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近期，在我校金融研究所及河北省科技金融协同创新中心的大力支持下，自主研发成果《“长尾客群”金融业务的数据驱动信用风险管理反欺诈系统V1.0》（登记号：SR）、《区域产业供应链金融服务平台系统V1.0》（登记号：SR）成功获得国家版权局计算机软件著作权授权，该成果于年11月申报，年3月获批证书。
“‘长尾客群’金融业务的数据驱动反欺诈系统”聚焦长尾客户这一群体为金融行业带来的机遇和挑战，将金融业务逻辑、欺诈行为分析与数据驱动决策相结合，为识别长尾客户的欺诈风险提供了方案；“区域产业供应链金融服务平台系统”通过数据驱动、人机结合的方式聚合区域供应链资源，对接匹配链上金融供给需求，服务于实体资金有效融通，培育产业集体信用。
我校金融研究所及河北省科技金融协同创新中心将继续充分发挥金融科技优势，加大研发投入，开发多种类型的产品及服务模块，并结合创新创业趋势，对研发内容进行不断更新与改进，提升对河北省金融科技的综合服务能力，进一步推进金融服务作用于实体经济创新发展。
作者介绍董继国，男，河北金融学院金融研究所消费金融与供应链金融研究中心主任，博士研究方向为保险与金融领域风险管理；博士后流动站期间专注于消费金融、供应链金融领域的数据驱动风险管理研究；曾任教于河北师范大学，后历任新联合投资控股有限公司高级管理人员、北京榆钱投资管理有限公司首席风控官；中国技术经济学会金融科技专委会理事；公开发表学术论文10余篇；主持及参与研究国家级、省级课题6项；主持企业咨询类项目10余项；著书1册。
软件介绍“长尾客群”金融业务的数据驱动反欺诈体系的构建及应用科技飞速发展推动金融业务触达长尾客户成为可能和必然趋势，在新的业务逻辑驱动下，金融业务面临更多机遇，同时也面对巨大挑战。风险管理能力作为金融核心在业务和科技层面都急需创新。“长尾客群”金融业务具有“短、小、频、急”的特点，加之长尾客户数量庞大、客群分散、来源复杂，尤其是金融属性数据缺乏，这些因素使得反欺诈成为长尾客群风险管理中最重要的部分；而应用数据驱动是有效构建反欺诈体系的必要方式。严格来说，具有全面、精准的欺诈客户信息作比对拦截是反欺诈有效的理想状态，然而这并不现实。其原因有二，其一数据难于覆盖和采集；其二信息难于达到共享对称状态。因此，反欺诈有效性仍然以概率为主要度量指标。基于以上情况，数据驱动反欺诈体系的构建需深入探讨以下四个方面作为基础保障：1）从业务角度出发，风险收益均衡原则是风险管理中遵从的标尺。风险与收益之间必须保持合理平衡；相比损失最小化而言，利润最大化更加合理。作为经营机构，盈利是其最终目标，在利润最大化条件下极大地降低风险应该是遵从的理念；2）从长尾客群角度出发，应遵从大数定律的思维理念。由于长尾客群的基数庞大，在一定时期、一定场景渠道内客户欺诈概率将稳定在一定水平。当然随着时间的拉长、场景渠道变化，这一稳定值将随之动态变化；3）从反欺诈产品设计角度出发，风险管理人员应对行为学有一定认知。反欺诈体系构建的初始阶段，将面临无历史数据或历史数据不足的状况。因此，冷启动时期需要依靠规则集建立决策引擎，而规则集是由认识、挖掘欺诈行为而反向建立的；4）从反欺诈模型构建角度出发，数理统计、机器学习算法是必备的理论支撑。在具备一定量级的数据之后，反欺诈体系的构建进入第二阶段，此时探索性分析、特征工程、有监督及无监督的学习算法是构建模型过程中核心的内容。由此，以长尾客户为目标客群的金融业务，需要从金融的业务逻辑出发，围绕其产品生命周期，构建以数据驱动决策引擎为核心，涵盖由逻辑判定冷启动到数据评估的闭环反欺诈体系。其中，数据驱动的应用研究主要涉及反欺诈中结构化数据挖掘及分析模型、机器学习模型在建立反欺诈决策引擎过程中的应用、反欺诈中探索性分析、监控、预警、展示的可视化模型的应用。其研究特色在于以业务逻辑牵引和数据驱动为主导构建反欺诈体系，避免因过度追求技术单点突破而背离业务本质；具备可复制和便于推广的方法论及实用商业价值；反欺诈体系的建立和产品的形成分别为技术重点突破和实现提供了明确的目标和业务需求。区域产业供应链金融服务体系的构建及应用
体系定位：专注解决区域供应链资金供需匹配的金融服务平台。建设目标：聚合区域供应链资源，连接匹配链上金融供给需求；服务于实体资金有效融通，培育产业集体信用。构建原则：基于产业真实交易，体现企业经营自偿，实现资金闭环管理。实现方式：数据驱动，人机结合。主要内容：包括产业链供需业务解构、供应链金融产品、平台设计、风险管理模型设计等四个部分。产业链供需业务解构由分析提取产业链主环节、交易适应的主场景、不同环节不同场景的参与主体及其交易关系、交易结算方式与资金需求模型等内容构成。供应链金融产品按照交易合同/协议所约定的不同结算方式，针对其存在四类相应的融资需求而形成预付款融资、应收账款融资、存货类融资、生产/备货类融资的产品。平台设计中主体功能分为渠道、场景、产品、运营管理、支付体系、支撑体系六类，其中设计12个主要模块支撑平台的运行运转，各模块功能遵循人机结合、数据驱动方式，线上线下开发/建立准则、标准、制度、流程等系统、数据及文件；主体流程由注册、准入审核、提交需求及进件资料、产品匹配、预授信、开立账户并开通额度、申请用信、风控审核、放款、还款、违约处置11个环节构成.风险管理模型设计原则为全流程、全周期、闭环风险管理，旨在准确识别企业信用风险，量化资金方风险管理能力，达成借贷双方“多、快、好、省”的建设管理目标。建设遵循分阶段、迭代、演进的分类递进模式，目标旨在风险可控前提下搭建资金方本地风控系统，将风控策略、模型、算法转化为资金方自身能力，实现风控智能化。整体建设思路分为风控体系、风险运营、风险下探、风险监控4个部分，每部分分为冷启动、迭代、持续三个阶段迭代演进建设。整体风险管理体系由贷前预审、信用审核、动态额度调整、贷中监控、贷中预警、贷后管理6个主要模块构成。其中，贷前预审模块主要承载信息核验、反欺诈识别、白名单开放、预授信等功能；信用审核模块主要承载对接资金方信贷系统、新建信贷审核系统等功能；动态额度调整模块主要承载增、减信额度功能；贷中监控模块主要承载对企业、信审、资产的监控功能；贷中预警模块主要承载在欺诈、违约、抵/质押物方面的预警功能；贷后管理模块主要承载资产处置、模型优化评估功能。长按