迄今為止，國內網際網路金融企業中估值最高，擁有金融牌照最齊全的螞蟻金服集團是如何做風控的?

　　有媒體報道，螞蟻金服預計將於4月中旬完成第二輪融資，計劃最多融資人民幣200億元，目前已獲得超500億美元(約合3257 億元人民幣)的估值。此輪融資將為螞蟻金服在2017年的IPO預計奠定基礎。

　　3月7日和8日兩天，21世紀經濟報道記者採訪了螞蟻金服旗下所有板塊的風控相關負責人，解密了螞蟻金服基於雲計算和大數據的安全能力，以及賬戶安全、數據安全體系、技術保障能力。

　　螞蟻金服提供的一組數據顯示：目前螞蟻金服有6000余名員工，超過1500個員工從事風險管理業務;投入2200多臺伺服器，專門用於風險的檢測、分析和處置;平均100毫秒實時風險識別與管控能力，比眨一次眼快四倍;支付寶資損率十萬分之一以下，最好的時候百萬分之四，在世界上都屬於領先水準。

　　風控核心“CTU”真實案例還原

　　3月7日，螞蟻金服專案風險部、情報資訊處理中心總監鄭良西對21世紀經濟報道記者表示，平颱風控的武器是“CTU ”，即基於海量數據的智慧風控大腦。

　　CTU的核心就是判斷是不是賬戶主人在操作，交易請求是不是可信，可信就通過，不可信就去驗證，驗證還不通過阻止交易。主要從用戶檢測，包括買家的資訊、賣家的資訊，及歷史交易資訊等等。

　　比如説，一個用戶上網基本上就買買健身設備，或者衣服，突然某天上網買遊戲點卡，可能就存在風險，包括設備環境、交易環境、終端設備。用戶平時都在杭州，突然晚上12點在廣西那邊買了一個東西，這可能就存在風險。包括一些行為，賬戶與賬戶之間，賬戶與設備、與場景之間的一些行為檢測來判斷這個是不是本人在操作。

　　這種風險，80%左右是通過智慧審理方式處理，還有一部分是通過人工的方式審核。在審核以後確定是詐騙案件的，螞蟻金服會把同類型的案件串並案，推送給具有管轄權的公安機關。

　　一個真實的案例是，去年廣東深圳的一個會員黃先生，45歲，平時都是在網上買一些理財，轉轉賬，用的是蘋果作業系統。同年6月7日中午12點，他收到偽基站發的短信通知中獎了，便輸入了身份證、銀行卡資訊，然後點擊確認，實際上就是下載了木馬。

　　然後詐騙團夥通過木馬獲取了他的驗證碼，修改了登錄密碼和支付密碼。騙子在廣州登錄，再到淩晨00：25的時候，下單買了一個蘋果5S，在輸入支付密碼時，CTU就判斷這個交易失敗，同時對這個賬戶支付功能進行了限制。

　　這樣的案件危害不僅僅是支付寶一家公司，而是整個網際網路金融生態。

　　螞蟻金服提供的數據顯示，自2014年4月-2015年3月，抓獲犯罪嫌疑人數百人，移交到公安機關的案件達到上百件。在螞蟻金服破獲的案件中，賬戶盜用類的案件佔比達到70%。其餘還有紅包、賭博、欺詐、騙取貸款、反洗錢、銀行卡盜用、設備丟失等。

　　支付寶不做第三方託管

　　在P2P近年來頻頻爆發數百億元的大案件時，多家銀行都開始收緊對P2P的支付通道，支付寶沒有輕易接入p2p，成功躲避了這一輪的風險爆發期。

　　螞蟻金服國內風險管理部資深經理鄭亮專門負責外部商家的風險管理，鄭亮表示，2012年P2P行業剛剛興起，不少公司也主動找支付寶，希望作為其第三方託管機構。

　　“當時我們也去考察了國內外的P2P公司，感覺行業定位不清晰，不是承擔資訊仲介的角色，整體來説我們覺得風險太大。”鄭亮解釋稱，“支付寶期望推送給客戶的支付業務是安全的，有保障的。”

　　出於對風險的敬畏和對客戶的考慮，支付寶決定暫時不介入P2P行業。

　　“從收單和支付清算來看，P2P不是一個好的類型的服務。如果作為第三方託管的業務來看，也不是我們要拓展的業務範圍。現在看不會接入，未來還不能肯定，整體比較謹慎。”鄭亮稱。

　　前車之鑒就是2011年開始火爆的團購。

　　鄭亮介紹，當時對支付寶來講，團購實際上就是一個B2C的商家。但因為行業燒錢較厲害，後來企業倒閉和虧損也會頻率比較高。這導致很多用戶通過支付寶買團購券而不能使用。此後，支付寶會把一些不是特別靠譜的行業商家做了一些取捨。

　　微貸已推廣至阿裏體系外

　　網商銀行風險管理部總監盛子夏3月7日對21世紀經濟報道記者表示，網商銀行的風控模型和傳統銀行的模型有所區別。

　　舉例來説，如果一個淘寶的商戶要貸款，只需登錄到賣家中心，然後點我要貸款，系統就會把你這個客戶是否準入，能貸多少款，然後你的定價是多少都會計算出來。這些都是通過雲決策系統背後進行實時的計算。當客戶點一下那個申請的時候，他就可以直接把這個錢幾秒鐘之內貸到他指定的賬戶裏面去。

　　這整個流程構成了大數據在螞蟻金服所做的微貸業務方面的應用的全圖。

　　除了小微企業，螞蟻金服還基於大數據的風控模型，向個人消費者提供消費金融服務。比如推出不久的螞蟻花唄，用戶在淘寶天貓上購物時可以先“賒賬”，實現“這月買、下月還”網購體驗。

　　但信用模型傳統金融機構也有，螞蟻的模型和他們有什麼區別?

　　盛子夏介紹，金融機構能拿到的數據，一般來講就是客戶跟過往金融信貸方面指標非常相關的系列指標。但螞蟻金服考量維度更立體，比如金融信用歷史，他的社會階層、教育背景、家庭住址是否穩定，學歷，“然後平時借錢還不還，人品怎麼樣。這是用一種更加柔性，或者説更多緯度去描述一個人的方法。”

　　因此螞蟻做得更多的是那些在傳統金融機構裏面貸不到款的人，或者傳統金融機構很難對他做信用評估的群體。

　　盛子夏表示，目前網商銀行也有針對阿裏體系以外的小企業提供貸款服務。其最重要的是降低了用戶的貸款門檻，增加了貸款的可獲得性。

　　例如其用戶的平均支用額度在4萬元，旺農貸最低可貸1000元。另一方面通過網際網路技術和大數據風控，支援並鼓勵用戶隨借隨還的，用戶的平均支用週期很短，因此他們實際的成本是較低的。