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苏宁金融打造大数据反欺诈平台 保障金融安全和业务发展
来源:会员投稿   发布日期:2019-07-17 15:45   浏览:10064

近年来,随着互联网金融的崛起,为用户带来了更为便捷的支付、理财等服务,但同时也面临着如信贷风控风险、虚假用户裂变、渠道虚假流量等风险,让金融机构的反欺诈成本不断增长。作为国内四大金融科技集团之一的苏宁金融,依托集团资源和金融科技优 ...
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近年来,随着互联网金融的崛起,为用户带来了更为便捷的支付、理财等服务,但同时也面临着如信贷风控风险、虚假用户裂变、渠道虚假流量等风险,让金融机构的反欺诈成本不断增长。作为国内四大金融科技集团之一的苏宁金融,依托集团资源和金融科技优势,构建了大数据反欺诈平台,有效保障金融安全和业务发展。

作为一家有29年历史的零售服务企业,苏宁的业务积累丰富,覆盖了零售金融投资、地产、文创、体育、科技、物流等八大产业6亿多会员,拥有多元化、多层次、长跨度的海量数据,获取数据成本相对较低,这些都为苏宁金融布局大数据反欺诈平台提供了天然优势。

苏宁金融大数据反欺诈平台,主要围绕智慧零售核心和金融业务开展服务,主要分为反支付欺诈、反营销欺诈和反信用欺诈三部分。

为防止支付欺诈,苏宁金融打造了“寻迹”位置画像模型、“识器”设备指纹识别体系、风险特征库解析系统;针对信用欺诈,打造了资金饥渴度模型、“笛卡尔”中介拦截系统、“石出”消费贷评分体系;为预防营销欺诈,打造了“极目”黄牛识别系统,“晓身”防盗账户系统、反欺诈图谱系统等。

其中,“寻迹”位置画像模型通过对IP打上不同的标签,如:代理、基站、IDC、企业网、教育网、住宅区、商场、公共设施等,并建立黑白灰特征库,为各种风险预测项目及甄别黑产机器账户提供基础。目前已经拥有10万个企业IP标签,IP身份识别准确率高达95.65%。

“识器”设备指纹相似性模型,从用户信息、设备信息、购物记录、行为模式四个大类数据出发,采用GBDT算法,结合苏宁体系多维度数据,对全量用户的WAP端、PC端设备进行识别,计算两两设备间相似性,用于发现群体性金融欺诈团伙,捕获率达95%以上。

“极目”黄牛识别系统于2018年上线,累计评估风险用户及行为超过10亿次,充分挖掘苏宁体系生态数据,可精准识别养账户、垃圾注册账户、行为异常账户、设备异常账户、黄牛账户、高危风险账户等,准确率达92.7%。

“晓身”防盗账户模型,从用户身份、设备环境、高危节点、消费习惯、行为轨迹、关系网络六大维度深挖欺诈特征,广泛适用于账户风险管理系统及支付反欺诈场景,识别不法分子通过撞库、木马、钓鱼、破解、社会工程学诈骗、银行系统漏洞等手段获得账户使用权限。

“石出”消费贷评分体系,通过深入挖掘苏宁生态圈内数据,结合少量外部数据参考,聚焦用户还款意愿、团体欺诈、个人异常行为、个人稳定性、消费能力等维度,识别造假骗贷、行为异常用户,并预测用户还款意愿,可用于门店消费贷风控。

在与零售业务息息相关的消费金融方面,苏宁金融还打造了欺诈风险威胁感知模型体系,在提升客户交易安全的同时,减少了短信对客户用户体验的打扰,发送短信比年初降低了近80%。在反欺诈准入防护体系中,部署可以精准识别客户群体和客户行为的风控模型,加强对各种黑灰产人员和欺诈行为的精准识别。

此外,还有50万数据级的幻识反欺诈关系图谱以及“伽利略”信用风险模型矩阵、风险特征库解析系统(RCDS)、“风声”金融黑产舆情监控系统、“千寻”智能催收系统等,为消费金融全面保驾护航。

在服务小微金融方面,苏宁金融供应链上末端的小微企业如零售云商户、物流承运商、售后服务商提供服务。乐业贷以零售云平台加盟店(小微企业/个体工商户)的法定代表人作为目标客群,依托零售云平台的交易流、物流、资金流、数据流,建立系统性风控模型,实现准入、授信、放款、还款的线上化操作。与此同时,苏宁金融还建立了双层微商风控模型,从行业、企业、个人的8个维度对小微企业风险进行预警,并提供从低到高的5个风险标记,有效保障微商金融安全

总体来看,苏宁金融打造的大数据反欺诈平台,有效保障了用户的交易安全金融业务顺利开展。未来,秉承“全场景 更普惠”的服务宗旨,苏宁金融将继续坚持“科技驱动发展”的战略,不断迭代大数据反欺诈技术,提高风控服务能力,保障金融安全,提升用户体验,助力实体经济发展。

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