互联网确实是一个非常有效的工具，但是不可能改写金融规律。风险，是金融要解决的最主要问题，不因互联网而改变
最近一系列P2P公司倒掉了。分析一下，在这些倒掉的公司中，绝大部分都没有金融从业经验，对金融的本质缺乏了解。
要想在一个行业中成功，必须遵循这个行业最基本的规律。互联网确实是一个非常有效的工具，能帮助你克服行业中要解决的问题，但是不可能改写金融规律。
金融的任务之一是低成本、高效率地克服信息的不对称，而信息不对称在金融行业中引起的问题就是风险，是金融要解决的最主要问题。金融机构生存的理由就是克服或者降低资金提供者和资金使用者之间的信息不对称。如果某个金融机构不能在这方面对资金提供者有所帮助的话，那就没有创造价值，也不可能长期在市场上生存。
这种信息不对称决定了金融业的风控至上，永远把风控摆在第一位，而把资产规模的扩张摆在第二位。不少P2P公司倒台的原因，是因为没有风控，或者没有把风控作为头号任务来处理。
严格来说，互联网金融是用新的技术来提高金融的效率。要解决金融的根本问题，利用互联网提高传统金融的效率，就得从底层资产开始控制风险。
现在常看到一些做互联网金融的公司，在客户端即理财投资人这一端控制风险。比如告诉投资人平台上有多少种产品，每一种产品违约的概率是多少，为投资人算出可以最大化投资收益的方案。其实可以有另外一种做法，不只在理财投资人这一端控制风险，还要控制放到平台上的这些资产本身的风险。这是从根子上，从底层资产上控制风险的办法。传统金融机构在多年实践中摸索出来很多信息收集方法、分析方法，以及利用这些信息进行评级的方法，把这些方法互联网化，也就更容易进行风险控制。
规模是工作做到位后的自然结果，而非一味追求的目标。一旦去追求规模，就要放下风控压倒一切的原则，一旦放松了风控，资产质量就要出问题，一出问题就要产生亏损，这个亏损不仅是公司的亏损，也将是投资人的亏损。
（中欧国际工商学院教授 许小年）
一、社交媒体要怎么做UGC内容风控？
早年，Facebook曾联合部分知名高校的学者做过一项研究：以689003名用户的好友动态信息流作为研究样本，通过修改信息分发的算法，人为区分出消极情绪偏向或积极情绪偏向的内容，强方向性地给研究样本中的用户进行曝光。
研究结果表明，获取更多消极倾诉偏向的用户，在发布动态等行为上也更偏向消极情绪，反之亦然。有的研究者把这种现象称之为“情绪蔓延”，简而言之，在社交媒体上你给人们曝光什么，人们的心智也会随之发生改变。
由此可见，社交媒体的影响力早已超出普罗大众的普遍认识，这些基于社会化网络的内容生产与交换平台早已在经意或不经意间给我们带来了深远的影响。
著名的《连线》杂志创始主编凯文·凯利在其成名作《失控》中曾表明一个犀利的观点，他认为人类历史曾经发生四次认知颠覆，其中就包含了来自弗洛伊德的研究理论：我们的意志不是一个独立的个体，它其实是多股意见和不同意识的综合体，实际上我们连自己的意识都不能完全主宰。
所以也不难理解，为什么全球范围内的社交媒体在内容管控上都在走向强干预。在信息爆炸的今天，如果社交媒体的内容走向过度倾向负面，那么集体意识走向失控的风险就会无比放大。
不同媒介的机器辅助审核
随着市场与行业的升级，社交媒体中信息传播的媒介与形式呈现了多样化、创新性的发展趋势。视频、音频媒介的广泛流行给内容审核工作带来了新的挑战，直播、去中心化的UGC内容相对以热门推荐算法主导的资讯流又有更高的即时性要求。
不过，得益于人工智能及算法技术近年来的迅猛发展，利用机器，互联网行业已经发展出基于不同媒介维度的辅助解决方案。
文本内容：最基础的处理工作是匹配词库进行分类处理，现有的词库按风险严重程度可以划分为涉政词与敏感词两大分类。尤其可能涉及政治违规的关键词需要严格进行处理，而敏感词中除了明确公众普遍不可接受的词汇外还有大量在不同场景下有不同语义的敏感词，如果完全统一处理就很容易给用户带来体验损害。
举个例子，“约”一词就需要根据其实际的词汇组合以及语境来进行判断，“明天去看电影，约吗？”就不是需要处罚的语句。在此基础上就衍生出利于上下文内容判定语义的语义分析，以及根据聚类分析判断与垃圾文本的相似性的结果判定。
图片内容：机器对图片类型的内容审核，其底层是图片识别的技术应用。所有的物品图像都有它的图形特征，图片识别则可以以其基础特征为基础进行判断。以足球为例，其球状圆形球形以及遍布五边形的图案就构成了其基础特征，图片识别通过算法提取图像的特征值，计算特征值的相似度匹配物品图像原型。
以此为基础逻辑，图片内容的各个场景得以被辨识并应用到内容审核中，比如下图以网易易盾的图片检测的产品介绍为例示意其应用场景。
（网易易盾的图片识别应用场景）
音频内容：音频内容审查包括音频与视频两个类型媒介的内容提取。音频识别的技术基础建立在以声学模型建立的发音模版，通过匹配发音模版判断出语种和对应表义，输出可被计算机理解的语言结果。
在内容审核应用上，一种通用方法是将语音识别为文本信息后复用文本内容的判断模型。在语音识别中，面临音频背景音嘈杂的场景还需要进行降噪，而多音轨发音场景下要实现准确识别也是一大难题。
视频内容：视频动画的实现终究是基于画面帧的连续播放，故对于视频画面内容的处理，目前通用的解决方案是截取画面帧进行识别，最终复用的是图片识别模型判断涉黄、暴力、血腥等违禁内容。一个仅仅几分钟视频所拥有的图片帧数量极多，其中截帧的频次越高，数量越多，该视频出现违禁内容的风险越小。
可见，以上几种不同媒介的机器审核目前于业界已经有基础方案。但实际应用可是复杂多样，机器审核无法完全解决诸如多音轨语音、完整图案干扰、文本植入变异敏感词、视频“闪现”违禁内容等场景的问题，其终究起到的是辅助审核的作用。根本逻辑即是通过机器审核剔除明确违规的内容，剩下的内容最终交由人工审核判定分发。
UGC内容风控设计
与热门推荐算法导向的“资讯”、“内容”向产品不同，微信、QQ及一众新兴社交软件的UGC动态内容生产高并发，用户体验有更高的时效性需求，如何把握用户体验和内容审查就成为其风控的一大要点。以下选取QQ、陌陌、Soul、Uki四款社交软件，以色情维度的信息为例，测评其在内容风控上的产品设计。
发布动态
在动态社区中，“聊骚”这样一个敏感词的判定标准上，4款软件有不同的定义。除了Soul已然将其判定为不可发布与传播的内容外，其他三者均能进行发布分发。而在非文本媒介上，行业标杆QQ与Soul已实现较为完善的内容风控，尤其Soul在发布明显可判定为“色情”的图片、音频、视频内容后，其发布账号会在内容审核后直接被采取封号处罚。
而Uki与陌陌在动态社区的内容风控上显然有所不足，两者的图片内容发布也会先经过机器审核，在图片识别为违规内容会阻断发布直接删除内容。但实测中在Uki发布一段娇喘音频会先分发到社区，在获得8分钟时间的分发经人工审核后方被通知内容违规进行删除，其审查逻辑是审查即时性的“先发后审”。
而实测中的陌陌对音频、视频的审查最为宽松，自期违规音频、视频内容发布后的数个小时后，其违规音频、视频内容都未进行删除处理，甚至可通过其小程序进行分享。
经以上实测，目前正进行整改的Soul在内容审查上的判定标准与惩处力度最为严厉，4款社交软件中在动态社区中达到了4种媒介的完善审查机制的仅为QQ与Soul。UGC内容行业要升级审查机制，绕不过真正“先审后发”的实现途径，尤其陌陌与Uki因为审查不严所带来的内容审查风险就极易失控。
价值观仍然是一根金线
上文之所以一直强调机器审核的辅助定位和“先审后发”的重要性，究其根本是因为如果在缺乏强有力的人工审核主导作用下，就无法实现内容全面风控，陌陌与Uki的实测案例就应该印证了这一点。
不同的敏感内容基于表达主旨有不同的表义，以“聊骚”这一敏感词内容为例，所涉及内容在社区网站是否视为违禁，取决于网站运营者基于自身价值观导向所制定网站规准。又例如当用户在社区中发表对美丽向往又不裸露的“性感”内容时，如果单凭机器思维统一以违禁方式进行处理，那么对用户体验而已无异为一场灾难。
在这种场景下，唯有运营者依据制定出合理且大众公认的性暗示程度标尺进行判定，才能达到用户体验和内容安全的和谐平衡。
人工强干预除了保障内容全面风控，其另一重要工作就是引导内容社区的价值观走向。在新时代环境下，网站开发者思考如何遵循政策倡导迭代产品尤为关键。以部分网站中推行的青少年模式为例，就是近年来创新地将产品功能设计与内容运营相结合的成功案例。
经过近年来网信办领导下的一系列整顿后，尤其短视频领域内众多社交媒体内部已建立坚实的内容审核编辑责任制，组织架构上突出“人”在内容风控上的主导地位，如“快手”、“抖音”等社区的内容调性和审核标尺的进步最为直观。
但仍有部分已建立内容审核编辑责任制却落地不到位，拥有较多资源却又在新媒介内容审核上技术投入不足，以致内容审查机制松懈的网站就需要继续努力，肩负起更多的社会责任。仁以为己任，不亦重乎？
二、借乐富金融举个例子，说说风控那些事
最近，金融投资被炒得沸沸扬扬……
但是，投资最重要的是什么？巴菲特那个神老头就说了：保住本金。而且你仔细看他的语录，总结完就会发现他其实反反复复说了三遍。（重要的事情要说三遍，看来真的是很重要。）
说白了，一个企业的风控能力，或将成为互联网金融的核心竞争力。
在这个问题上，给大家看点定心安神的。
首先，平台的考量很重要，你们怎么做的我不知道，我是这样的：
有必要举个栗子，相信我，不会妨碍大家阅读，往下看。
查查身份：资质
官方资料显示，乐富金融是乐富支付有限公司布局金融业务的战略品牌。而乐富支付有限公司是经中国人民银行颁发支付业务许可证的领先第三方支付公司。乐富金融依靠乐富支付收单业务背景，以及背后支付业务中存在的价值，将支付与金融服务等各类应用场景进行叠加，发挥、延展支付数据的价值，实现业务内容的更新迭代，从而提升服务价值。这种有资质做保障的平台要远胜于纯线上的金融服务平台。
看看功夫：实力
乐富支付有限公司在全国28家分公司，签约商户已经超过200万家了，覆盖的服务商已经达到3000之多。
其次，风控能力的考量同样重要，继续看下去。
目前，乐富支付已建有完善“循环风控体系”，而且其中的“风控模型”与“风控评级”两项优势十分明显。简而言之就是，通过对大数据的采集、分析和管理，就可以从几十亿条积累的数据中对各个环节进行风控分析，进而判断出风险的几率和最终可能出现的市场结果，这些分析结果将为风险控制提供决策参照。
仅此而已吗？还没完呢。最终的运算数据又会继续积累，并且成为以后风险评估，构建风控模型，制定风控评级的准绳和依据。
好了，大家也可以讲讲其他企业的风控案例，相互学习，让入门级朋友也逐步专业起来。
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