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,苏宁金融为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和金融业务顺利开展。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。
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。