快速了解反欺诈技术解决方案

贷款提现
活动
1、非非本人人本设备参加活动 2、某ip频繁参加活动
1.某设备参与活动较多 2.某用用于参与活动较多 3.某IP参与活动较多
架构 极刻⻋车贷贷款智能推荐系统架构
API
调用用API
自自然语言言
调用用API
pc端
业务系统 移动端
第三方方
Business
用用户模型
机器器学习
健康模型
推荐模型
排序模型
支支付业
面面临着银行行行卡盗刷、洗钱、虚假交易易、套现、薅羊羊毛毛等问题。电商业务，境 外卡无无密支支付、欺诈问题涉及全球。
电商 信贷
电商促销秒杀的⻩黄牛牛、竞争对手手、退单、电信诈骗、刷评、协议支支付的银行行行 卡盗刷，商品损坏，商品周期欺诈等
互联网网金金金融欺诈，借款人人冒用用身份证、老老老赖、多平台借款、黑黑中介、里里里应外 合廉政、黑黑中介、企业经营异常、贷后无无法跟踪等
⻛风险处理理
⻛风险分析
大大数据分析
01
02
03
1、对新老老老用用户、商户 通过规则模型进行行行审核、 ⻛风险评级管控 2、针对欺诈设备、IP、 地域、账号、手手机号等 黑黑名单、失信的事前拦截 3、客户端环境异常检测 评估
1、身份认证技术、短 信 、 电 话 核 实 、 人人 脸 识 别、指纹技术 2、双通道认证技术
全线上贷款 贷后损失率客户中
超过50%为欺诈
坏账中大大概有50%来自自于欺诈
问题 行行行业欺诈问题
U 用用户欺诈 ser
银行行行行行行业
网网银行行行、手手机、电商、自自助、 POS、柜面面等渠道经常遭遇钓⻥鱼网网站、木木⻢马病 毒、电信诈骗的攻击。银行行行互联网网化，银行行行在开展网网络 支支付、直销理理财、电 商、供应链金金金融、消费信贷、P2P等都欺诈重灾区
移动
自自动 pos
客户端 接口口/ SDK
缴费
业务系 统调用用
API
外部信息库资源
运营商
公检法
银行行行
银联
控制策略略
阻断 外呼确认 强认证
告警 放行行行
⻛风险监测
客户化 模型
业务 模型
⻛风险 模型
监控 模型
统计 模型
特色色 模型
信贷业务反欺诈模型
欺诈黑黑名单
行行行为异常
⻛风险模型
身份异常
数据预处理理
学历
职业
资产
核心心 极刻⻋车贷大大数据反欺模型
确认欺诈案件 姓名：张三 账号：88888 8888
事前联防联控 姓名：王五 业务：给张三转钱 账号：88888 8888
李李四10点 业务：注册支支付宝 手手机号：1383000000000
疑似欺诈案件 业务：大大范围搜索借贷 手手机号：1383000000000
申请欺诈 信用用欺诈 盗卡交易易 恶意倒闭
信息盗用用 非非面面交易易 伪卡交易易 虚假商户
套现
欺诈赔偿 电信欺诈
洗单
钓⻥鱼
中间人人
木木⻢马
虚假用用户
钓⻥鱼网网站 身份盗用用 网网址嫁接 恶意爬虫虫
交叉式
会话阻塞 键盘记录
⻩黄牛牛
技术劫持 请求劫持 刷评恶评 身份泄露露
账号盗用用 交易易置换 短信轰炸
数据过滤 数据转换
客户行行行为分析
用用户行行行为画像
操作习惯 设备习惯 网网络习惯 地域习惯 时间习惯 交易易习惯
预警 数据 存储
欺诈图谱
数据加工工整合
数据转换 去重处理理 数据整合 有效校验
大大数据欺诈信息库 欺诈信息库 失信信息库 高高危信息库 地址信息库 IP信息库 电话信息库 设备信息库
运营管理理
资质校验 流程引擎
资质校验 ⻛风险驱动
⻛风险领域模型 大大数据反欺诈
Leabharlann Baidu
模型打分
模型投放
基本信息 分
组 表单 管
资质
理理
服务组件化
数据源 数据源 数据源 数据源 ……
数据产出
数据支支持
任务分配
字段更更新
模型数据
模型校准
增量量
优先搜索
模型推送
查询
⻚页 字 数 面面 段 据 关匹补 联配全
大大
算法数据支支撑
未知的欺诈时代 ？？？
画像关系图谱时代
1、用用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构自自身数据） 规则模型、客户行行行为 4、联防联控反欺诈互相合作 （黑黑名单合作、行行行为数据合作） 5、大大数据关系图谱 （欺诈关系图谱） 6、可信环境认证
交易易 交易易欺诈业务线
银行行行卡
互联网网
信贷
身份盗用用 持卡欺诈 关联欺诈 商户欺诈
事后⻛风险处理理及分析
在⻛风险防控过程中，后续环节识别的⻛风险特征反馈到前置环节中，持续优化预防与控制机制
核心心 极刻⻋车贷反欺诈核心心技术
身份评估
设备异常评估 地理理位置评估 行行行为相似评估 客户环境评估
交易易评估
信用用评估
欺诈信息库 失信信息库 高高危账号库 欺诈关联图谱
正常 交易易
设备绑定认证 设备相似度模型 设备机构注册 设备跨机构注册
1、基于多年年积累的 行行行业反欺诈业务模型 采用用规则引擎+人人工工 智能⻛风险引擎组合识别 交易易⻛风险 2、差异化交易易⻛风险识 别策略略 3、基于客户和交易易⻛风险 评价，自自适应交易易⻛风险 处置策略略
04
1、流程化告警事件管理理 和⻛风险案件管理理 2、⻛风险调查核实确认 3、客户告警与通知 4、欺诈赔偿机制
数
据 个人人信息数据 用用户画像 网网络数据 关联数据 …….
业务 依赖
人人脸识别 用用户画像
健康模型 智能优化
电信通道 ……
如有问题，扫描二二维码加我沟通哈 快乐工工作 认真生生活
GPS、基站、iP 陌生生交易易地区 可疑异地⻜飞行行行 银行行行卡、手手机、身份
交易易不不同 垮地区垮机构
客户击键行行行为相 似模型
输入入间隔时间 非非常用用设备 非非输入入习惯
非非常用用设备 IOS越狱
android root 公共wifi
疑似挂⻢马应用用 代理理ip检测
登陆类异常 密码错误次数 交易易类异常 交易易时间习惯
1.失信名单库比比对 2.欺诈信息库比比对 3.识别代办机构黑黑中介
1.确认银行行行卡是否与欺诈关联 2.同卡同出监控 3.非非同卡同出监控
变卡
1、借贷人人信用用较差 2、借贷人人老老老赖、欺诈关联
绑卡
1、绑定他人人银行行行卡 2、变更更银行行行卡非非本人人持有的
贷款申请
1.绑定银行行行卡、交易易地、手手 机地三地 异常。 2.设备绑定多用用户银行行行卡 3.银行行行卡涉及欺诈关系 4.反复更更换多人人银行行行卡绑定 5.变更更银行行行卡与原银行行行卡信 息地区、 预留留手手机等信息 差距较大大。
欺诈
地理理位置 网网络IP
行行行为特征 人人际关系 失信名单 高高危账户 黑黑名单库 交易易往来 设备往来
用用户
核心心 极刻⻋车贷反欺诈模型
注册
1、恶意注册 2、欺诈用用户注册 3、账号盗用用
登录
1.异常设备关联多用用户 2.异常设备关联多IP、地域 3.异常IP关联多用用户 4.高高危账号ID、邮箱注册、登录 5.欺诈ID、电话、邮箱注册登录 6.用用户登录敲击键盘行行行为异常 7.特定设备、IP注册登录频繁 8.使用用代理理IP登录 9.短信码平台注册用用户
温德亮/天佑
核心心 数据 问题 趋势 交易易 体系 架构
极刻⻋车贷 大大数据反欺诈
技术解决方方案
核心心 极刻⻋车贷大大数据反欺诈解决问题
你是人人吗？
你是你吗？
你是自自己己吗？
？
你知道是自自己己吗？
你是谁？
数据 欺诈数据
线下贷款，拒贷比比例例15%为欺诈
全线上贷款，拒贷比比例例中80%为疑似欺诈 当中有超过50%是有团队欺诈特征
企业合作
欺诈信息(舆情、欺诈手手机、欺诈IP、欺诈邮箱、欺诈QQ、联系人人、欺诈高高发地区)，通过大大数据技术进行行行筛查分析
核心心 极刻⻋车贷大大数据反欺诈用用户画像
休息时间
设备安全性 工工作时间
消费层次
社会地位
信用用记录
好友关系
差旅
户籍城市
城市
？
黑黑名单
资金金金往来
消费频率
是否有借贷
性别
年年龄
事中⻛风险控制 事后⻛风险调查 反馈⻛风险防控效果
架构 系统整体架构
运营小小二二
模型设定
指标筛选 模数定 型据时 选 接 更更 择 入入 新
邮件提醒 应用用推送 手手机短信
….
消息推送
定向 人人群
触达
用用户
数据反馈
发布模型
运营小小二二
模型审核
数据校验
⻚页 数 接 面面 据 口口 配 接 更更 置 入入 新
⻆角色色管理理
日日志管理理
地址维护
运营管理理 机构 管理理
日日志 审计
运行行行 监控
架构 极刻⻋车贷混合云反欺诈方方案
信贷
用用户
数据加工工中心心
反欺诈云服务中心心
反欺诈运营监控中心心
地理理位置 ⻛风险确认
手手机实名 ⻛风险确认
黑黑名单和银行行行 ⻛风险确认
人人工工外呼 ⻛风险确认
私有云
金金金融业务系统
05
1、异常交易易行行行为分析 2、客户⻛风险等级分析 3、欺诈网网络关联分析 4、⻛风险趋势分析
06
1、外部信用用信用用数据引入入 2、外部欺诈数据引入入 3、外部失信数据引入入 4、外部身份数据引入入 5、外部高高危账号引入入 6、用用户行行行为关联图谱 7、大大数据欺诈关系图谱
事前防控
事中防控
交易易⻛风控系统
架构 极刻⻋车贷反欺诈业务流程
欺诈业务分析
欺诈⻛风险侦测
欺诈⻛风险处理理
分析⻛风险场景 确定场景对应的交易易业务 分析⻛风险场景的特征指标
加入入侦测的交易易
设定交易易基本属性
根据⻛风险特征建立立 侦测策略略
使用用⻛风险特征建立立 侦测模型
根据属性建立立⻛风险 特征
接受交易易数据进行行行 ⻛风险侦测
交易易频率 商户交易易频率
设备欺诈库 IP欺诈库 账号欺诈库 电话欺诈库 身份欺诈库 邮箱欺诈库
高高法失信执行行行 网网贷失信跑路路 信用用不不良记录
身份异常 企业经营异常
遭遇诈骗账号 邮箱密码泄露露 账号关联欺诈
欺诈关联图谱 客户人人物画像
核心心 极刻⻋车贷大大数据欺诈信息库
黑黑名单库
>400W
实时联防联控欺诈信息库 黑黑名单失信
手手机夸机构多用用户 实时联防联控异常设备行行行为
手手机电脑异常
实时联防联控地址异常 地理理位置异常
实时反欺诈云支支撑信息库(代理理IP、高高危账号、黑黑名单、失信名单、电商小小号、归属地信息库等等)
联防实时 查询高高危 诈骗地区
核心心 极刻⻋车贷客户画像与欺诈关系
包括欺诈手手机号、邮箱、 身份证、住址、银行行行卡、 设备id、ip地址
失信名单库
>600W
法院案件号、欠欠款描述、 身份证号、组织机构代码证、 姓名、手手机
高高危账号库
>3亿
邮箱、手手机号、账号ID、QQ、 身份证号
用用户行行行为数据
>1KW
设备、IP、地理理位置、时间、 用用户ID、网网址等
地理理位置库
撞库
网网址嫁接
申请欺诈 信用用⻛风险 坏账⻛风险
黑黑中介
老老老赖
跑路路
冒用用身份 多头借贷
联系丢失 欺诈身份 不不良信用用 恶意坏账
经营异常 身份异常
体系 极刻大大数据⻛风控体系
极刻大大数据反欺诈是集⻛风险预防、⻛风险防控、⻛风险分析为一一体的系统 互联网网
客户安全预防
⻛风险技术防控
⻛风险模型防控
>10W
IP全球最精准ip定位、GPS 经纬定位、基站定为数据
异常IP
>1KW
代理理IP库，实时更更新获取IP 恶意IP
异常电话
>1KW
短信池、猫池号码、用用于多 账号申请、骚扰电话等
核心心 极刻⻋车贷大大数据反欺诈信息库来源
互联网网金金金融企业
P2P 消费金金金融
银行行行 支支付公司
欺诈 数据库
⻛风险策略略管理理
交易易定义
因子子定义
规则定义 策略略定义
黑黑白白名单 控制策略略
模型运行行行管理理
预警管理理查询
交易易运行行行
会话运行行行
报警事件
规则运行行行
⻛风险大大盘
实时告警 交易易运行行行 交易易报警 地区报表 模型报表
规则运行行行 ⻛风险统计 规则报表 日日期报表 自自定义报表
系统管理理
用用户管理理
数据产生生
数据源
用用户数据
大大数据 模型数据
数据分析
结构 详解机器器学习
定义
机器器学习 分类
符号学习
神经网网络
基本结构
机械学习
传授学习
演绎学习
类比比学习
实例例学习
发现学习
解释学习
空间模型
学习单个概念 变型空间学习法
学习多个概念
学习执行行行多步任务
架构 极刻⻋车贷反欺诈体系架构
应用用入入口口
终端
PC
趋势 反欺诈技术发展趋势
欺诈团伙 作案时代
无无用用户画像 1、用用户密码 2、身份认证
欺诈团伙 协作时代
半用用户画像 1、用用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构 自自身数据）规则模型、 客户行行行为
欺诈产业链 协作时代
全用用户画像 1、用用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构自自身数据） 规则模型、客户行行行为 4、联防联控反欺诈互相合作 （黑黑名单合作、行行行为数据合作）