和模型的进一步优化。内部不同业务渠道、不同场景的风险数据，能够直接用于实时计算和策略中，并通过覆盖端到端全链路的体系实现联防联控；中高风险用户会根据规则流转到审查中心，沉淀为案件，并借助关联网络会对离线数据进行进行潜在风险挖掘；央行征信、失信名单、全球洗钱名单等数据，作为重要指标直接应用到贷前、贷中等风控策略中；对于被标识为风险的客户，根据严重程度将信息回传给征信等外部系统，沉淀为案件，并成为关联网络离线分析的指标。

实现多渠道数字资产的统一管理

顶象风控系统5.0帮助金融机构建立零售用户全生命周期深度画像。基于关联关系的标签体系、深层关联结构的挖掘、解释、监测等，根据具体需求灵活构建场景应用，以融合大数据、业务经验、和模型洞见等海量信息于一体的知识图谱，为金融机构零售部门的存贷汇等业务实现降本提效、打造智能的知识中台。

让每一步风控决策都可解释

顶象风控系统5.0让风控决策皆可解释。可解释性让客户了解贷汇各项业务的进度、理由及下一步措施等，满足客户知情权需求；让监管层了解政策执行情况，满足穿透式管理需求；让银行全面掌握各项决策背后原因，满足金融机构进一步优化产品和提升流程效率。

可解释性指人类能够理解决策原因的程度。比如，拒绝用户的贷款申请，需要给出详细的依据、分析结果，并给客户提出具体的改进修正措施等。这样不仅有良好的客户体验，建立友好的客户体验，帮助架构师优化产品，使之更好满足用户需求，从而帮助运营人员分析产品、运营、营销数据，以更好运营的优化等。

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