⑴ 又一家P2P倒閉，消費金融與P2P到底有何區別
消費金融跟p2p的區別還是挺多的：1.資金端，p2p的資金端主要是個人，消費金融平台的資金版端主要是機構（包權括p2p平台、信託、銀行等）2.資產端，任何可以做分期消費的場景都可以是消費分期的資產端，p2p的資產端主要車貸、房貸、企業貸這些。
⑵ 消費金融反欺詐怎麼處理
隨著復互聯網技術的發展、刺激消費政制策的持續出台、消費金融牌照管制的放開、居民消費能力提升和消費觀念的升級，消費金融成了一個風口。
根據《2016中國消費金融行業報告》，目前在中國消費金融領域主要的參與者有消費金融公司、互聯網消費金融產品、銀行消費貸款、汽車金融分期、信用卡分期、小貸公司、典當融資和P2P。
這個通常來講，一般都要有自己的一套風控和風控反欺詐系統，可以是自己搭建的，迪蒙金融反欺詐系統依託騰訊獨一無二的大數據風控能力以及迪蒙科技集團強大的互聯網金融解決方案開發經驗，系統可精準識別惡意用戶與惡性行為，幫助銀行、證券、保險、P2P等金融行業客戶，輕松破解在支付、借貸、理財、風控等業務環節遇到的欺詐威脅。從目前來看，國內主流P2P平台都選擇了兩者的結合，發揮各自的優勢，將風險降到最低。
⑶ 怎麼處理消費金融反欺詐
1、貸前檢測
精準識來別虛假信息自申請、冒用身份申請、高危用戶申請、機構代辦、多頭借貸、組團騙貸等互聯網金融風險。
2、貸後監控
實時更新欺詐信息庫，定期對存量用戶檢測，及時發現跨平台逾期、多頭借貸、用戶異動等風險。
3、黑產情報
黑產情報雷達系統全面掌握互聯網金融黑產的行為特點，自動學習和決策，並作出針對性的打擊策略。
4、風險分析
全網風險數據收集，對平台提供全方位的滲透測試和安全評估服務。
迪蒙金融反欺詐解決方案是迪蒙與騰訊戰略合作、聯袂打造的一款智能大數據反欺詐產品。依託騰訊獨一無二的大數據風控能力以及迪蒙科技集團強大的互聯網金融解決方案開發經驗，系統可精準識別惡意用戶與惡性行為，幫助銀行、證券、保險、P2P等金融行業客戶，輕松破解在支付、借貸、理財、風控等業務環節遇到的欺詐威脅。
⑷ 互聯網消費金融的主要風險是什麼
在消費金融領抄域，一般都分為都分為貸前、貸中、貸後三個環節，欺詐識別和信用評估是至關重要的兩點。大數據風控平台神州融認為，互聯網消費金融面臨兩大突出風險。
一是操作風險，主要包括由於客戶欺詐行為而帶來的欺詐損失和信息系統操作失誤、缺陷、攻擊而帶來的風險；
二是信用風險，主要是因次級信用群體帶來的直接損失。
這就需要在發展互聯網消費金融業務時更加註重風險控制，通過制定和設計更科學的風控政策和風險模型，建立強大的信用評分和決策系統、反欺詐系統以及催收管理系統，同時加強核心信息系統自主研發能力，加強系統安全監測和內控管理，實現風險能控、可控、易控。這兩個風險可以通過大數據風控有效降低，進而挽回不必要的損失。
⑸ 人工智慧是如何應用於金融反欺/詐領/域的具體技/術和場景如何
一、什麼是消費金融行業的反欺詐？
說起「反欺詐」，放在三年前提起或許還有很多人感到陌生，這種主要面向企業級的應用，通常深藏在銀行、保險等金融行業的內部系統中，亦或者是各大互聯網公司安全系統中，說起來總帶著幾分神秘感。
近些年，隨著「互聯網 金融」的迅速壯大，誕生出不少第三方公司，專門為金融機構提供風控和反欺詐服務， 「反欺詐系統」這才在金融科技圈流傳開來。
其實縱觀整個金融服務業，尤其是借貸業，大家都面臨著兩種相同的風險：欺詐風險和信用風險。欺詐風險，主要指的是借貸申請人沒有還款意願；信用風險，主要指的是借貸申請人沒有還款能力。在我國，放貸機構所承受的欺詐風險遠超過信用風險。
對於這種情況，Maxent（猛獁反欺詐）的創始人張克曾說過："金融是一個'刀口舔血'的行業，風控是生命線。沒有好的風控，金融機構很難生存下去。所以，金融業反欺詐的風控需求一直很強勁。"
二、數據 技術能否滿足反欺詐系統？
面對形形色色的欺詐份子和欺詐手段，如何解決欺詐風險，成為眾多借貸公司的頭號問題。反欺詐作為一個業務，流程包括三個步驟：
1、檢測（Detect）。 從技術層面來看，利用演算法，自動檢測異常，從數據層面來看，建立黑名單，及時發現風險；
2、響應（Response）。對異常行為採取阻斷一次交易、拉黑或者其他方式；
3、預防（Prevention）。將異常行為收錄入黑名單等，固化成規則，如果下次再有行為觸碰到規則，系統會進行預設的響應。
舉一個例子，銀行的反欺詐方法是建立基於專家經驗的規則體系，其運作模式是：將遇到的每一次欺詐的行為特點記錄下來形成「規則」，下次再遇到此類行為規則體系會自動做出人工介入或拉黑的響應。
但是，通過黑名單進行反欺詐檢測會隨著時間的推移失效，失效的速度可能會很快。因為黑名單的記錄是基於之前發生的欺詐行為數據，欺詐份子的手段和技術不斷迭代更新時，並沒有一種有效的途徑去預測或預防下一次將會發生怎樣的欺詐行為。
消費信貸的普遍特點是小額、分散，互聯網消費信貸還具有高並發特點，單單使用傳統的專家規則體系是很難對抗互聯網消費信貸中的欺詐的，整個行業都在等待一種新的技術跟專家規則體系協同作戰，這時，有人提到了人工智慧。
三、人工智慧與反欺詐
說起人工智慧，美國政府曾發布過一份報告（美國總統行政辦公室和白宮科技政策辦公室，《為人工智慧的未來做好准備（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解釋，「一些人將人工智慧寬泛地定義為一種先進的計算機化系統，能夠表現出普遍認為需要智能才能有的行為。其他人則將人工智慧定義為一個不管在真實環境下遭遇何種情況，都能合理解決復雜問題或者採取合理行動以達成目標的系統。」簡單來說，人工智慧讓機器更加智能，使機器能夠最大化自身的價值。
人工智慧最重要的技術手段之一，就是機器學習。我們很容易聯想到前段時間谷歌AlphaGo大勝圍棋名家李世石的事情，這件事充分展現了大數據雲時代機器學習的強大實力，機器學習也是人工智慧近期取得的很多進展和商業應用的基礎。
機器學習在反欺詐運用上同樣十分流行，Forrester在其2015年的欺騙報告中曾指出，機器學習是一項阻止欺騙的發生，同時能保證快速決定的機制。如果說專家系統旨在模仿人類專家遵循的規則，識別拉黑曾經發生過欺詐行為，那麼人工智慧中的機器學習則依靠統計學方式自行尋找能夠在實踐中發揮功效的決策流程，分析大數據，進而預測用戶行為。
國外已有科技人士對人工智慧領域表示了高度關注，谷歌CEO桑達爾·皮查伊表示：「機器學習是一項顛覆性的核心技術，它促使我們重新思考我們做一切事情的方式。我們將這項技術應用於我們的所有產品，包括搜索、廣告、YouTube或者Google Play。我們還處於發展初期，但你們終會看到我們將機器學習系統應用到所有領域。」
國內，金融科技公司京東金融也在投身於這場科技浪潮，以它為例，來看看人工智慧在消費金融領域是如何實現反欺詐的。
四、從京東金融看人工智慧的反欺詐實踐
京東消費金融目前有兩大核心模型體系，既有專家規則體系，又應用了人工智慧，兩大模型體系中與反欺詐直接相關的是「司南」和「天盾系統」：
1、數據驅動的模型體系——「四大發明」
2、技術驅動的風控體系——「四重天」
△來源：零壹財經
天盾系統應用了人工智慧，是白條賬戶的風控安全大腦。主要用途是預測用戶是否有欺詐風險，對賬戶進行分析來給予不同等級的防範處理。
天盾系統借鑒了交易監控系統的經驗，針對注冊、登錄、激活、支付、修改信息等全流程，基於賬戶歷史行為模式、賬戶關系網路、當前操作行為和設備環境，評估賬戶安全等級、環境安全等級、行為安全等級，防範賬戶被盜、撞庫（指黑客通過收集互聯網已泄露的用戶和密碼信息，生成對應的字典表，嘗試批量登陸其他網站後，得到一系列可以登錄的用戶賬戶）、惡意攻擊等風險，實現全流程風險監控，形成反欺詐網路，極大地增加了惡意用戶作案成本。
京東金融既有內部生態體系產生的數據，也有不斷擴充的外部數據，覆蓋面廣、維度多、實時更新，這為人工智慧反欺詐奠定了強有力的基礎。通過自動化風控系統，實現全流程風險監控，欺詐惡意份子作案成本不斷提高。目前，京東金融風控系統累計攔截疑似欺詐申請數十萬起，攔截高風險訂單數億元。
五、人工智慧反欺詐的未來
人工智慧將不斷加強金融領域的智能化和反欺詐，通過人工智慧技術反欺詐，將是未來發展的大趨勢：
首先，欺詐者的行為在某些維度上與非欺詐者一定是有差異的，一個人如果偽造一部分信息，尚且比較容易，但是要偽造全部信息，一來十分非常困難，二來成本非常高。通過技術，將這種異樣捕捉起來，進而識別用戶的真正意圖；
其次，商業市場變化很大，銀行等大型機構僅僅利用自身的反欺詐團隊人手和技術，專業水平有限，很難跟上外部變化，必定需要專業的第三方服務；
最後，反欺詐並不是單一的技術，它具有多元化的特點，市場上很難出現一家機構能將所有技術都做得很精，舉一個例子：美國一家大型銀行平均會使用30家反欺詐機構的技術，而電商平均會採用7家反欺詐機構的技術。大量的市場需求，促進反欺詐更進一步的發展。
可以大膽預測，未來，會有更多的金融科技公司將把在消費金融服務的數據、機器學習等實踐經驗對外輸出，促進人工智慧在反欺詐領域的應用。而這，就是檸檬一直在做的事，致力於提供消費金融領域大數據風控技術和綜合解決方案，為金融企業提供個性化和產品化的大數據風控解決方案，通過資源整合，讓金融機構提升風控效率、降低風控成本。
⑹ 華夏信財在哪次的會議上提出過「消費金融人工智慧反欺詐」這樣的話題
之前看過一篇相關的報道，是在烏鎮舉辦的2017CTDC首席技術官領袖峰會上提出的。
⑺ 消費金融風控手段一般有哪些呢
目前主要有以下幾種：1，出借人自擔風險模式 2，保證模式 3，風險備用金模式 4，債權轉讓，風險備用金模版式 5，抵押，風險備用金模式 6，擔保機構擔保模式 7，金融機構信用，擔保機構擔保模式 8，小額貸款擔保模式。同時，為了最大程度降低風險，大多選擇了和第三方風控軟體提供商合作的模式，權將自有模式和三方結合起來，比如同盾反欺詐服務，應該是目前的首選了。
⑻ 消費金融中遇到反欺詐怎麼辦
在 這 種抄 情 況 下 ， 可 以 通 過 星 橋 數 據 的 壹 貳 信 用 風 控 系 統 ， 通 過 黑 名 單 反 欺 詐 系 統 確 保 數 據 的 真 實 有 效 ， 采 集 大 量 數 據 維 度 進 行 交 叉 比 對 ， 避 免 單 一 數 據 源 而 造 成 評 估 片 面 性 。