金融反欺诈

在不断发展的金融行业中,尤其近些年的互联网金融服务,不同消费场景下的金融服务蓬勃发展,风险管理以及欺诈识别已成为金融服务的非常重要的一个环节。基于大数据的风控技术通过对多源数据的整合解决金融征信的信息孤岛问题,通过反欺诈模型策略,用户行为策略,风险信息库,反欺诈规则模型,关联分析等多种手段的欺诈识别解决复杂环境下的交易欺诈行为。

我们在基于大数据的基础之上,利用自主研发的实时流式计算系统,可实现对任意维度,任意条件的统计指标的实时统计,并可在1-20毫秒内完成风险决策,可作为交易核心的前置或交易流程中的关键节点,在交易发生之前进行欺诈识别,将风险控制在交易之前,而欺诈发生之后的风险控制,从而极大的降低由于欺诈交易带来的损失。

如何实现

基于江融信的AnyEST实时风控决策系统,集成系统内部、第三方、互联网等多方数据。基于不同的业务渠道和风控场景创建不同的风控策略模型,并在风控策略中加配风控模型,不同类型、不同维度的风控规则集,加配风险信息库,基于不同的触发条件反馈不同的欺诈识别结果或欺诈评分,并可基于相同场景配置多套风控策略进行对比分析,从而达到:

 

  • 针对不同业务渠道,不用事件的风控策略制定
  • 为交易全周期不同阶段,配置不同的风控识别策略
  • 多套风控策略的对比分析可达到对风控模型的持续改进优化
  • 多源数据和外部风控模型的接入,可充分利用外部风控资源更进一步提升风控能力
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设计方案

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收益成果

通过在交易发生之前或信贷审批阶段欺诈申请,拦截大量的无效和欺诈申请或交易,极大的节省了人力审核成本,减少了人工带来的遗漏和误操作,提升了业务处理效率,降低了资金流失风险。