馬雲：油煙處理機出租P2P來找支付寶，我基本不理！
阿裡赴美IPO之後，狂歡之際，更多人關註到，當初建立在淘寶電商之上，如今對阿裡來說是最大“意外收獲”的支付寶卻並不在上市計劃內。同樣不在上市計劃之內的是包括支付寶在內的阿裡又一張王牌——阿裡金融，全稱：浙江螞蟻小微金融服務集團，如今更多人願意稱其為螞蟻金服。
在阿裡上市之後一個月，阿裡小微正式更名螞蟻金服，旗下框架初步浮出水面，當時的主要業務板塊還僅是包括支付寶、餘額寶、招財寶、螞蟻小貸，以及正在籌建的網商銀行。
記者日前走訪瞭螞蟻金服，揭秘這一已經將業務板塊拓展至支付寶、螞蟻花唄、網商銀行、芝麻信用、餘額寶、招財寶、螞蟻聚寶、螞蟻達客、保險業務等，囊括瞭“存貸匯”業務的金融巨艦的風控內幕。
采訪過程中，本報記者獲得一組數據，目前螞蟻金服共有員工6000餘人，其中有1500人專門從事風險管理業務，占據全部人員的25%。同時在這1500人中，又有超過三分之二為數據分析人員和技術研發人員。
在設備投入方面，大安全部門約有2200臺服務器專門用於風險監測、分析和處置;工具方面，共有5000~6000條規則、60多個模型用於風險的識別、分析和管控。
核心技術：CTU智能風控大腦
螞蟻金服在風險控制技術上的核心是基於海量數據的智能風控大腦，在內部被稱之為“CTU”。螞蟻金服安全 服務及數據事業群高級經理鄭良西對記者進一步解釋到，所謂CTU其核心任務之一就是判斷賬戶是否由賬戶的擁有者操作。
“如果是就通過，如果不是則要通過驗證，通不過驗證就要阻止交易發生。”鄭良西表示，CTU是通過多維度進行檢測和判斷，包括買傢信息、買傢信息、歷史交易信息等，判斷後會有管控決策以及人工審核。“80%是通過智能審理的方式處理，一部分通過人工方式進行審核。”鄭良西說。
用戶在實際使用賬戶的過程中，經常遇到的場景就是輸入驗證碼、短信驗證、安全問題回答等。在安全系統看來，每一次驗證對於用戶都是一次打擾，如何能夠在安全和用戶體驗之間平衡，打擾的頻次和打擾的方式起著決定性作用。
“這是一個集群化概念，用10%的高效互動，實現最大化的安全。”鄭良西稱當前交易的打擾率已經下降瞭65%。
除此，螞蟻金服在賬戶安全方面還根據事前、事中、事後進行瞭不同的風險防控手段。例如，事前將賬戶的風險分成，不同賬戶對應不同風險等級。事中，對新上線的產品進行風險評審以及監控策略方案評審。在走訪中，本報記者看到支付寶大樓某一層有一個藍色的實時全業務數據監控大屏。在事後，針對確定發生的風險事件打造瞭智能風險審理系統。
記者在采訪過程中瞭解到，目前螞蟻金服正在與公安機關、檢察院、法院合作，對線下擾亂互聯網金融秩序的的違法犯罪分子協同打擊。數據顯示，在過去螞蟻金服協助破獲的案件中，70%為盜用案件，其中具體包含銀行卡盜用、賬戶盜用、設備丟失、掃號、洗號等，除盜用案件外還包括紅包賭博、騙取貸款、木馬案件、反洗錢等。
在螞蟻金服這一大機器運轉中，無論是業務發展、產品策劃、市場營銷還是風險防控，每一個環節都是由一個個數據構成的， 螞蟻金服信息安全部總監王心剛稱，“數據使用的策略是按需申請，且是最小授權，即在滿足業務需要過程中的最小數據。”王心剛表示，在流轉層面，在螞蟻金服內部必須實現內循環。即當業務員在A業務系統進行操作的過程中，如果有數據需要傳導至B操作系統，不能夠發生先將數據下載到本機，再行上傳到B業務系統。“這個數據流轉路徑存在一定風險，我們一直強調數據不能落地。”
大數據：從獲取到應用要走6步
目前，螞蟻金服旗下的業務包含支付寶、螞蟻花唄、網商銀行、芝麻信用、餘額寶、招財寶、螞蟻聚寶、保險等，而這些平臺在從事與金融相關業務的同時也在做同一件事：“
數據沉淀”。
數據量對於螞蟻金服來說再某種程度上已經不再是問題，但當擁有足夠量的大數據時，距離利用數據進行風控貸款仍有很長的路要走。日前，網商銀行遞出開業8個月來的首張成績單，高達450億的貸款餘額中， 98%的貸款金額在5萬元以下。
網商銀行風控總監盛子夏在接受記者專訪時解密瞭數據微貸業務的始末。
“從原始數據獲取，到最後數據應用落地一共要走六步。”
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原始數據一共包含兩層，第一層是阿裡系統內部的交易數據和被稱之為CRM的客戶信息管理系統，第二層則是外部合作數據，如公共信息數據、以及第三方合作數據。“原始數據本身並不能產生商業價值，需要經過中間層數據的轉化。”盛子夏進一步解釋道，將原始數據匯總後進行地址庫、主題數據等分類，在這個基礎上形成基於中間層數據的衍生指標。“這之後才到模型階段，也就是更多人提到的信用評分、用戶標簽等。”
然而，信貸業務無法完全依賴單位指標的信用評分。“真正用做融資和貸款還要加入配套的，包含風險端、營銷端、安全端以及第三方評估數據等在內的數據策略。”
接下來，螞蟻金服開發瞭一套被稱為“通用雲數據決策系統”，根據成千上萬條數據判斷是否值得為某個客戶進行放貸，最後再將該決策系統對接至不同的應用場景
盛子夏稱，相對於傳統信貸模型，螞蟻金服的數據模型不會機械地看待客戶，而是從一個更全方位的角度去看待，包括衣食住行、社會階層、教育背景、傢庭住址、學歷等。在這套模型之下，可將單筆貸款成本降低到幾分錢。
支付寶暫不對接P2P、眾籌
有P2P公司來找我們，但是我們已經沒有跟P2P公司接觸瞭。”螞蟻金服安全 服務及數據事業群國內風險管理部資深經理鄭亮在接受記者專訪時闡釋瞭支付寶對於P2P網貸行業的審慎態度，對於支付寶來說目前暫不願涉及P2P平臺第三方托管業務的范疇，在更深層次來說，也不願意對接該類B端企業作為支付寶收單商傢。
鄭亮稱，未來支付寶是否會改變這一想法，暫時還沒有結論，更大程度上需要取決於未來行業發展的方向和監管的完善。
本報記者瞭解到，除P2P被劃定在支付寶對接“敏感區”之外，同樣在這一領域的還包括眾籌，以及涉及線下資金歸攏、線下投資等脫離實體經濟的類金融服務。
但是目前行業中仍有P2P公司在試圖與螞蟻金服接觸，目標合作對象除能夠提供收單以及第三方托管的支付寶外，更多平臺將目標瞄準瞭芝麻信用。
支付寶之所以將P2P劃入“敏感區”，在鄭亮看來，主要取決於兩方面的原因，第一，行業定位上不明晰，P2P行業並非單純地承擔瞭信息中介角色在其中，行業規范性欠缺;第二，支付寶在對合作目標平臺進行盡調的過程中發現，大量平臺的核心風險管理崗位，甚至決策層的風險管理能力和意識尚未達到專業水平。
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