水滴筹上线风控系统，今年发现恶意筹款1884个

11月23日消息，水滴筹数据显示，自2020年1月1日至2020年10月31日，水滴筹共收到大病求助申请超过60万个，其中19052个疑似不合规求助项目在风控环节被发现，经调查核实，1884个恶意筹款申请被终止并退款，恶意筹款案例占比0.3%。水滴筹透露，2019年3月至今，已有85名恶意筹款人因编造或夸大求助信息、隐瞒个人财产信息、制造假病历、不当挪用医疗款等行为，被水滴筹加入失信筹款人黑名单库

11月23日消息，水滴筹数据显示，自2020年1月1日至2020年10月31日，水滴筹共收到大病求助申请超过60万个，其中19052个疑似不合规求助项目在风控环节被发现，经调查核实，1884个恶意筹款申请被终止并退款，恶意筹款案例占比0.3%。

水滴筹透露，2019年3月至今，已有85名恶意筹款人因编造或夸大求助信息、隐瞒个人财产信息、制造假病历、不当挪用医疗款等行为，被水滴筹加入失信筹款人黑名单库。11名涉嫌违法犯罪的失信筹款人，因发起虚假筹款和冒充平台非法获利行为，被公安机关依法采取强制措施，判处相应年限的有期徒刑及罚金。其中，3人已被判处1年以上有期徒刑及罚金，其余人在诉讼程序进程中。

据悉，水滴筹在原有五大保障机制的基础上，已对风控体系进行了全新升级，并命名为“水滴行者”。水滴行者是基于“水滴大脑（Shuidi Brain）”打造的一套风控系统，运用大数据分析、机器学习等技术，建立起风险管控与预警模型，从而推动风险管理的自动化。

“水滴行者”在底层，通过对水滴自身业务的线上线下数据采集以及第三方合规数据的接入，获取原始数据，对数据进行提取、脱敏、清洗和整合，从而保证了数据清晰和结构化处理。中间层通过机器学习和算法模型的不断训练，水滴形成了包括NLP、OCR、推荐算法、核身鉴权等AI能力。其中，OCR技术可识别医疗收费票据识别、检验报告单、门急诊/出入院材料等，目前支持全国90%以上地市级公立医院单据，可对100多种材料有效性进行验证。

在项目发起审核阶段，凡“行业失信筹款人黑名单”及“水滴筹用户黑名单”的用户将被自动拦截，无法正常发起项目。求助疾病的疾病名称、求助金额的数额设定等基础信息，也会通过与平台疾病数据库、大病花费历史数据库比对验证，不符合发起要求的求助项目将无法通过审核。

与此同时，水滴筹还打造了“个人大病求助信息公示系统”及“舆情监控系统”，通过多种渠道和方式面向所有用户进行公示，并对收集的全网相关舆情进行研判，实时跟进调查相关信息，并在必要时采取处理动作。实时监控机制有效保证了项目在全流程中被严格监督，求助人任何违规操作都将影响筹款的进行，避免了项目发起后真实性无法追踪或资金无法追回的风险。

对于风险案例，水滴筹表示平台将会联动线下团队、医院、公安、行业友商等多方及时有效地处理风险。在此过程中，平台一旦发现求助人存在虚假、伪造等行为，会立即冻结筹款、终止项目、调查处理，对于涉嫌违法犯罪的，会联动公安严厉打击。（一橙）