SAS欺诈管理
大数据金融案例
大数据金融案例【篇一：大数据金融案例】如今，金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手，市场格局、业务流程将发生巨大改变，企业更替兴衰；未来的金融业，业务就是it，it??就是业务；金融业将开展新一轮围绕大数据、移动化、云的it??建设投资。
本节主要介绍金融行业大数据的应用案例，希望对读者有一定的启发和学习价值。
【案例一】淘宝网掘金大数据金融市场随着国内网购市场的迅速发展，淘宝网等众多网购网站的市场争夺战也进入白热化状态，网络购物网站也开始推出越来越多的特色产品和服务。
1．余额宝以余额宝为代表的互联网金融产品在2013??年刮起一股旋风，截至目前，规模超1000亿元，用户近3000??万，如图所示。
相比普通的货币基金，余额宝鲜明的特色当属大数据。
以基金的申购、赎回预测为例，基于淘宝和支付宝的数据平台，可以及时把握申购、赎回变动信息。
另外，利用历史数据的积累可把握客户的行为规律。
余额宝手机端界面2．淘宝信用贷款淘宝网在聚划算平台推出了一个奇怪的团购“商品”——淘宝信用贷款。
开团不到10??分钟，500??位淘宝卖家就让这一团购“爆团”。
他们有望分享总额约3000??万元的淘宝信用贷款，并能享受贷款利息7.5??折的优惠。
据悉，目前已经有近两万名淘宝卖家申请过淘宝信用贷款，贷款总额超过14??亿元。
淘宝信用贷款是阿里金融旗下专门针对淘宝卖家进行金融支持的贷款产品。
淘宝平台通过以卖家在淘宝网上的网络行为数据做一个综合的授信评分，卖家纯凭信用拿贷款，无需抵押物，无需担保人。
由于其非常吻合中小卖家的资金需求，且重视信用无担保、抵押的门槛，更加上其申请流程非常便捷，仅需要线上申请，几分钟内就能获贷，被不少卖家戏称为“史上最轻松的贷款”，也成为淘宝网上众多卖家进行资金周转的重要手段。
3．阿里小贷淘宝网的“阿里小贷”更是得益于大数据，它依托阿里巴巴（b2b）、淘宝、支付宝等平台数据，不仅可有效识别和分散风险，提供更有针对性、多样化的服务，而且批量化、流水化的作业使得交易成本大幅下降。
反欺诈解决方案
反欺诈解决方案旨在帮助组织识别、预防和应对各种类型的欺诈行为。
以下是一些常见的反欺诈解决方案：
1.数据分析与风险评估：
●利用大数据和机器学习技术，对用户行为、交易模式和历史数据等进行分析，以识
别潜在的欺诈风险。
●建立风险评估模型，通过多个指标来量化风险，并采取相应措施。
2.身份验证与认证：
●引入多因素身份验证，如使用密码、短信验证码、生物特征识别等，确保用户身份
的真实性和准确性。
●结合公共数据库和第三方服务，核实用户所提供的个人信息的真实性。
3.实时监测与警报：
●部署实时监测系统，对交易活动、登录尝试、网络活动等进行持续监控，及时发现
可疑行为。
●设置自动化警报机制，当系统检测到异常或风险事件时，立即触发预警通知。
4.欺诈行为模式识别：
●建立欺诈行为模式库，通过对历史案例的分析与总结，识别出欺诈行为的特征和模
式。
●利用智能算法和规则引擎，对实时数据进行比对和匹配，以检测是否存在类似的欺
诈行为。
5.合作与共享：
●建立合作网络，包括与其他组织、金融机构、执法部门等的信息共享和合作，以加
强对欺诈行为的防范和打击。
●参与行业协会或安全联盟，共同制定标准和最佳实践，提高整个行业的反欺诈能力。
6.培训与意识提高：
●对员工进行相关培训，提高他们对欺诈行为的辨识能力和应对策略。
●加强用户教育，提高用户对欺诈风险的认知，增强警惕性并采取相应防范措施。
重要的是，每个组织应根据其具体需求和风险情况，定制适合自身的反欺诈解决方案，并持续进行监测和优化，以确保有效地应对欺诈行为。
SAS银行业风险管理
Copyright © 2007, SAS Institute Inc. All rights reserved.
SAS 内控风险管理
Copyright © 2007, SAS Institute Inc. All rights reserved.
SAS全面提升汇丰银行反欺诈系统_0
SAS全面提升汇丰银行反欺诈系统近日，SAS公司发布了SAS反欺诈管理系统，这种系统基于SAS公司的企业智能平台，是一种全新的实时防范银行卡欺诈的系统。
这个系统是与汇丰银行联合开发的，目前正在美国境内应用，对汇丰银行美国境内的信用卡交易进行实时的欺诈防范侦测，进一步保护汇丰银行客户的利益。
这个系统的设计初衷是处理全球范围内的信用卡和借记卡，所以SAS公司认为此系统是迄今为止最完善的欺诈防范系统。
汇丰银行使用SAS公司的反欺诈管理系统，提升了欺诈侦测能力，降低了欺诈的比率，并提高了欺诈案件的处理效率。
其客户的每一笔银行卡交易都受到了反欺诈系统的保护。
去年整个金融行业由于欺诈造成的损失为48.4亿美元，而这个反欺诈系统可以主动有效地帮助银行减少这种损失。
因潜在的欺诈交易减少了，进而客户服务也得到了改进。
同时，汇丰银行还为其客户提供更加完善的反欺诈侦测。
SAS的反欺诈管理系统使得汇丰银行可以更快更准确地发现欺诈交易。
系统检测汇丰银行的银行卡交易记录和其客户行为的变化，对进行的交易提供实时决策，或帮助确认客户的真实性。
通过优化决策的准确性，汇丰银行提高了运营效率及对每位客户的欺诈防范能力。
汇丰银行使用该系统前三个月所获的成效：数据处理项目的数量??包括银行卡交易和客户信息??增加了87%，同时将相应的主机日常处理降低了12%。
其结果是将主机日常处理每一项数据的成本降低了53%。
将处理潜在的银行卡交易欺诈的计算机资源成本降低了30%。
相对于财产案件管理系统，反欺诈系统将代理商调查潜在欺诈案件的效率提高了10%，通过减少使用三个应用软件，降低了IT支持费用。
SAS公司认为在金融服务行业，欺诈侦测和防范逐渐成为重要的目标。
基于SAS公司反欺诈管理系统在汇丰银行的成功应用，SAS公司发布了应用在更广泛的金融领域的解决方案。
在全行业共同努力打击银行信用卡欺诈的背景下，SAS公司致力于建立一个金融机构联盟，分享对欺诈的知识和经验，并运用SAS反欺诈管理系统开发更多应用。
韩国现代保险公司采用SAS解决方案检测欺诈
韩国现代保险公司采用SAS解决方案检测欺诈2010-12-22 09:43:05来源: 天极网(重庆)跟贴0 条手机看新闻韩国最大的非人寿保险公司，现代海上火灾保险公司部署配有全球商业分析软件与服务主导厂商SAS公司软件的新型欺诈检测系统。
现代海上火灾保险公司部署SAS开发的欺诈检测系统为其建立强大的管理平台，不仅可以防止骗保，而且有助于提升客户满意度，优化保费支付处理流程，从而保护客户实现企业最大赢利。
现代海上火灾保险公司的SAS欺诈检测系统将以经验为基础的业务规则和调查人员专业知识，与采用SAS先进统计技术从各种IT系统提取的数据生成的模型规则相结合。
模型适用于保险理赔，为理赔调查员提供实时结果。
系统还可以监控这些规则的绩效水平，支持公司快速修改现有规则或制定新规则。
预测模型加强欺诈检测管理，现代海上火灾保险公司不仅能够事后发现保险欺诈，而且可以避免支付欺诈索赔。
“采用SAS先进的保险欺诈管理平台，我们可以保证一致透明的调查标准，实现评级系统自动化，快速灵活地满足企业调查和运营需求，” 现代海上火灾保险公司理赔调查部负责此项目的项目组长Cheo l-woo Lee说，“特别是，这一平台将提高调查人员收集和分析可疑骗保取证数据的效率，避免支付不正当索赔，同时防止诚实投保人受到保险欺诈。
”项目实施三套系统：欺诈预检系统帮助调查人员采用基于统计的模型规则和业务规则审查是否存在欺诈活动;欺诈后期检查系统对预审模型未检查出来的某些特征进行后期检查;风险数据集市生成预审和后期审查模型数据。
“骗保不仅给公司造成损失，而且导致保费支出增加，对大量信誉良好的投保人产生影响，”SAS韩国公司董事Mi-hye Song说，“采用SAS软件，分析人员可以更加有效地掌握索赔骗局，研究可疑骗保的取证数据。
而且可在不增加调查人员的情况下，提高欺诈检测的准确性。
SAS产品严格防范保险欺诈及所具有的各种优点，使其已为三星人寿保险、Kyobo人寿保险和大韩人寿等许多韩国保险公司广泛采用。
财务欺诈
财务欺诈财务欺诈（Financial Fraud）[编辑]财务欺诈的概述 财务欺诈是企业欺诈的一种，美国注册会计师协会(AICPA)在SAS82((在财务报表审计中对欺诈的考虑》把财务欺诈定义为“在财务报表中蓄意错报、漏报或泄露以欺骗财务报表使用者。
”公司财务欺诈是指会计活动中相关当事人为了逃避纳税、分取高额红利、提取秘密公积金等谋取私利的目的，事前经过周密安排而故意制造虚假会计信息的行为。
近年来，美国的著名国际大公司：安然公司、施乐公司、世界通信公司、默克制药公司等发生了一系列财务欺诈案件。
其丑闻导致美国股价暴跌。
公司的诚信受到普遍质疑。
在中国的资本市场，上市公司财务欺诈屡禁不止。
例如：黎明股份、猴王A股、银广夏，甚至中国在海外上市的中国航油集团新加坡分公司也发生财务欺诈。
上市公司的财务欺诈严重打击了投资者的信心，影响证券市场的稳定发展。
公司的财务欺诈是诸多因素在公司财务活动中的综合反映，剖析公司财务欺诈的动因，制定有效的措施，才能防范公司财务欺诈，保证经济健康发展。
[编辑]财务欺诈理论综述 近几年，全球的特别是美国上市公司刮起的财务舞弊风暴给投资者和债权人造成巨大的损失，并使社会公众对美国公司界和会计界丧失了信心，造成了空前的信任危机。
这一连串臭名昭著的财务舞弊案件凸显出美国以及各国制度安排的结构性缺陷。
为了分析财务欺诈背后的深层原因，不同学者从不同角度提出了各种财务欺诈理论。
(一)欺诈三角理论 唐纳得·卡瑞塞博士是欺诈研究领域享有盛名的教授，他在该领域做出了开创性的贡献，被称为反舞弊专家。
他建立并发展了欺诈三角理论(图1)以解释为何人们会进行欺诈。
卡瑞塞得出结论：当动机、机会和理性程度三个重要因素归在一起时，进行欺诈的倾向就会出现。
在一个人真正进行欺诈中，三个因素中的每一个都是必要的并且相互关联的。
缺少它们当中的任何一项因素，都不会使一个人进行欺诈。
每个公司的执行者需要明白此欺诈三角，并明白为什么员工从事各种各样的欺诈行为。
sas平台管理制度
sas平台管理制度一、前言随着大数据时代的到来，企业对数据的需求与日俱增。
SAS平台作为一款专业的数据分析与挖掘工具，已经成为了很多企业的首选。
然而，SAS平台的使用也需要有一套合理的管理制度来确保数据的安全及合规性。
本文旨在构建一套完善的SAS平台管理制度，以便企业能更好地利用SAS平台进行数据分析与挖掘。
二、总则1. 为了规范SAS平台的管理，保障数据的安全与合规性，特制定本制度。
2. 本制度适用于公司全部使用SAS平台进行数据分析的部门。
3. 所有SAS平台用户必须遵守本制度，不得违反任何规定。
三、用户管理1. 所有使用SAS平台进行数据分析与挖掘的员工必须接受相关的培训，并持有有效的资质认证。
2. 公司需要设立SAS平台管理员，负责用户的权限管理、日常监管和技术支持工作。
3. 用户需要按照权限等级进行数据的查看、操作与分析，不得超越自身权限进行操作。
4. 用户不得私自安装或卸载任何SAS软件，若存在必要需求，需提出申请并经过审批。
5. 用户需严格遵守相关的数据安全管理制度，不得私自将公司数据外传或用于非法用途。
6. 用户需遵守SAS平台的最佳实践指南，遵守相关的数据分析规范。
四、数据安全管理1. 公司需要建立完善的数据备份机制，确保数据的安全性和可用性。
2. 数据在传输过程中需要进行加密处理，防止中间人攻击或数据泄露风险。
3. 公司需要定期对SAS平台进行漏洞扫描和安全评估，及时修复发现的安全隐患。
4. 数据库的访问需要有严格的权限管理，仅授权给合适的人员进行操作。
5. 对于重要数据，公司可以设立安全专员或数据安全团队进行数据的监控和审查。
6. 员工离职或调岗后，需及时撤销其在SAS平台上相关的权限，以免出现安全隐患。
五、维护管理1. 公司需为SAS平台的硬件设备和软件环境提供足够的维护和更新。
2. 平台管理员需定期对SAS平台进行性能监控和资源管理，确保其正常运行。
3. 务必及时更新SAS平台的补丁和版本，保证其安全和稳定性。
保险反欺诈
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成员
消费者 保险公司 政府
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我们在做什么？
宣传 拓展 研究
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美国的反欺诈发展史
• 开始于80年代中期到90年代初期 • 保险公司成立SIU • 监管机构建立欺诈管理部门
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通过相关法案
• 对欺诈做出定义 • 创建处罚条款 • 为保险公司、执法人员和检察官提供新的工具
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建立保险公司的合规要求
• • • • 强制性的欺诈报告机制 欺诈管理计划 特别调查组 年度报告
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拓展公众覆盖
• 新闻媒体 • 简报 • 宣传视频、手册和海报
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现状
• • • • 几乎所有的保险公司都建立了SIU 50个州中的48个已经立法 50个州中的41个建立了欺诈管理部门 提高了消费者的警觉意识
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联系信息： Dennis Jay
dennisjay@
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谢谢！
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培训
• • • • 健全的调查培训 在某些州的强制要求 对理赔人员的反欺诈培训 证书
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Байду номын сангаас费者意识
SAS保险业反欺诈框架解决方案
SAS®保险业反欺诈框架可以做什么？SAS保险业反欺诈框架能够帮助您侦测、预防和管理多条业务线上的投机诈骗和专业诈骗。
它能够进行欺诈侦测、警报管理和案件管理，同时提供了揭露欺诈罪犯之间相互关系的能力，让您能够集中精力制止价值最高的欺诈网络。
SAS®保险业反欺诈框架为什么重要？为了侦测出欺诈行为，众多保险公司都建立了交易监控系统。
这种监控系统对侦测出个体索赔欺诈是相当有效的。
然而，要想侦测出有组织的欺诈团伙，就需要SAS保险业反欺诈框架来侦测贯穿整个索赔流程多条业务线的客户行为。
SAS®保险业反欺诈框架为谁设计？SAS保险业反欺诈框架专为特别调查组（SIU）、欺诈分析师和保险公司的索赔管理人员而设计。
SAS®保险业反欺诈框架解决方案对于保险业来说，欺诈问题危害巨大而且越来越严重。
大约10%的保险索赔都存在欺诈现象。
仅在美国一个国家，由欺诈导致的财产险损失每年高达400亿美元。
当今的欺诈罪犯十分狡猾老练，他们会不断地变换战术来攻击、利用保险公司的弱点。
为了克服这些挑战，SAS保险业反欺诈框架为您提供更加强大的欺诈侦测能力，在提高调查效率的同时降低高昂的总成本。
SAS保险业反欺诈框架使用多种侦测技术计算索赔过程中各个阶段存在的欺诈可能性。
针对潜在欺诈索赔生成警报，并发送到给特别调查组。
调查人员可据此使用案件管理工具快速调查可疑的索赔。
一旦某个索赔的欺诈评分和优先级被确定，相应的调查员可以更深入地检视索赔特征，确定这个索赔或任何关联的历史索赔是否为欺诈行为。
解决方案概述SAS保险业反欺诈框架（SAS® Fraud Framework for Insurance）提供了保险业欺诈管理的数据模型，预置数据管理功能和报告功能。
该解决方案提供：●使用多种技术进行欺诈侦测的高级欺诈分析引擎，包括自动化的业务规则、预测建模、文本挖掘、数据库搜索、异常侦测和网络链接分析。
商业银行跨境资金清算业务反欺诈工作实践
商业银行跨境资金清算业务反欺诈工作实践摘要：近些年来，金融安全问题越来越受到国际社会关注，金融欺诈行为在经济全球化的时代背景中逐渐表现出跨越国界的特点。
本文分析了在金融科技飞速发展和经济全球化的时代背景中金融业务欺诈现状和特点，以及反欺诈工作对商业银行的重要意义，介绍了中国银行及汇丰银行在反欺诈风险管理方面的先进经验。
结合跨境资金清算中的反欺诈案例，分析出跨境欺诈案件具有追回周期长、追回难度大的特点。
最后对银行业金融机构的跨境资金清算业务给出反欺诈工作建议。
关键词：商业银行；跨境清算；反欺诈一、金融行业欺诈现状分析随着科学技术的发展，许多行业的经营模式随之发生巨大变化。
一方面，金融科技促进金融行业向着更加平等、更加普惠的方向发展，互联网金融使得金融市场的边界延伸，有效填补了传统金融行业空缺，对提高国家经济整体水平有着明显的促进作用。
另一方面，科技发展带来的风险也是不容忽视的，由于金融产品创新速度加快，产品设计容易出现安全隐患，导致欺诈行为难以在第一时间被识别和监控。
要充分认识到科技发展带来机遇的同时也增加了金融风险。
金融欺诈有组织化、移动化、隐蔽化、场景化等特点，多表现为团伙作案。
欺诈渠道有以下几个类型：混合渠道、金融资产、银行账户、电信、信用卡、保险、贷款、在线零售、抵押和其他，其中身份欺诈最常用的渠道是银行账户。
犯罪分子攻击迅速且犯罪行为较为隐蔽，给金融欺诈行为的识别带来一定的难度。
在这样的时代背景下，反欺诈工作对于金融行业特别是商业银行意义重大。
欺诈手段与反欺诈技术关联紧密，两者是有一定的相通之处的。
金融科技快速发展，欺诈手段也在更新变化，商业银行作为反欺诈工作的重要参与者，对抗欺诈行为的方式方法不能依赖传统技术手段，要利用好金融科技发展优势，在充分了解犯罪分子欺诈手段的基础上，切实提高反欺诈工作水平。
二、境内外商业银行反欺诈工作实践伴随着金融科技飞速的发展，商业银行提供的金融服务不断创新传统模式，融入了各类线上线下新的业务场景，与此同时，金融欺诈的渠道和手法也是层出不穷。
详解SaaS解决方案
详解SaaS解决方案目录一、SaaS解决方案概述 (3)1.1 SaaS的定义 (4)1.2 SaaS的优势 (4)1.3 SaaS的应用领域 (6)二、SaaS解决方案的架构 (8)2.1 前端界面 (10)2.2 后端服务器 (11)2.3 数据库 (13)2.4 安全性 (15)三、SaaS解决方案的实施步骤 (16)3.1 需求分析 (17)3.2 方案设计 (19)3.3 实施与部署 (20)3.4 测试与上线 (20)3.5 维护与升级 (23)四、SaaS解决方案的客户支持 (24)4.1 技术支持 (25)4.2 售后服务 (26)4.3 用户培训 (28)4.4 账户管理 (29)五、SaaS解决方案的市场趋势 (30)5.1 全球市场概况 (32)5.2 地区市场概况 (33)5.3 市场增长趋势 (35)六、SaaS解决方案的竞争优势 (36)6.1 成本效益 (38)6.2 灵活性和可扩展性 (39)6.3 无需本地维护 (40)6.4 自动更新和维护 (41)七、SaaS解决方案的风险及应对策略 (42)7.1 安全风险 (44)7.2 法律法规风险 (45)7.3 市场竞争风险 (47)7.4 技术风险 (48)八、SaaS解决方案的未来发展 (49)8.1 新技术应用 (51)8.2 新业务模式 (53)8.3 行业融合 (54)九、结论 (56)9.1 SaaS解决方案的价值 (57)9.2 企业如何选择合适的SaaS解决方案 (59)一、SaaS解决方案概述随着云计算技术的快速发展，软件即服务（Software as aService，简称SaaS）已成为企业级应用市场的主流模式。
SaaS解决方案是一种基于云平台的专业软件服务，它将应用程序以服务的形式提供给用户，使用户无需购买和维护复杂的硬件设备和软件系统，只需通过网络访问即可使用。
SaaS解决方案具有灵活性高、可扩展性强、维护成本低等优势，为企业提供了便捷、高效、安全的软件应用体验。
关于Saas的数据安全
关于Saas的数据安全Saas（Software as a Service）是一种基于云计算模式的软件交付模式，它将软件应用作为一种服务提供给用户。
随着Saas的普及和应用范围的扩大，数据安全问题也日益受到关注。
本文将从数据加密、访问控制、备份与恢复、网络安全等方面探讨Saas的数据安全。
一、数据加密数据加密是保证Saas数据安全的重要手段之一。
Saas提供商应采用强大的加密算法对用户数据进行加密存储，以防止数据泄露和非法访问。
同时，对于数据传输过程中的敏感信息，应采用SSL/TLS等安全协议进行加密传输，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
二、访问控制访问控制是保证Saas数据安全的关键措施之一。
Saas提供商应建立完善的访问控制机制，包括身份验证、权限管理、审计等。
用户在使用Saas服务时，应提供有效的身份认证信息，如用户名、密码、双因素认证等。
同时，Saas提供商应根据用户角色和权限，对用户进行细粒度的权限管理，确保用户只能访问其具备权限的数据和功能。
此外，Saas提供商应定期对用户的访问行为进行审计，及时发现异常行为并采取相应措施。
三、备份与恢复备份与恢复是保证Saas数据安全的重要保障措施。
Saas提供商应采用定期备份用户数据的方式，确保数据的完整性和可恢复性。
备份数据应存储在安全可靠的地方，如离线存储设备或云存储中心。
在数据丢失或损坏时，Saas提供商应能够及时恢复用户数据，确保业务的连续性和可用性。
四、网络安全网络安全是保证Saas数据安全的基础。
Saas提供商应建立安全可靠的网络环境，采用防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等安全设备，对网络进行实时监控和防护。
此外，Saas提供商应定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，及时发现并修复安全漏洞，防止黑客攻击和数据泄露。
综上所述，Saas的数据安全是保证用户信息安全和业务连续性的关键环节。
Saas提供商应采取一系列安全措施，包括数据加密、访问控制、备份与恢复、网络安全等，确保用户数据的保密性、完整性和可用性。
SAS助力汇丰银行防范欺诈风险
“ 欺诈 带 来 的 损失 是 一种 实 实 在在 的运营成 本 ， 直 接关 系到银 行
的 利 润 ，并 影 响 着 我 们 的 各 项 指
为 它属于潜 在 的欺 诈而拒 绝 。如果
拒绝 了客 户合 法的购 买行为 ，银行 可能 会惹 怒忠 实客 户 ，并 损失 购买 行 为 带 来 的 手 续 费 收 入 ，还 将 面 对 用户流 失的 风险 。但是 ，如 果银 行批 准 了欺诈性 的购 买行为 ，就会 让 客户成 为不 法行为 的受 害者 ，最 终银 行将 承担 ４ ５ ０ ０美元 的赔付 金 。 随 着 世 界 各 地 不 法 分 子 欺 诈 水 平 的 不断飙 升 ，银 行不但 面临 着更为
步 运行 ，保护 着汇丰 银行信 用卡 的 实时 交易 。汇丰银 行还计 划对此 方 案进 行扩展 ，以应对 跨 多个业 务线 和多个 销售 渠道 的欺诈交 易 。
支付卡 、 在线交 易， 甚至 甲 方 （ 客户 ）
们 在 许 多其 他 市场 也 全 面 应 用 了 Ｓ Ａ Ｓ的 欺 诈 管 理 解 决 方 案 ，在 英
质 ，不断 提升欺 诈侦 测的性 能至 关
重 要。 ”Ｄｅ ｒ ｅ ｋ Ｗｙ ｌ ｄ ｅ说 ，“ Ｓ ＡＳ
欺 诈 管 理 解 决 方 案 会 不 断 升 级 现
有防欺 诈软件 的性 能 ，以 应对不 断
“ 当我 们 列 出欺 诈 管理 合 作伙 伴 的 甄 选标 准 时 ，包 括 全球 覆 盖水 平 、 分 析 能 力 和 协 作 能 力 ，Ｓ Ａ Ｓ无 疑 是 我 们 的 最 佳 选 择 。Ｓ Ａ Ｓ欺 诈 管
潜 在的漏 洞设计 新 的威胁 方案 ，因
SAS欺诈管理
SAS欺诈管理SAS欺诈管理通过对所有交易的实时评分实现更快、更准确的欺诈检测尽管大多数银行都有欺诈检测系统，但这些系统通常只是对有问题的交易进行被动的事后分析，对挽回损失来说这种方法太迟了。
SAS 欺诈管理(SAS Fraud Management) 是下一实时交易评分是您防范金融犯罪(例如在销售代企业级欺诈检测解决方案。
基于SAS 久经考终端的银行卡欺诈或基金发行前的自动清算验的先进平台，该解决方案提供: 所(ACH)/电信欺诈)的最佳选择。
对所有交易(购买、支付和非货币交易)的SAS 欺诈管理(SAS Fraud Management) 是一个按需、实时评分。
提供全面服务的企业级解决方案，它具有在亚秒级响应速度和持续的高吞吐量。
一个平台上监测多个业务线的功能，而且是强大的先进分析、建模平台和判定引擎，市场上能够通过检查所有交易（包括购买、包括:支付、转账和非货币交易）提供100% 实时评分和判定功能的唯一解决方案。
市场上的旨在支持多个实体的独特“签名”方案。
其他解决方案全都无法与之相提并论。
先进的神经网络建模，支持更快、更好的欺诈检测。
混合建模，将汇集在一起的银联数据整合进银行专用模型。
作为整体式企业欺诈管理系统，SAS 欺诈管冠军/挑战者功能。
理解决方案可与授权系统、按需评分、先进能够部署和监测多个欺诈模型。
分析、规则编写、模拟功能、警报管理和报无缝、实时热名单(hot-listing)以及全球授告实时集成。
我们的先进分析技术可显著减权系统集成。
少假警报(false positive)的数量和提高欺诈检测率。
这使您能够通过减少被拖延交易的数大量规则编写功能和动态创建“公共”签名。
量来改善客户服务，以及通过在警报管理等强大的报告功能，包括客户可配置的应用事项中更合理地安排员工来提高运营效率。
编程接口(API)。
该解决方案的模型基于银联及独立银行数据健壮、灵活的警报和案件管理。
的组合，其中包括用于评分和判定的所有交用于将客户信息和判定扩展到多个业务易数据值。
SAS保险业反欺诈框架解决方案
SAS保险业反欺诈框架解决方案随着科技的迅猛发展和互联网的普及，保险行业面临了越来越多的欺诈行为。
为了应对这一挑战，保险公司需要采取措施来识别和防止欺诈活动。
SAS保险业反欺诈框架解决方案可以帮助保险公司有效地识别欺诈行为，以保护公司和客户的利益。
SAS保险业反欺诈框架解决方案是一个综合的反欺诈解决方案，它结合了数据分析、人工智能和先进的模型算法，帮助保险公司发现和预防欺诈活动。
该解决方案基于SAS提供的大数据分析平台，可以实时地处理和分析大量的数据，以快速准确地识别欺诈行为。
在SAS保险业反欺诈框架解决方案中，首先需要建立一个欺诈数据库，用于存储欺诈案例和相关数据。
这样可以通过与现有数据进行比对，找出与之前的欺诈案例相似的行为模式和特征，从而判断是否存在欺诈行为。
其次，SAS的数据挖掘功能可以对保险公司内部的数据进行分析，发现异常模式和风险信号。
通过对大量历史记录和实时交易数据的分析，可以构建各种数据模型，预测潜在的欺诈行为。
这些模型可以根据保险公司的实际情况进行调整和优化，以提高检测的准确性和可靠性。
另外，SAS的人工智能技术也可以用于欺诈检测。
通过机器学习算法，可以让计算机自动学习和分析大量的数据，从而识别出异常和欺诈行为。
这一技术的优势在于可以通过实时更新的模型来提高预测准确性，并且可以随着时间的推移不断提升。
SAS保险业反欺诈框架解决方案还提供了实时监控和报告功能。
保险公司可以随时查看欺诈检测结果，并及时采取相应的措施。
此外，该解决方案还可以生成详细的分析报告和可视化图表，帮助管理层了解欺诈活动的趋势和情况，更好地制定反欺诈策略。
总的来说，SAS保险业反欺诈框架解决方案是保险公司应对欺诈挑战的有力工具。
通过整合大数据分析、人工智能和先进的模型算法，该解决方案可以帮助保险公司识别和预防欺诈行为，保护公司和客户的利益。
同时，实时监控和报告功能还可以帮助保险公司及时采取措施，并监测欺诈活动的趋势和情况。
SAS数据分析助力保险反欺诈
SAS数据分析助力保险反欺诈
佚名
【期刊名称】《中国金融电脑》
【年(卷),期】2015(0)10
【摘要】日前，美国Amica互助保险公司（Arnica Mutual Insurance Company）通过实施SAS保险业反欺诈框架（SAS Fraud Framework for Inurance）实现加强欺诈侦测和优化代位追偿的业务目标。
【总页数】1页(P96-96)
【关键词】保险公司;反欺诈;SAS;数据分析;Framework;保险业
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.131
【相关文献】
1.着力打造“四位一体”的反保险欺诈机制——保监会有关部门负责人就《关于加强反保险欺诈工作的指导意见》答记者问 [J], 梁慧轩
2.数据分析助力保险反欺诈 [J], ;
3.浅析大数据分析在保险反欺诈领域的应用 [J], 梁晓攀
4.基于大数据分析的银行卡反欺诈机制研究基于大数据分析的银行卡反欺诈机制研究 [J], 施志晖
5.SAS力推反欺诈管理系统平台助力银行卡产业科学发展 [J],
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
反欺诈解决方案
反欺诈解决方案欺诈行为对企业和个人都造成了巨大的损失，为了降低欺诈风险，提升安全性，许多组织正在寻找强大的反欺诈解决方案。
本文将介绍一些常见的反欺诈解决方案，包括机器学习、人工智能和数据分析技术。
这些技术和解决方案可以帮助企业有效识别欺诈行为，并采取相应的措施保护自身。
1. 机器学习技术机器学习技术是一种基于数据的分析方法，通过训练模型来识别和预测模式。
在反欺诈领域，机器学习技术可以通过学习历史欺诈案例和非欺诈案例来构建模型，从而对新的交易进行分类。
常见的机器学习算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。
机器学习技术可以从大量的数据中挖掘隐藏的模式，准确地识别欺诈行为。
然而，机器学习技术也面临着一些挑战，例如需要大量的训练数据、数据的不平衡问题以及随时间变化的欺诈模式。
因此，结合其他技术如数据分析和人工智能可以更好地解决这些问题。
2. 人工智能技术人工智能技术是模仿人类智能的理论、方法和技术的总称。
在反欺诈领域，人工智能技术可以通过模拟人类的思维过程，对欺诈行为进行推理和判断。
例如，人工智能技术可以通过自然语言处理来分析欺诈者的言辞，或者通过图像处理来分析欺诈者的面部表情等。
人工智能技术可以模拟人类的经验和判断能力，帮助企业更准确地识别欺诈行为。
但是，人工智能技术也存在一些挑战，例如需要大量的计算资源和时间，以及对复杂模型的解释困难等。
3. 数据分析技术数据分析技术是通过收集、清洗和分析数据，来发现其中的规律和趋势。
在反欺诈领域，数据分析技术可以识别异常模式和关联规则，从而发现潜在的欺诈行为。
例如，数据分析技术可以通过检测异常交易行为、分析关联网络以及构建用户行为模型等方法来识别欺诈行为。
数据分析技术可以帮助企业更好地理解和分析大量的数据，从而找出欺诈行为的特征和模式。
然而，数据分析技术也需要有效的数据处理和分析方法，以及充分的领域知识来指导分析过程。
4. 综合应用综合应用是将各种反欺诈技术和方法相结合，形成一个综合的解决方案。
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用1. SAS模型的定义和应用（1）风险评估在保险公司内部审计中，风险评估是一项重要的工作。
通过SAS模型，保险公司可以通过数据挖掘技术对特定的业务进行风险评估，如理财产品、保险产品等。
SAS模型可以基于样本数据集，使用一些统计方法比如回归分析和统计因子建模，创建出能够核算风险评估的数据模型。
（2）欺诈检测欺诈检测在保险公司内部审计中也是非常重要的一个方面。
SAS模型在欺诈检测方面的应用，可以通过提供大容量的数据管理来实现对保险欺诈的精准检测。
例如，基于保险公司内部数据建立欺诈检测模型，SAS模型可以快速地检测出存在欺诈嫌疑的销售用具，从而在保险业务的运行过程中及时发现各种欺诈行为。
（3）投资风险控制在保险投资过程中，由于市场变化不确定性和外部环境变化，保险公司需要通过使用SAS模型，进行投资风险评估和优化，从而有效地控制投资风险。
例如，使用SAS模型对各类资产进行风险评估，可以帮助保险公司更好地控制投资风险。
（4）信息披露保险公司需要保证信息披露的准确性和完整性，因此，SAS模型在信息披露方面也得到广泛应用。
通过SAS模型，可以构建出数据模型来统计信息披露的数据，并快速生成各种基于统计学的报告。
（1）通过SAS模型进行风险评估，保险公司能够更科学、更客观地了解业务模型的风险性。
（2）SAS模型可以为保险公司提供高效、便捷、准确的欺诈检测和数据挖掘服务，提高了保险公司的竞争力和市场份额。
（3）SAS模型的应用不仅提高了信息披露的准确度，而且可以大大简化内部审计等人员工作频繁人工操作的压力。
综上所述，SAS模型在保险公司内部审计中的应用是十分广泛的，可以帮助保险公司更好地掌握业务的风险性、提高风险控制能力、进一步提升业务质量和竞争力。
SAS模型被广泛运用于保险行业，并且将持续提高保险行业保险运营效率和质量。
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尽管大多数银行都有欺诈检测系统，但这些系统通常只是对有问题的交易进行被动的事后分析，对挽回损失来说这种方法太迟了。
实时交易评分是您防范金融犯罪(例如在销售终端的银行卡欺诈或基金发行前的自动清算所 (ACH)/电信欺诈)的最佳选择。
SAS 欺诈管理(SAS Fraud Management) 是一个提供全面服务的企业级解决方案，它具有在一个平台上监测多个业务线的功能，而且是市场上能够通过检查所有交易（包括购买、支付、转账和非货币交易）提供100% 实时评分和判定功能的唯一解决方案。
市场上的其他解决方案全都无法与之相提 并论。
作为整体式企业欺诈管理系统，SAS 欺诈管理解决方案可与授权系统、按需评分、先进分析、规则编写、模拟功能、警报管理和报告实时集成。
我们的先进分析技术可显著减少假警报 (false positive)的数量和提高欺诈检 测率。
这使您能够通过减少被拖延交易的数量来改善客户服务，以及通过在警报管理等事项中更合理地安排员工来提高运营效率。
该解决方案的模型基于银联及独立银行数据的组合，其中包括用于评分和判定的所有交易数据值。
该解决方案还包括一个功能强大的欺诈警报管理和调查系统，大量报告功能和一个灵活的新连接器，用于插入授权系统。
因为SAS 欺诈管理解决方案支持运营及绩效报表，所以您可以将它用作针对欺诈检测和调查的主解决方案。
SAS 欺诈管理 (SAS Fraud Management) 是下一代企业级欺诈检测解决方案。
基于SAS 久经考验的先进平台，该解决方案提供:• 对所有交易(购买、支付和非货币交易)的按需、实时评分。
• 亚秒级响应速度和持续的高吞吐量。
• 强大的先进分析、建模平台和判定引擎，包括:• 旨在支持多个实体的独特“签 名”方案。
• 先进的神经网络建模，支持更快、更好的欺诈检测。
• 混合建模，将汇集在一起的银联数据整合进银行专用模型。
• 冠军/挑战者功能。
• 能够部署和监测多个欺诈模型。
• 无缝、实时热名单(hot-listing)以及全球授权系统集成。
• 大量规则编写功能和动态创建“公共”签名。
• 强大的报告功能，包括客户可配置的应用编程接口(API)。
• 健壮、灵活的警报和案件管理。
• 用于将客户信息和判定扩展到多个业务线，包括监测属于同一个账户持有人的多个账户。
SAS®欺诈管理通过对所有交易的实时评分实现更快、更准确的欺诈检测选择 SAS®解决方案的理由SAS® 解决方案风险智能通过对 100% 交易的实时评分快速发现欺诈活动有效的欺诈检测需要在保持低假警报率的同时实时阻止最大数量的欺诈。
为实现这个目标，SAS 解决方案对所有交易(货币和非货币交易)进行实时剖析 (profiling)，同时使用远优于传统欺诈解决方案的方法来支持更好、更快的欺诈检测。
这些传统解决方案的架构不那么健壮，它们允许大多数被认为是非欺诈性的交易“通过”，这给金融机构留下了易受严重攻击的弱点。
在今天的世界里，欺诈者的犯罪策略变化频繁，对您来说，对任何交易跳过评分和剖析过程都是很危险的。
SAS 欺诈管理解决方案提供的绩效和实时交易评分功能增强转化为关于潜在欺诈交易的更快、更准确判定。
这些功能增强与 SAS 先进分析功能的结合使SAS 欺诈管理成为减少假警报数量的理想解决方案之选。
使用 SAS 欺诈管理解决方案，您能:• 用 SAS 独有的签名方法更准确地确定是 否应当阻止交易或给之添加警报标记。
• 通过减少被拖延交易和假警报的数量提高客户服务效率。
• 通过使用警报管理功能来更有效地利用员工资源和减少花在调查假警报事件上的时间与金钱，从而提高运营效率。
获得整体式、以客户为中心的欺诈视野SAS 欺诈管理解决方案提供了不受交易类型或业务渠道的限制整体式、以客户为中心的欺诈视野。
它允许您:• 全方位监测企业中多个实体的行为，包括客户、账户 (DDA 、电信、 ACH 、银行卡) 以及网络和电话银行业务。
• 在不同层面 (如关系、账户、客户) 同时剖析实体。
因此，您能完全理解某一个体贯穿多种产品及其与之交互的渠道的行为。
更快、基于更充分信息和基于风险的判定作为 SAS 银行业企业级金融犯罪管理框架(SAS Enterprise Financial Crimes Framework for Banking) 的一 部分，SAS 欺诈管理解决方案可使用各种工具将检测、处理和应对欺诈犯罪的功能扩展到您的整个企业。
SAS 解决方案提供更先进的分析智能信息，并完全集成业内最新的反欺诈措施。
作为企业级欺诈检测系统，该解决方案在多数据源的基础上将分析技术与多种检测要求相结合，使您能够实现长久以来迫切希望实现的防范和检测目前犯罪分子所使用的各种欺诈技术的目标。
除了显著减少欺诈活动造成的潜在损失和改善客户体验，该 SAS解决方案还可通过帮助创建一个使您能够最小化部署新欺诈防范策略所要求的 IT 基础设施变动和实时响应新出现威胁的更灵活、企业级欺诈管理平台来降低防范欺诈的运营成本。
功能“随着企业的各处弱点遭受到攻击，安全和欺诈风险正越来越多的暴露出来。
由于头疼医头脚疼医脚的方法会不断增加企业遭受攻击的风险，公司需要再次评估什么样的方法才能彻底解决安全问题。
很显然，一个全盘考虑的解决办法，才能完全保证各个层面的安全。
”Avivah Litang, Gartner 公司副总裁兼知名分析师按照本地要求对解决方案进行定制通过聆听全球欺诈管理者的集体智慧， SAS 设计出基于欺诈管理实用原理并可针对每个本地实施进行定制的解决方 案。
SAS 欺诈管理解决方案的底层系统和软件具有真正的可配置和可调整性，支持对任何实施进行优化，以满足本地市场要求。
SAS 欺诈管理解决方案的内在灵活性使地区欺诈管理者能够以最有效和最适合其银行、其客户和其产品的方式来管理其欺诈和运营环境。
利用所有可用数据利用所有可用数据对有效的欺诈管理是一个基本要求，特别是在欺诈策略不断演变的情况下。
SAS 欺诈管理解决方案将所有可用数据类型(客户、家庭、商业、cyclecut 、第三方及银行卡发行者数据；授权；存款以及非货币交易)合并进建模过程，从而增强模型及规则的预测能力和降低假警报率。
来自授权系统的实时判定SAS 欺诈管理解决方案包括一个通用SAS 连接器(USC)接口套件，可将 SAS 解决方案与您的授权和处理系统相 连接。
交易从授权系统流向 USC ，并被根据交易类型追加相应的数据来进行准备。
数据可能包含用户和系统变量等信息，并因交易类型而异。
对所有交易的实时评分SAS 评分引擎与 USC 相结合，控制着模型的启动以及由用户编写的规则和系统规则的执行。
USC 将交易提交给评分引擎，然后由评分引擎运行合适的欺诈模型来产生一个分数，并执行由用户指定的相关判定逻辑或规则。
对所有交易进行剖析使您能够获得关键客户行为数据。
此外，该解决方案还允许您开发和创建您自己的多达八个完全在您的组织控制下的公开签名实体 (如账户、客户、受益人、IP 等) 的简档 (profile)。
此外，该解决方案还包括一组 SAS 构建的剖析和评分模型，用于评估和监测与账户和客户有关的支付风险。
先进分析功能帮助实现最高欺诈检测率SAS 欺诈管理解决方案使用业内最先进的分析技术来在管理和控制欺诈损失方面向您的银行提供显著优势。
增强的、专有的欺诈建模技术有助于提高欺诈检测率，增强模型稳定性和减少假警报。
该解决方案允许使用由一个冠军/挑战者工具支持的多个预测性模型，以确保每次都采用最佳方案。
混合模型SAS 解决方案的创新混合建模方案融合了专用方案和银联方案的优点。
它将您的银行的数据作为核心模型，然后通过合并汇集在一起的银联数据建立一个既具有银联模型的功能，同时又保留了您的客户数据的价值和特点、且预测能力更强的新模型。
签名大多数解决方案都使用算术方法来表示客户行为，而 SAS 解决方案则使用原始数据来监测每一项交易。
我们独有的“签名”方案可从每个来源捕获客户行为模式，并在每当对交易进行评分时对该信息进行评估，从而帮助您理解客户的交易方式乃至他们与您的银行的整体交互关系。
对于随后的每次交易，系统都会寻找持卡人行为的模式和差异之处，以及复杂、细微的欺诈模式和其他迹象。
因此，您能轻松检测持卡人行为的变化，从而显著增强您的模型的预测能力。
另外您还能在在线环境中建立和部署您自己的模型，以便利用您的自主开发专业知识。
神经网络模型SAS 独有的建模技术——自组织神经网络园(SONNA)——可通过更有效地捕获关于数据异常的信息而大大增强模型效能。
因为客户行为有时过于复杂而难以通过单个神经网络予以捕获，所以 SONNA 支持使用包含多个经过优化的神经网络的集合体。
SONNA 神经网络使用一种可根据神经网络的能力在模型构建期间进行演变的自适应分段方案来检测不断变化的客户行为。
这不仅可以显著增加检测效能，而且模型也会随着时间的推移变得更加健壮。
卓越的规则管理该解决方案的卓越规则管理配置功能使您能够完全根据业务需求来监测和跟踪不同实体的历史行为模式。
这一多组织配置允许您按需要打破组织界限，以最适合您的组织的方式部署和管理该解决方案。
SAS 欺诈管理解决方案让您开发和创建您自己的针对多达八个实体 (如受益 人、IP 地址等)的剖析规则。
然后，这些剖析实体可被用于业务规则，以实时进行支付决定，或者触发警报，要求进行调查。
此外，一组由 SAS 构建的剖析和评分模型使您能够评估和监测与可能包含由受益人和/或信用局数据值或其他外部数据组成的实体的账户和客户有关的支付风险。
灵活的警报管理SAS 欺诈管理解决方案提供灵活的警报管理功能，它们能够自动结合来自多个监测系统的警报，将它们与共同账户或客户联系起来，并向调查员提供关于特定账户或个人的风险的更完整视野。
每个警报都被根据活动的具体特点分配了一个风险分数，这使您能够给高危活动指定高优先级，从而提高处理效率，提高检测率和减少损失。
此外，您还能根据用户建立的规则和要求向调查员和分 析师分配自动警报调查任务。
强大的报告和分析功能SAS 欺诈管理解决方案包括一个允许用户使用系统中的任何数据生成报告并将以各种格式(包括 HTML )予以发布的完整报告系统。
历史数据库可用于报告 MI 和作为一个“实验室”来在新规则部署前对其进行测试。
功能市场上的其他系统在功能深度和广度上均无法与 SAS 欺诈管理解决方案相比:• 通过对在销售终端发生的所有交易进行实时评分来减少您的平均欺诈损失。
• 在您的欺诈判定过程中使用所有可用数据(账户、支付和非货币)。
• 建立用于交易判定的企业级框架。
• 利用最新的反欺诈措施，包括芯片和个人识别码(PIN)技术。