大數(shù)據(jù)金融反欺詐解決方案PPT課件

1、一. 行業(yè)欺詐現(xiàn)狀第1頁/共18頁欺詐數(shù)據(jù)線下貸款. 拒貸比例中15%為欺詐15%80%全線上貸款，拒貸比例中80%為疑似欺詐，當(dāng)中有超過50%是有明顯團體欺詐的特征50%全線上貸款 貸后損失率客戶中超過50%為欺詐50%壞賬中大概有50%來自于欺詐P2P在中國最大的風(fēng)險，其實還不是信用風(fēng)險，是欺詐風(fēng)險 -計葵生第2頁/共18頁行業(yè)高發(fā)的欺詐問題第3頁/共18頁二. 反欺詐需要解決的問題第4頁/共18頁反欺詐要解決的問題你是你嗎？你是人嗎？你是自己嗎？你知道是自己嗎？第5頁/共18頁欺詐行為判別第6頁/共18頁構(gòu)建用戶行為畫像第7頁/共18頁三. 解決方案場景化，事件驅(qū)動的欺詐識別服務(wù) 第8頁

2、/共18頁反欺詐云服務(wù)場景化 事件驅(qū)動的欺詐識別服務(wù)第9頁/共18頁四. 反欺詐云 技術(shù)優(yōu)勢第10頁/共18頁精確的事件分析引擎CEP引擎實時計算分析（過濾、關(guān)聯(lián)、聚合）與欺詐案件相關(guān)的多類事件之間的關(guān)聯(lián)性，精確定位用戶意圖，還原事件場景，降低誤殺率. 例如：某用戶，在修改密碼后，接著重新綁卡，然后進行提現(xiàn)操作的風(fēng)險評估.1. Event Processing Flow2. Based OpenSource CEP Framework第11頁/共18頁靈活高效的規(guī)則引擎Pattern MatcherAgendaInference EngineProduction Memory（Rules）Wo

3、rking Memory（Facts）Rule RepositoryRule Management ConsoleRule Engine APIsBusiness ApplicationRule Engine風(fēng)險決策邏輯和應(yīng)用邏輯的分離，業(yè)務(wù)人員可以自主實現(xiàn)規(guī)則配置支持復(fù)雜規(guī)則處理，包括時間窗口規(guī)則，位置規(guī)則，統(tǒng)計規(guī)則，名單規(guī)則，事件關(guān)聯(lián)規(guī)則，用戶習(xí)慣規(guī)則，異常規(guī)則引擎將規(guī)則執(zhí)行結(jié)果量化為申請人的欺詐概率，并將客戶實際業(yè)務(wù)場景與欺詐概率閾值進行比較，進而做出合理決策第12頁/共18頁積累多年的反欺詐經(jīng)驗規(guī)則庫信貸場景規(guī)則包理財場景規(guī)則包支付場景規(guī)則包電商場景規(guī)則包專家規(guī)則庫第13頁/共18頁精

4、準(zhǔn)的風(fēng)險引擎第14頁/共18頁多維度 欺詐信息庫 欺詐，老賴，違約相關(guān)的手機號、郵箱、身份證號、姓名、銀行卡號、設(shè)備ID、IP地址黑灰名單 四要素認證：姓名，身份證號，手機號，銀行卡號 個人學(xué)歷狀況 個人投資任職狀況 個人公積金社保 個人通訊信息 個人消費信息身份核實交叉驗證，多頭借貸，多頭申請跨平臺交易查詢 設(shè)備ID、 IP、地理位置、交易時間、用戶ID 交易場景，事件以及事件持續(xù)時間用戶行為庫 IP全球最精準(zhǔn)IP定位、 GPS經(jīng)緯定位、基站定位數(shù)據(jù)移動設(shè)備信息庫 基于設(shè)備、IP、地理位置、地域、聯(lián)系人、通話記錄，社交關(guān)系等多維度數(shù)據(jù)挖掘用戶關(guān)聯(lián)圖譜用戶關(guān)聯(lián)圖譜法院案件號、欠款描述、身份證號、組織機構(gòu)代碼、姓名、手機號、銀行卡號，不良買家、不良商戶 司法失信信息 硬件屬性信息 IP信息 GPS地理位置信息 設(shè)備所安裝應(yīng)用信息第