人脸识别应用在身份核实
据腾讯征信总经理吴丹介绍,反欺诈产品:包括人脸识别和欺诈测评两个主要的应用场景。人脸识别主要应用在身份核实的相应场景。目前已应用在腾讯的微证券等产品上。欺诈测评是对客户的欺诈风险提供一个等级评估,等级越高提示欺诈风险越大。
吴丹表示,对于金融机构而言,最怕的诈骗是犯罪团伙运用金融机构的审核漏洞,进行批量团伙犯罪。而在贷前利用人脸识别为贷前审核把好关,尽量避免团伙欺诈和欺诈惯犯的混入。比如,在不同人在同一部设备上,用一个地址、关联人被重复地使用,都会被反欺诈系统检测出来。
南都记者当天体验发现,人脸识别主要包括三个步骤。在扫描身份证后,需进行人脸识别鉴定和活体识别。吴丹表示,目前腾讯的人脸识别技术已经非常成熟。据LFW评测,腾讯的这项技术目前已经达到世界第一的水平。识别准确率为99.6%。而在实际的互联网金融场景测试中,可在0.01%的错误率下,通过率达到90%以上。
据悉,过往在金融交易中的个人识别,主要通过“三亲”(亲见原件、亲见本人、亲见签名)来保证。腾旭征信安全管理部副总裁助理黄磊的解释是:传统金融机构的人脸识别成功概率只有60%-70%。
广发银行已经确定合作
除了人脸识别,腾讯征信的另一个重要产品将是信用评级。和芝麻信用采取打分以及此前腾讯向南都记者展示过的打分报告不同,个人信用运用于手机上QQ的版本将采取打星的形式。一共7颗星,亮星颗数越多代表信用越良好。
吴丹介绍,星级主要由用户在微信、手机QQ支付以及消费偏好,在腾讯产品内各资产的构成、理财记录,财付通账户是否实名认证和数字认证,消费贷款、信用卡、房贷是否按时还等四个维度构成。不过他表示,他们尽管采集了腾讯上的数据,但不会涉及用户的聊天记录、图片等。
腾讯方面介绍,腾讯征信整合已有的征信产品根据不同的业务需求,在贷前贷中贷后为金融机构提供整套的实时在线的风险管理解决方案。在贷前利用人脸识别和欺诈侦测为贷前审核把好关,尽量避免团伙欺诈和欺诈惯犯的混入,并根据已有的腾讯数据模型结合具体的金融产品、客户群体和场景提供个性化的风控决策。用征信产品将客户和金融产品深度结合。据悉,目前主要圈定和银行、小贷、P2P等机构进行合作。广发银行已经确定和腾讯进行合作。
广发银行信用卡中心风险管理和决策管理助理总监龙雨对南都记者表示,传统的银行传统数据模式主要信息采集包括银行内部的数据如客户基本资料,消费、透现信息,循环、延滞信息,营销活动信息,催收信息等,以及包括来自外部的央行征信和学历。而来自互联网的数据将帮助银行能更充分了解客户,如何利用这些数据,各家银行目前都在摸索阶段。
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