北京商報訊（記者 劉雙霞）在防范網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)違規(guī)經(jīng)營風(fēng)險的同時，市場對借款人“惡意騙貸”、“過度借貸”所引致的風(fēng)險也引起關(guān)注。8月22日，北京商報記者獲悉，中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會（以下簡稱“中國互金協(xié)會”）發(fā)布《關(guān)于防范虛構(gòu)借款項目、惡意騙貸等P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險的通知》（以下簡稱《通知》）提到，鼓勵P2P網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)與資金存管商業(yè)銀行加強合作，用“人臉識別”等技術(shù)查驗核實借款人身份信息。

　　《通知》提到，中國互金協(xié)會在專項整治中發(fā)現(xiàn)，有一些P2P網(wǎng)絡(luò)借貸機(jī)構(gòu)以及借款人存在虛構(gòu)借款項目信息、惡意騙貸等違法違規(guī)行為，嚴(yán)重擾亂了市場秩序，侵害了人民群眾合法權(quán)益。

　　對此，《通知》要求，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸機(jī)構(gòu)應(yīng)引導(dǎo)借款人樹立誠信理念，在組織對接借款項目時，應(yīng)要求借款人在借款時簽署信用承諾書，保證其提供信用信息、資金用途、還款來源等借款資料的真實性，如提供資料存在虛假不實的，借款人將承擔(dān)相應(yīng)法律責(zé)任。

　　EmoFin AI多模態(tài)金融反欺詐項目創(chuàng)始人魏清晨認(rèn)為，承諾書的約束力有一定限制，資金用途、還款來源的真實性，也需要在放款之后對賬戶流水進(jìn)行核驗。

　　同時，《通知》提到，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸機(jī)構(gòu)應(yīng)與開展資金存管業(yè)務(wù)的商業(yè)銀行加強合作，鼓勵商業(yè)銀行在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人開戶、提現(xiàn)等環(huán)節(jié)采用“人臉識別”等先進(jìn)技術(shù)手段查驗核實借款人身份信息。

　　魏清晨表示，“人臉識別”技術(shù)，一方面是身份核驗精度，通過面部特征提取，聯(lián)網(wǎng)公安部的公民身份數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行身份比對；另一方面是活體檢測，需要用戶完成一些指定動作，如“眨眼”、“張嘴”、“搖頭”等。從這兩點來講，都已經(jīng)可以滿足金融場景的需求。目前，一些頭部網(wǎng)貸平臺的確已經(jīng)先后采用了這類技術(shù)。

　　在魏清晨看來，利用“人臉識別”等技術(shù)核驗身份，的確是一種精準(zhǔn)度高、應(yīng)用便捷的身份核驗入口，便于有效打通“數(shù)據(jù)孤島”，使得同一借款人不同來源的多種征信數(shù)據(jù)匯總評分，進(jìn)而形成更全面、更精細(xì)的客戶畫像。

　　不過，蘇寧金融研究院互聯(lián)網(wǎng)金融中心主任薛洪言也指出，人臉識別環(huán)節(jié)的引入，增加了成本，在用戶體驗層面也少了一些便捷性，尤其是如果引入的人臉識別解決方案不太成熟，識別失敗率過高會降低用戶轉(zhuǎn)化率，所以應(yīng)用層面的普及性還有待提升。

　　除了“面部動作識別”技術(shù)之外，魏清晨進(jìn)一步介紹，“語音聲紋識別”也是一種有效的新興技術(shù)。不僅可以用于識別借款人的身份，更加可以識別借款人信審信息的真實性和逾期行為的主動性。誠實客戶和被動逾期客戶，是努力還款的；而欺詐客戶和主動逾期客戶，是拒絕還款的。由于這兩類客戶的還款動機(jī)截然相反，所以他們在信審和催收環(huán)節(jié)，表現(xiàn)出來的情緒結(jié)果、情緒活躍度、特定問題的應(yīng)激反應(yīng)等都存在人工難于察覺的較大差別。這種應(yīng)用方案，已經(jīng)開始幫助信和財富等網(wǎng)貸平臺進(jìn)一步提高風(fēng)控反欺詐的能力，降低壞賬，保障資金安全。

　　薛洪言也指出，人臉識別屬于生物特征識別技術(shù)中的一種，其他如指紋識別、虹膜識別、聲紋識別等都屬于此類；常用的用戶核身方式除了姓名、身份證、手機(jī)號、銀行卡、靜態(tài)密碼、動態(tài)驗證碼等基礎(chǔ)手段之外，還包括設(shè)備指紋（通過手機(jī)等設(shè)備核身）、位置信息、關(guān)系圖譜等手段。

　　此外，魏清晨還建議，在面審環(huán)節(jié)增加多頭借貸、資金用途、還款來源等問題的反欺詐評分權(quán)重，利用“面部動作識別”技術(shù)，也就是微表情、眼神等去分析借款人上述問題表述的真實性，此類技術(shù)已經(jīng)可以幫助風(fēng)控人員識別70%的欺詐客戶。