摘要
中国移动金科公司成立于2019年，是中国移动的全资子公司。为促进金融与科技的深度融合和协同发展，中国移动金科公司与金融机构开展了基于大数据技术的购机消费贷款风险控制应用实践，充分利用大数据、联邦学习、知识图谱等技术，发挥运营商特征数据与金融行业数据跨界融合的优势。一方面直接为千万用户提供普惠金融服务，另一方面寻求跨行业数据合作的技术解决方案，助力国家普惠金融战略。
主要发现
在金融机构展业过程中，基本规律和内在要求的核心仍然是风险控制。基于中国移动海量用户数据资源，中国移动金科构建了以风险控制为核心的大数据产品体系，实现更紧密的合规，帮助金融机构实现强监管、严数据监管；
信用白户使用金融服务有障碍。中国移动金科采用多方可信安全环境模型，采用垂直联邦学习方案，整合运营商数据和财务数据，在用户风险评估、风险控制决策优化等方面为金融机构提供决策依据。同时解决了信贷白户的首贷问题，促进了普惠金融方面的业务发展。
▏分析师的建议
基于通信行业的特征数据，利用设备指纹技术为用户提供唯一的终端标识，利用图计算技术建立用户社交关系图谱。在充分挖掘用户注册账号、常用设备、消费习惯、行为轨迹、社交关系、账号设备关系等关键节点的基础上，可以准确识别黑产人员的风险设备和诈骗账号，拦截风险交易，降低黑产诈骗风险。
中国移动金科公司与金融机构之间建立了一个可信、安全的计算环境。通过加密机制下的参数交换，可以保证参与者之间的数据安全，打破行业竞争带来的数据壁垒和数据伙伴之间的隐私安全，促进跨域企业级数据合作，诞生可信安全环境下基于联合建模的新型合作模式。
分享专家:中国移动金融科技有线公司技术创新中心解决方案专家秦永超。
作者:沙丘社区分析小组
来源:沙丘社区-数字实践交流与选择服务平台
01
案例企业
中国移动金融科技有限公司(以下简称“中国移动金科”)是中国移动的全资子公司。2019年成立。依托主营业务的独特优势和资源禀赋，在科技和金融领域拓展新领域，将通信用户转化为金融用户，构建了国内最大的“通信+金融”生态圈。目前专注于积分、支付、注销、保险、征信、超级SIM卡六大业务板块。
02
项目背景
随着互联网金融产品和平台的快速发展，大数据业务发挥着重要作用。在金融机构展业过程中，基本规律和内在要求的核心仍然是风险控制。基于中国移动海量用户数据资源，中国移动金科构建了以风险控制为核心的大数据产品体系，实现合规化，帮助金融机构实现强监管、严数据监管。
为落实国家首个《金融科技发展规划(2019-2021年)》，促进金融与科技深度融合协同发展，2019年底，中国人民银行、国家发改委、科技部、工信部等六部委联合在北京、上海等10个省(市)开展金融科技应用试点，涉及金融、医疗、社保、养老、三农等多个行业。
作为国家金融科技试点项目，中国移动金科公司联合南京银行、外贸信托等金融机构，共同开展了基于大数据技术的购房消费贷款风险控制应用实践，探索运用大数据、联邦学习、知识图谱等技术，充分发挥运营商特征数据与金融行业数据跨界融合的优势。一方面直接为数百万用户提供普惠金融服务，另一方面寻求跨行业数据合作的技术解决方案，助力国家普惠金融战略。
该项目旨在解决两个主要问题:
问题一:黑产诈骗。黑产诈骗主要利用虚假信息发起伪造的授信申请，实施骗贷，造成大量逾期案件。现实生活中，黑产的产业链相对成熟，规模惊人。网络黑产市场规模已达1100亿元，从业人员超过200万人。
问题二:有征信的白户。目前征信数据覆盖约10亿用户，仍有近4亿人属于白贷户。信用数据缺失，信用数据不完善，导致办理业务时被拒。
为了解决以上两个问题，中国移动金科公司利用中国移动作为运营商的数据优势，基于多维度、广覆盖、大数量的优势，助力普惠金融开展战略:
优势一:维度多。中国移动拥有9.5亿用户，集团信息技术中心实现了全网各省公司、专业公司高价值数据资产的整合采集，涵盖实名、终端、通信圈子、位置、上网、短信等通信数据。可以有效识别虚假用户信息、虚拟终端、虚拟小号、帮派、多头等高危欺诈行为，帮助金融机构降低金融业务风险。
优势二:覆盖面广。运营商数据基本覆盖中国所有用户。以中国移动为例，备选数据覆盖9.5亿用户。利用大数据征信技术对运营商海量备选数据进行整合处理，构建征信模型和算法，可以对9.5亿用户形成信用评估，有效填补传统征信空 white。
03
解决办法
中国移动金科科技大学的数据产品以中国移动通信数据和金融业务为基础，以中国移动金科丰富的金融业务实践积累、数据挖掘和模型构建能力为核心技术元素，打造覆盖金融行业各种场景的金融科技大数据产品。
在金融实践过程中，大部分银行、消费金融等借贷机构都会规定不受理白贷户，这将成为白贷户使用金融服务的障碍。
通过多方可信安全环境模型的构建模式和垂直联邦学习方案，中国移动金科整合运营商数据和财务数据，打破数据合作伙伴之间因行业竞争、隐私安全等问题产生的数据壁垒，驱动跨域企业级数据合作，提高对用户的财务风险预测。
通过对运营商数据和财务数据的探索和整合，充分挖掘通信数据在信用风险评估中的应用模式，以赊购网预授信为支撑，创新赊购业务预授信模式。
基于底层大数据模型算法，给予用户信用的财务画像，输出评分，金融机构转化成表格，前置授信额度在前端展示，避免用户业务环节运行后的结果，提升用户体验，优化业务办理流程，减少业务办理环节，提高业务办理效率。
同时，模型的评分结果与资金提供方同步，为金融机构在用户风险评估、风控决策优化等方面提供决策依据，进一步降低金融风险，解决了白贷户信用贷款的首贷问题，促进了普惠金融领域的业务发展。
中国移动分公司通过数据资源叠加的技术能力，构建了基于通信数据的信用评估体系，可为全国9.5亿移动用户提供信用评估服务，其中8亿用户达到了信用条件，获得了用人单位的预授信额度，改善了普惠金融中心金融系统信用缺失的问题，弥补了信用数据覆盖的不足，为用户使用金融产品和服务提供了条件。
此外，中国移动金科公司进一步开发通信行业的特征数据，利用设备指纹技术为用户提供唯一的终端标识，利用图计算技术建立用户社交关系图。在充分挖掘用户注册账号、常用设备、消费习惯、行为轨迹、社交关系、账号设备关系等关键节点的基础上，精准识别黑领人群的风险设备和欺诈账号，拦截风险交易。
04
价值和效果
目前，中国移动金科公司基于大数据技术的购房消费贷款风险控制实践项目已在信贷购房场景中广泛推广应用。基于试点省份良好的应用效果，中国移动金科公司已与70多家金融机构合作了赊购业务，并在31个省份完成推广，取得了突出的便民服务成效。具体来说:
第一，提高金融服务质量。利用运营商数据有效降低消费信贷逾期风险，识别预风险，展业期间合作金融机构用户整体逾期率下降约40%，有效防范违约金额1.12亿元。同时，通过IP、设备、手机号、身份证号等维度的关联，利用图算法挖掘潜在风险，发现涉黑团伙账号超过9000个，可以实时拦截风险交易，降低诈骗风险。
第二，塑造标杆数据合作模式。中国移动金科通过数据资源降低金融机构在风控端的成本，补充金融机构在风控端的能力，帮助小微金融企业和乡村振兴稳步发展。基于可信安全计算环境的大数据联合建模，探索通信数据与金融数据相结合的方案，解决跨行业合作的问题。目前，中国移动金科公司已与多家金融机构开展深度合作，重点拓宽业务合作场景，将消费分期的风控能力引入其他消费分期业务场景。
第三，填写普惠金融征信空 white。作为替代数据，中国移动金科覆盖约4亿白信家庭，使其能够享受便捷的金融服务，并为中国9.5亿移动用户提供信用评估。促进上下游企业的进货渠道和业务发展，从产业链的角度来看，既能促进经济发展，又能降低金融风险和社会隐患，未来可以推广到家电、数码产品等方向。
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原文地址"案例研究ㅣ中移金科：基于大数据技术的购机消费贷风控应用实践"：http://www.guoyinggangguan.com/xedk/267708.html。
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