消费金融领域面临着产业规划和监管不足、信息和数据安全保护不足、金融欺诈行为肆无忌惮、野蛮生长等问题。为打造安全的消费金融产品，国内某大型消费金融机构与中国联通大数据联合打造“智能风险管控业务系统”，构建灵活、安全、高效的风险管控管理体系。
国家统计局数据显示，2019年上半年，全国居民人均消费支出达10330元，比上年同期名义增长7.5%；全国社会消费品零售总额19.5万亿元，同比增长8.4%；消费对经济增长贡献率达60.1%，拉动经济增长3.8个百分点。这些数字表明，消费仍然是经济稳定增长的重要动力。
随着消费数据的上升，消费金融业务也在增长。居民旺盛的消费需求为消费金融市场开辟了巨大的发展空间。有了大数据、AI、区块链等新一代信息技术的加持。金融业逐步步入金融科技化阶段，行业服务质量和水平大幅提升，金融交易成本不断降低，发展广度和深度不断向前推进。
但不容忽视的是，消费金融领域存在产业规划和监管不足、信息数据安全保护不到位等问题。相关数据显示，我国网络黑产品从业人员超过150万人，产业化趋势正在发展。其中，金融欺诈肆无忌惮、野蛮生长，欺诈行为模式复杂、难以识别。超过50%的坏账损失来自于此，每年造成的损失达到1000亿。如何构建安全智能的金融反欺诈系统，成为消费金融企业面临的挑战。
为了更好地服务用户，打造安全的消费金融产品，国内某大型消费金融机构携手联通大数据，共同打造“智能风险管控业务系统”，构建灵活、安全、高效的风险管控管理体系，对不同用户、不同场景的消费进行智能分类、自动核对，有效拦截欺诈、假冒等行为；同时，基于中国联通大数据的建模能力，双方联合开发了贷前系统“wo信用评分”，筛选出优质用户群体制定贴心的定制化运营服务，打造专属会员信用服务体系，从而打造高粘性金融消费场景。
智慧加持让金融诈骗无处藏身。
构建消费金融反欺诈体系，需要在保证数据安全和用户隐私的前提下，提供尽可能多的数据源，同时更需要用严谨的模型确定其真实的行为模式。在此基础上，系统还应支持金融业务大规模、高并发、毫秒级的特点。数据和技术的高门槛使得消费金融企业在构建反欺诈体系时存在成本高、周期长、效果不显著等问题。
结合这家消费金融机构的实际需求，中国联通大数据公司在充分保障用户隐私的前提下，为客户打造了规模领先的数据资源库。同时，行为洞察、关系图等数十种反欺诈智能模型，都是为客户量身定制的。基于数百万真实金融场景样本数据，筛选出500多个特征维度，对恶意者识别准确的KS值高达0.45。与传统的反欺诈工具相比，识别准确率大大提高。
此外，为进一步提升对恶意用户的识别能力，联通大数据携手腾讯安全，纳入腾讯安全营销反欺诈产品解决方案，整合数千万恶意IP和历史欺诈IP，以及数亿个具有不同网络风险的手机号码的识别能力，引入社交、游戏、金融、电商、O2O等领域的黑色大数据进行交叉比对