水滴筹上的求助信息是如何做风控审核的？

大病筹款行业近些年屡屡陷入负面争议，成为媒体和用户关注讨论的焦点。归根结底，大家关注平台上求助信息的真实性。大众对大病筹款平台的求助信息存在四点疑问：是否真的患有疾病正在接受治疗、是否真的是此人、求助者家庭经济情况是否如实以及筹集资金使用情况。

最近对水滴筹等大病筹款平台的信息审核和风控做了一些分析，试着从行业规范、产品模式、风控技术、人力投入几个角度说说水滴筹们是如何做信息审核的。

从行业规范上来看

今年8月，水滴筹、爱心筹、轻松筹、360大病筹等个人大病求助互联网服务平台发布了行业自律公约2.0。平台则当对发起人及求助人的身份证明进行审核。如果查实求助人、发起人发布的信息虚假的，平台应当开通退款通道并追究相关人员的法律责任；单次求助金额上限设定为50万元，如果额度高、信息公示资料缺失的，平台应对尽可能把筹集的资金通过对公账户打给医疗机构；建立失信筹款人黑名单之外等并开通举报邮箱电话等。

从产品模式来看

以水滴筹为例，在自律公约2.0设置单次筹款金额上限之前，水滴筹以提前设置筹款金额上限50万元；同时引进社交关系验证（就是需要求助者认识的人来佐证信息的确患病等信息真实性）；平台也会要求求助者上传患者病历诊断证明、治疗费用清单等医疗资料以及患者证件信息、发起者与求助者关系等身份信息，同时也需要补充家庭经济情况证明材料（保险情况、家庭年收入、房产车辆信息以及是否在其他平台发起筹款等信息）。通过产品设置，尽可能收集齐全患者疾病信息及相关经济情况证明材料，为社交验证和风控提供资料支撑。

从风控技术上来看

水滴上线了一个“水滴行者”风控系统，这里面有平台很多数据，比如健康数据、疾病治疗花费数据、用户在水滴筹平台内的捐赠记录等，同时也会在合规、安全的前提下接入第三方数据（如金融机构、商业机构、互联网公司等第三方）。有了这些数据，水滴可以建立黑名单库，水滴的研发部门可以运用大数据分析、机器学习等技术建立风控模型。这个模型可以评定某个信息真实性和风险等级，甚至也可以基于风险因素的变动趋势并评价各种风险状态偏离预警线的强弱程度，向决策层发出预警信号并提前采取预控对策，有效的进行风险预警，从而从源头控制风险发生。举个例子，比如某种疾病，按照大数据分析，常规治疗情况需要花费40-60万，如果求助者希望筹集金额超过这个正常区间，平台会把该案例重点标记，加强风险评估。技术创新正在帮助平台更加高效、准确的做好风控。

从人力投入来看

水滴筹已经搭建了近500人的专职风控人员，这些人很大一部分具备医疗、法律等背景。与此同时，水滴也与各地医院、警方、检察院等机构加强联动，推动信息真实性及打击恶意筹款等。

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，疑似不合规求助项目在风控环节被发现，经调查核实，1,884个恶意筹款申请被终止并退款，恶意筹款案例占比仅为0.3%。

相信随着各家平台逐渐规范以及技术的发展，我们的爱心会用在更值得帮助的人身上。