金融科技时代下零售金融该如何进行创新和转型？金融供给侧结构性改革背景下消费金融如何行稳致远？大数据在消费金融业务中的应用会面临哪些挑战？
9月20日，由凤凰网WEMONEY主办的2019零售金融科技（北京）峰会暨零售金融科技智库成立在北京举行，来自全国金融业界200余位行业领袖和超过300名金融精英，围绕上述话题，共同探索中国零售金融科技的未来趋势，分享业界最佳实践经验。
新网银行首席运营官刘波介绍，新网银行的贷款全部在手机上申请，没有PC端，在线用大数据评估，99.6%是机器评估，千分之4会交给人工，因为会有一些机器判断的临界点，需要人工去判断。做什么评估？就是反欺诈、信用风险，决定贷不贷，贷多少和价格多少。很多人说有数据，给客户评估完了以后就可以放贷了，实际上还差很大一步就是反欺诈，新网银行这么多人员中间，大概有1/3是和反欺诈相关的。户均万元的在线信用贷款，首先是欺诈风险。今天黑产已经产业化了，如果缺失了反欺诈，一天损失可能上百万、上千万。
当前，金融机构在反欺诈的手段中，人脸识别已经逐渐普遍，然而，刘波却指出，“通用的人脸识别技术如果用在金融上，很多时候已经失效了。你要考虑误杀率和客户体验，必然不能用最严策略，但一旦策略值放宽，就有可能被攻破。因此，人脸识别也必须加上其他策略组合起来用。”
刘波举了一个现实的例子，如今，在线下还有很多中介，每个人进来会交200元报名费，组织在一个会场，集中培训如何申请贷款。中介会教他们美化资料，申请贷款下来还会收几千到几万的服务费。这部分申请的客户不良率很高。
如何进行防范？刘波介绍了新网银行的实践经验，“第一，要把每个城市地理位置打很多个格子，如成都打了2300万个格子，这个大楼申请率突然提高，就把这个大楼申请入口关掉。第二，在拍照时，这个场所内能拍照的墙只有几面，我们对墙的背景进行背景识别，同一时间内背景相似的拒掉。第三，除了人脸的基本技术以外，还会结合手机的位置和手机和人脸的距离，如果距离大于一臂或者是用后置摄像头拍摄的，说明不是本人在拍照，是有人帮忙的，这些都是有问题的。当然黑产技术也在进步，这是一个不断竞赛的过程。所以要招非常多这方面的专业人才，实战中间一点点往前走的。”
