解读银联大数据对信用卡额度管理,反欺诈等的解决方案

解读银联智惠大数据对信用卡额度管理、反欺诈等的解决方案

信用卡在国内的发展已逾30年，現在大部分人都持有信用卡，方便日常出行和消费，给生活带来极大的便利。在提供便利的同时，银联智惠发现银行业存在这样一个严峻的问题，即人们利用信用卡套现的违规行为逐日增加，逾期欠款也随之上升，如何规避信用卡的使用欺诈，合理管控信用卡消费额度，成了各大银行急需解决的难题。

成立于2012年的银联智惠，凭借其专业的大数据智慧商业科技服务，通过数据整合、用户链接、人工智能为核心的技术驱动力，针对信用卡的信贷管理难题，对信用卡产业中的贷后额度管理、套现卡风险识别等业务，提供关键数据维度补全及高效的反欺诈解決方案。

银联智惠针对信用卡产业中常发生的一些风险行为构建了如下模型：

养卡模型

针对养卡人群主要是模仿高净值人群消费行为这一特征，无法单纯通过该持卡人用卡行为来判定其养卡可能性，于是银联智惠基于银联全量交易数据，不仅从持卡人消费特征出发，同时结合其常消费商户的存续天数、消费频次、消费时间间隔、信用卡交易占比等变量，通过决策树分析和机器学习等手段赋予这些变量一定的权重值，计算得出该卡养卡的概率系数。

套现概率评分模型

银联智惠通过与某国有大行信用卡中心合作，选取百万级别真实套现交易样本，运用逻辑回归和随机森林模型对样本进行训练，对银联交易数据进行清洗、去噪，最终选取了置信度高的50余个特征值，如该卡整数大额交易金额占比、整数大额交易时间间隔、在高危套现商户的交易次数及该笔交易的具体金额，来标记每一笔交易流水是否存在套现可能，从而统计得出该卡近一年的疑似套现交易总金额和总笔数。，计算输出套现概率系数，对卡片进行0%~100%的套现概率评分。协助信用卡中心管理已发行信用卡，防范信用卡被用于套现等风险用途。

基于银联智惠的套现概率评分模型，对信用卡反欺诈起到了过筛作用，为银行筑起了一道反欺诈的防火墙。

多数据融合产品：风险名单

1. 千万级银行风险名单库：包括银联风险共享联盟中的合作银行的逾期、欺诈黑名单，以及银联线上支付风险模型黑名单。

2. 5000万+高质量互金风险名单库：融合多家头部互金机构自营业务欺诈、逾期、高危社会关系网络等风险名单，并提供欺诈风险评分。

3. 风险数据维度：包括银行不良持卡人、经济犯罪信息、失信人信息、被执行人信息、逾期欺诈信息、欺诈概率评分、社会关系网风险信息等七大数据模块。

以上粗略介绍了银联智惠针对于信用卡额度管理及反欺诈等的解决方案，借助银联智惠布下的天罗地网，以前很多人轻易使用信用卡套现的现象，以后可不是易事咯！