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邦盛科技張子龍:風控需要成熟的實時反欺詐系統


來源:移動支付網    2019-4-30 18:26

黑灰產是所有非法或者游走在法律邊緣產業的總稱。近年來,黑產面向網絡和移動端等新業態蔓延的趨勢愈發明顯,以往在技術層和驗證層做的防控工作已經不能滿足現實需求。如何進行迅速、高效的風控、進行反欺詐已經成為了重要課題。

4月24-25日,由北京移動金融產業聯盟、移動支付網聯合主辦的2019第三屆中國移動金融發展大會在北京召開,會上邦盛科技金融黑產研究專家張子龍以《黑產新動向及實時反欺詐解決方案》的主題,與大家對黑產動向及實時反欺詐的探索進行了分享。

邦盛科技金融黑產研究專家張子龍

首先張子龍對數據黑產生態進行了介紹,對數據黑產鏈進行了說明,詳細解釋了脫庫、洗庫、撞庫,對截取手機驗證碼這種欺詐手段進行了技術上的解析。

隨后,他介紹了在現在數據黑產生態下支付機構可能面對的風險:營銷的套利、賬戶盜取、印刷卡盜刷、營銷套利、虛假注冊。他表示,傳統反欺詐系統面臨著新的挑戰,目前反欺詐系統是簡單的專家規則,存在嚴重的滯后性,對于新出現的欺詐手段和方法無法及時進行應對。往往需要付出大量損失后才能總結教訓,提取新的規則。

目前發欺詐采用事后處理,時效性不高。無法針對實時交易做出及時響應,無法給用戶良好的使用體驗。規則的變化流程繁瑣,可能欺詐案件的特征已經發生了變化規則還沒變化。

基于以上問題,他認為反欺詐的發展趨勢將往成熟的實時反欺詐系統發展,從一致無差別強認證到基于行為數據分析的動態區別管控。在時效性上,由原來的事后風控轉向準實時和實時風控;在防御手段上,從專家規則向機器學習模型轉變,和其他技術配合使用;在系統建設上,進行靈活的配置。

張子龍表示,反欺詐模型將實現由經驗驅動向數據驅動逐漸過渡,他從策略、技術、數據、風控、機器學習和反欺詐分析六個方面提出了完整的解決方案。

在策略上,從特征進行梳理,同時考慮系統的性能和周期的平衡,針對風險情況進行閾值設置,在持續對抗過程中不斷優化。

在技術上,基于有狀態計算實時指標處理方法建立以流立方為核心的實時指標平臺,并通過設備指紋對企業、客戶行為進行檢測。

在數據上,提供七千萬互聯網黑產欺詐手機號碼數據,支持虛擬運營商號碼識別、號碼實時狀態識別,對欺詐電話進行控制。

在風控上,建立完善的規則設計與管理,包括規則訓練、規則配置、規則修改等等。使用完善的核查流程,對預警核查、反查系統、報表平臺等等系統進行核查管理。

使用機器學習,通過數據持續進行機器學習模型優化,使規則和模型互相配合,提升風控能力,提高用戶體驗。

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