隨著線上金融服務走向普及化、常態化,欺詐技術也隨之發展。近年來,欺詐方式呈現出多樣化趨勢,偽造資料、惡意注冊大量虛假賬號、代辦包裝、刷單、搶紅包、套返利等欺詐手段層出不窮。分工明確和配合縝密的團伙形式的欺詐給金融機構風控帶來了更新的、更嚴峻的挑戰。
在此背景下,百融云創運用人工智能、大數據技術推出反欺詐關系圖譜,通過對用戶數據的采集和分析,建立用戶在多種關系上的關聯信息,挖掘出欺詐者數據的矛盾點和可疑點,從而有效識別、預防團伙欺詐事件的發生。
當今時代,是一個萬物互聯的時代,所有個體都通過各式各樣的關系而產生某種聯系。六度分隔理論說明了兩個陌生人之間所間隔的人不會超過五個。這就是關系圖譜在風控中起到作用的原理。關系圖譜涵蓋了生態體系內的所有個體(包括用戶、賬戶、手機號等)和個體間的關聯關系,以金融支付場景的關系圖譜為例,個體類型可以包括IP地址、設備、金融賬戶、賬戶聯系人等,個體之間也可以存在不同的關系。
百融云創基于復雜網絡技術,開發了一整套高效靈活的關系圖譜構建與應用解決方案。通過主體確認、關系建立來建立邏輯推理,并通過圖譜檢索,利用社團發現算法識別出存在承傳關系的人群,當這個群體中成員的平均欺詐意圖高于閾值的時候,就會認定很有可能是欺詐團伙。
百融關系圖譜對欺詐風險識別的準確率高,對團伙欺詐的違約率預測大幅提升。構建圖譜需要足夠而全面的數據,百融云創經過多年發展積累了海量多維的數據和各種業務場景,并且這些數據和場景還在不斷擴充,將有效支持關系圖譜的延展。關系圖譜其調用性能佳,對于復雜的團伙欺詐判定,百融關系圖譜的查詢速度達到毫秒級,能夠有效滿足互聯網反欺詐需求。
百融云創合作的一個銀行客戶提供了欺詐樣本及申請樣本,通過百融云創撞庫發現其中大量客戶疑似團伙型欺詐。運用百融云創關系圖譜,關聯出團伙風險客戶,其中包括在行方申請過貸款的客戶,在行方貸前反欺詐已拒絕的,而剩余成功申請的客戶的風險也高于不良風險的平均水平。此案例意味著貸前運用百融關系反欺詐進行有效識別,將大大降低銀行風險,減少壞賬。
多年來,百融云創深耕技術為金融機構預防欺詐打造出了一整套貸前全流程解決方案,不僅包含關系圖譜,還涵蓋了設備指紋核驗、身份核驗、信息核驗、歷史行為檢驗、反欺詐綜合評分、團伙欺詐排查等,大幅提高了金融機構事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事后欺詐案件挖掘效率。
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