反欺诈策略体系

Posted 2023-03-30 阿尔法斗士

随着互联网的快速迭代升级，越来越多的产品形态被快速的推上互联网，伴随而来的安全问题也与日俱增，欺诈黑产通过滋生在互联网上，侵犯正常用户权益的同时给平台的良性生长带来了巨大的隐患，因此反欺诈成为一个越来越重要的领域，如何做反欺诈呢？如下几点方向可供参考：

• 数据分析：通过大数据分析，对用户进行多维度的评估，包括个人信息、信用历史、借款用途等，以及通过社交网络等方式获取更多的信息，从而识别潜在的欺诈行为。
• 风险评估：建立风险评估模型，通过对用户信用历史、还款能力、资产负债情况等多方面的评估，对用户进行风险评估，及时识别高风险用户。
• 实名认证：对用户进行实名认证，通过身份证、银行卡等信息验证用户身份，避免虚假身份的欺诈行为。
• 运营策略：建立健全的运营策略，包括风控规则、审核流程、预警机制等，及时发现和处理欺诈行为。
• 多维度验证：通过多种验证手段，例如人脸识别、短信验证码、银行卡验证等，提高用户身份的真实性和可信度，有效防范欺诈风险。
• 风险监控：建立风险监控系统，实时监测用户的借贷行为和还款情况，及时发现异常情况，对高风险用户采取相应的措施。
• 合作方审核：对合作方进行审核，建立合作方风险评估模型，避免合作方提供虚假信息或参与欺诈行为。
• 用户教育：通过宣传教育和风险提示等方式，提高用户对欺诈行为的认知和防范意识，减少用户被骗的风险。

拿信贷领域举例，常用的反欺诈策略如下：

• 身份验证和审核：在申请贷款时，通过核对申请人的身份信息，如姓名、地址、社会安全号码等，来确保其身份的真实性。同时，也需要审核其收入、资产和信用历史等方面的信息，以评估其还款能力和信用风险。
• 欺诈风险预测模型：通过数据分析和机器学习等技术，建立欺诈风险预测模型，识别出潜在的欺诈行为。该模型可以基于多个因素进行预测，如历史欺诈记录、信用历史、申请人信息的一致性等。
• 监测和检测：通过实时监测贷款申请和交易，检测出任何异常行为。例如，如果一个申请人使用大量不同的身份信息来申请多个贷款，就可能是欺诈行为。
• 安全控制和防御：在信贷交易中，采用多层次的安全控制和防御措施，确保贷款交易的安全性。例如，采用加密技术来保护敏感信息，设置多重验证来确保交易的有效性等。
• 技术创新和升级：不断引入新技术和升级现有技术，以适应不断出现的新型欺诈行为。例如，采用人工智能和大数据分析等技术，更准确地预测欺诈风险。

深度学习核心技术精讲100篇（七十九）-深度学习应用实战案例：携程金融自动化迭代反欺诈模型体系

前言

支付欺诈风险是携程金融风控团队的主要防控对象，它一般是指用户卡片信息或账号信息泄露后，欺诈分子利用这些信息在携程平台进行销赃，侵害用户资金安全，给用户和携程平台带来损失。

1. 高对抗性

欺诈分子的作案手段绝非一成不变，他们也会根据我们的策略拦截结果对作案方式不断调整，不断形成风险转移，如果我们的策略模型不及时追踪这种变化，则无法做到"见招拆招"。

2. 复杂性

为了躲避风险控制的策略规则，欺诈分子也会尽力模仿正常用户的消费行为，而且从目前的数据来看，支付欺诈场景的批量操作行为比业务作弊场景少很多，原因是在携程平台上，欺诈分子相当于一个承接正常用户需求的代订中介，在没有需求的情况下，他们没有必要通过走量的形式进行销赃。这样的业务特性导致支付欺诈多为无规律性的单点攻击，普通规则在模拟这种复杂逻辑场景的时候会存在一定劣势，通常要么精度不够，造成误拦截过多，要么无法捕捉作案手法。与普通规则不同的是，模型可以在多变量前提下进行数据拟合，从而捕捉复杂作案手法。

3. 坏样本稀少

在支付反欺诈场景中，坏样本的主要来源有两部分：在风控运营过程中，人工拦截或规则、模型自动拦截的风险订单；风控策略无法识别并最终产生损失的风险订单。在风险订单中，风控策略能够拦截的占绝大部分，而我们需要注意的恰恰是无法识别的那部分，但这部分案件样本相当稀少，这给规则和模型的学习带来不小的挑战。

01风控变量体系

数据决定模型的上限。