大数据时代下欺诈风险实时侦测ppt课件

《大数据时代下欺诈风险实时侦测ppt课件》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、大数据时代下欺诈风险实时侦测1实现要点数据处理模型措施反欺诈处理-快，毫秒级欺诈识别-稳，724小时服务措施事中干预事后核实大数据内部数据外部数据模型规则异常值模型关联模型神经网络模型2000-2012年全球支付卡欺诈损失金额和bp统计2012-2018年美国支付卡各类型欺诈损失统计及预测什么是申请欺诈申请欺诈—以欺诈为目的，申请个人信贷账户以骗取银行资金的行为。可细分为虚假身份申请和虚假资料申请两类。虚假身份：指窃取他人身份证件（身份证、军官证、护照等），或伪造虚假身份证件，申请信用卡的欺诈行为。虚假资料：指身份证件真实、有

2、效，但工作单位信息（包括工作单位、工作单位地址、办公电话等）和住宅信息（包括住宅地址、住宅电话等）全部与实际情况不符的虚假申请欺诈。申请反欺诈大数据基本信息住宅信息职业信息联系人信息副卡信息基本信息职业信息学历信息查询征信次数籍贯出生日期户籍地址服务处所虚假地址虚假单位虚假电话申请表征信户籍信息添加文字灰名单历史地址职业信息学历信息联系人信息历史信息8年龄职业开户时间开户地区交易时间交易金额交易地点交易渠道1.客户信息核心数据82.交易信息3.非金融交易信息账户查询信息地址变更修改密码信息手机变更交易反欺诈大数据客户交易特征行

3、为档案客户交易特征行为档案用来记录客户的消费行为和交易模式，是交易反欺诈的核心技术之一。欺诈分子可以盗用客户信息，也可以伪造客户卡片，但是无法复制客户的交易行为模式。特征行为档案从各个维度刻划客户的交易行为，从而反映每个客户独特的交易模式。特点：每个客户有自已唯一的交易特征行为档案档案随着客户的交易活动实时更新用来侦测当前交易和客户自身行为模式异同交易反欺诈神经网络模型输入变量1输入变量2输入变量3HIDDENLAYER隐藏层OUTPUTLAYER输出层INPUTLAYER输入层输入变量4结果Score评分0-1000反欺诈领

4、域，普遍使用神经网络模型技术，该技术模拟人脑功能的基本特征，适合处理需同时考虑许多因素和条件的非线性问题。神经网络模型具有识别率高、稳定性强且易于系统落地实施等优点。异常值模型是用于从大量数据构成的样本群体中识别出与该群体有显著差异或者异常情况的样本的过程。在反欺诈领域，欺诈交易和正常交易有显著差异,可以用异常模型进行补充。异常模型12交易反欺诈系统交易渠道银联VISA万事达欺诈识别数据接收数据清洗神经网络业务规则交易干预1发起交易4欺诈交易，返回拒绝2实时发送3返回判断结果5正常交易，通过网关上送主机处理6卡片冻结主机账务处

5、理拦截登记卡片冻结系统建立在“渠道-反欺诈-主机”的实现框架上：交易渠道：客户刷卡后，从银联、VISA、万事达等卡组织向银行发送实时交易。欺诈识别：对卡组织交易数据进行清洗补齐，并提取风险特征。将风险特征载入神经网络和业务规则，对交易进行欺诈判断。对可疑交易实施拦截，并发送验证码核实。主机：对正常交易执行账务处理。对异常交易登记拦截原因。对欺诈卡片实施冻结处理。