据悉，银保监会近日已经安排各地银保监局排查摸底各地区消费金融等在内的机构所存在的共债风险特征，并要求对当前共债风险程度进行预估。此外，监管还要求各家消费金融机构上报共债风险对其资产质量产生的影响及发展趋势，分析共债风险产生的原因，在共债风险管理中面临的主要问题和困难，以及对进一步加强共债风险管理的政策建议等。

先花一亿元积极拥抱监管打击共债

此次排查摸底，显示出监管层对消费金融风险治理的重视以及严格监管的决心，对于行业长期健康规范发展是重大利好。先花一亿元坚决拥护严格监管，将积极迎接检查，切实落实监管的各项要求。

先花一亿元之所以有足够的底气和信心拥抱监管，是因为先花一亿元在风控能力上炼就扎实的“基本功”，其通过自建智能风控有效识别多头借贷者，预警共债风险，从而达到降低整体不良率。

先花一亿元智能风控精准解决共债问题

共债，又称多头借贷，指的是借款人在多个平台同时存在债务现象。共债之所以风险大，主要在于多头借贷者以贷供贷，一旦出现资金链短缺，拆东墙补西墙失效，多头借贷者将要面临的可能是多平台大面积逾期现象。可以说，多头借贷用户的信贷逾期风险是普通客户的3-4倍，也为各平台信审风控带来极大挑战。

对此，为化解共债这种欺诈风险，先花一亿元利用机器学习与人工智能进一步提升欺诈检测技术。共债欺诈风险通常具有隐蔽性和复杂性，采用常规风控手段无法有效、精准地防范欺诈风险，针对这一问题，先花一亿元通过用户多源异构数据维度(申请数据、设备指纹数据和财务数据等），构建多层次用户社交网络，并从社交网络中衍生出一系列的关联特征，然后利用深度神经网络技术学习用户欺诈行为模型，能够针对千人千面的用户画像，提供精准的风险评估报告。

目前，先花一亿元已经建立了智能反欺诈和传统反欺诈技术相结合的联动防控机制，全面针对贷前和贷中环节潜在欺诈风险进行早期预警、识别、评分和定性，可有效在贷前降低共债风险。

在互金快速增长的同时，大量互联网平台暴雷，共债风险逐步体现，成为整个行业的隐忧。针对这一问题，先花一亿元积极拥抱监管打击共债现象，并呼吁互金平台应加强金融科技在风控环节的应用，为构建和谐有序的金融发展环境提供基础。