大数据金融反欺诈解决方案

• IP全球最精准 IP定位、
• GPS经纬定位、 基站定位数据
设备指纹
智能的关联分析
组团欺诈分析
不一致性验证
Pattern Matcher
Worki ng
Mem
ory （Fa cts）
Rule
Reposit ory
Agenda
Rule Engine APIs
Rule
Manageme
nt
Console
Business Applicati
on
积累多年的反欺诈经验规 则库
信贷场景规则包
理财场景规则包
支付场景规则包 电商场景规则包
• 硬件属性信息 • IP信息 • GPS地理位置信息 • 设备所安装应用信
息
跨平台交易查询
交叉验证， 多头借贷，多头申
请
司法失信信息
法院案件号、欠款 描述、身份证
号、组织机构代码、 姓名、手机
号、银行卡号，不 良买家、不良商户
用户关联图谱
• 基于设备、IP、地 理位置、地域、联 系人、通话记录， 社交关系等多维度 数据挖掘用户关联 图谱
…...
电商应用
…...
支付应用
…...
场景化 事件驱动的欺诈识别服务
可信
可疑
高危
反欺诈模型
用户行为分析
风险信息库
专家经验 反欺诈规则库
四. 反欺诈云 技 术优势
精确的事件分析引擎
1. Event Processing Flow
• CEP引擎实时计算 分析（过滤、关联、
Input Event1
聚合）与欺诈案件
相关的多类事件之
间的关联性，精确 定位用户意图，还
Input Event2
原事件场景，降低
误杀率. 2. Based OpenSource CEP Framework
• 例如：某用户，在
修改密码后，接着
重新绑卡，然后进
行提现操作的风险
评估.
灵活高效的规则引擎
• 风险决策逻辑和应用 逻辑的分离，业务人 员可以自主实wk.baidu.com规则 配置
• 支持复杂规则处理， 包括时间窗口规则， 位置规则，统计规则， 名单规则，事件关联 规则，用户习惯规则， 异常规则
• 引擎将规则执行结果 量化为申请人的欺诈 概率，并将客户实际 业务场景与欺诈概率 阈值进行比较，进而
Product ion
Memor y
（Rules）
Rule Engine
Inference Engine
专家规则库
精准的风险引擎
离线建模
用用户设户特备特征特征征
用用户用户特户特征特征征
……
用用户交户特易特征特征征
机器学习
在线分析
当前身份信息 当前设备信息 当前地理信息 当前交易信息
风险预测 分值
规则分值
评
估
引
分值计算
擎
风险
预测
模型 放行 告警 强认证 挂起 阻断
多维度 欺诈信息库
身份核实
• 四要素认证：姓名， 身份证号，手机号， 银行卡号
反欺诈云
使用大数据识别欺诈
反欺诈从业者
一. 行业欺诈 现状
欺诈数据
15%
线下贷款. 拒贷比例中15%为欺诈
80%
全线上贷款，拒贷比例中80%为疑似欺诈， 当中有超过50%是有明显团体欺诈的特征
50%
全线上贷款 贷后损失率客户中超过50%为欺 诈
50%
坏账中大概有50%来自于欺诈
P2P在中国最大的风险，其实还不是信用风险，是欺诈 ---
• 个人学历状况 • 个人投资任职状况 • 个人公积金社保 • 个人通讯信息 • 个人消费信息
用户行为库
• 设备ID、 IP、地 理位置、交易时间、 用户ID
• 交易场景，事件以 及事件持续时间
黑灰名单
欺诈，老赖，违约相 关的
手机号、邮箱、 身份证号、
姓名、银行卡号、设 备ID、 IP地址
移动设备信息库
行业高发的欺诈问题
二. 反欺诈需要解决的 问题
反欺诈要解决的问题
你是你吗？
你是人吗？
你是自己吗？
你知道是自己 吗？
欺诈行为判别
构建用户行为画像
三. 解决方案 场景化，事件驱动的欺诈识别服 务
反欺诈云服务
用户
理财应用 激活事件 注册事件 登录事件 认证事件 绑卡事件 活动事件
…...
信贷应用 注册事件 登录事件 绑卡事件 充值事件 授信事件 放款提现事件