《通知》提到，中国互金协会在专项整治中发现，有一些P2P网络借贷机构以及借款人存在虚构借款项目信息、恶意骗贷等违法违规行为，严重扰乱了市场秩序，侵害了人民群众合法权益。

 

　　对此，《通知》要求，P2P网络借贷机构应引导借款人树立诚信理念，在组织对接借款项目时，应要求借款人在借款时签署信用承诺书，保证其提供信用信息、资金用途、还款来源等借款资料的真实性，如提供资料存在虚假不实的，借款人将承担相应法律责任。

 

　　EmoFin AI多模态金融反欺诈项目创始人魏清晨认为，承诺书的约束力有一定限制，资金用途、还款来源的真实性，也需要在放款之后对账户流水进行核验。

 

　　同时，《通知》提到，P2P网络借贷机构应与开展资金存管业务的商业银行加强合作，鼓励商业银行在P2P网络借贷借款人开户、提现等环节采用“人脸识别”等先进技术手段查验核实借款人身份信息。

 

　　魏清晨表示，“人脸识别”技术，一方面是身份核验精度，通过面部特征提取，联网公安部的公民身份数据库，进行身份比对；另一方面是活体检测，需要用户完成一些指定动作，如“眨眼”、“张嘴”、“摇头”等。从这两点来讲，都已经可以满足金融场景的需求。目前，一些头部网贷平台的确已经先后采用了这类技术。

 

　　在魏清晨看来，利用“人脸识别”等技术核验身份，的确是一种精准度高、应用便捷的身份核验入口，便于有效打通“数据孤岛”，使得同一借款人不同来源的多种征信数据汇总评分，进而形成更全面、更精细的客户画像。

 

　　不过，苏宁金融研究院互联网金融中心主任薛洪言也指出，人脸识别环节的引入，增加了成本，在用户体验层面也少了一些便捷性，尤其是如果引入的人脸识别解决方案不太成熟，识别失败率过高会降低用户转化率，所以应用层面的普及性还有待提升。

 

　　除了“面部动作识别”技术之外，魏清晨进一步介绍，“语音声纹识别”也是一种有效的新兴技术。不仅可以用于识别借款人的身份，更加可以识别借款人信审信息的真实性和逾期行为的主动性。诚实客户和被动逾期客户，是努力还款的；而欺诈客户和主动逾期客户，是拒绝还款的。由于这两类客户的还款动机截然相反，所以他们在信审和催收环节，表现出来的情绪结果、情绪活跃度、特定问题的应激反应等都存在人工难于察觉的较大差别。这种应用方案，已经开始帮助信和财富等网贷平台进一步提高风控反欺诈的能力，降低坏账，保障资金安全。

 

　　薛洪言也指出，人脸识别属于生物特征识别技术中的一种，其他如指纹识别、虹膜识别、声纹识别等都属于此类；常用的用户核身方式除了姓名、身份证、手机号、银行卡、静态密码、动态验证码等基础手段之外，还包括设备指纹（通过手机等设备核身）、位置信息、关系图谱等手段。

 

　　此外，魏清晨还建议，在面审环节增加多头借贷、资金用途、还款来源等问题的反欺诈评分权重，利用“面部动作识别”技术，也就是微表情、眼神等去分析借款人上述问题表述的真实性，此类技术已经可以帮助风控人员识别70%的欺诈客户。

 

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