消费金融大爆发 看阿尔法象如何做金融反欺诈

在金融信贷领域中，总有一部分人借钱不还，或者就是来骗贷的人群，通常被称为“老赖”。而从庞大的人群中识别出“老赖”，就是金融反欺诈需要解决的问题。

　　现今，金融机构需要做的是，在一定成本范围内尽量防范欺诈风险，避免相应损失。应运而生的反欺诈市场，成为了大数据风控服务商体系中的重要部分。作为一家专注金融科技领域的大数据风控服务商—阿尔法象，在反欺诈方面有着独特的心得。

　　首先我们来看一下欺诈行为都有哪些？

　　对于信贷而言，在业务中面临的潜在欺诈主要分为“第一方欺诈”、“第三方欺诈”和“团伙欺诈”三种。其中，团伙欺诈中已形成一个庞大的黑产。黑产中有几个方式：一是中介购买个人信息进行欺诈；二是中介和客户合谋进行欺诈；三是为了薅羊毛的垃圾注册；四是盗号之后撞库、脱库、洗库三步骤，黑产份子之间都是信息互通，盗用主体信息进行骗贷的行为。

　　了解了反欺诈的类型后，那么如何有效进行反欺诈行为呢？

　　在交易流程上，欺诈可以有申请欺诈与交易欺诈。申请欺诈存在身份假冒、中介包装、黑产等情况；而交易欺诈，存在账户盗用、养卡、套现等问题。

　　“比如盗用他人身份获取贷款，人脸识别是能够有效地阻挡这类欺诈的；账号盗用是比较比较常见的，不仅是小额短期现金贷平台会面对天燃气灶打不开火怎么办，现在的科技公司都会面对。” 阿尔法象大数据风控引擎，有效运用人工智能、大数据、生物识别等技术的加持，在很大程度上提升了反欺诈的效率，也降低了反欺诈的成本。

　　阿尔法象的反欺诈行为又是如何进行的呢？

　　在金融机构反欺诈领域中，最常用的方法是建立“多元”体系识别，通过多维度数据交叉比对，搭建模型建立精准的用户画像。

　　阿尔法象大数据风控引擎，通过机器处理，深度挖掘申贷用户是否存在虚假资料、羊毛党、身份认证失败、疑似恶意欺诈、失信名单、手机号归属地高风险聚集、身份证号归属地高危险聚集等维度记录，运用地址、设备信息等比对来建立用户的网络图谱进行反欺诈。

　　当一个全维度的关联网络图谱建立起来以后，金融机构看到的不是欺诈的个体，而是一个整体的消费群体，当所有的事物都关联起来，从而便可迅速判断是否属于欺诈团伙行为。

　　另外一方面，阿尔法象大数据风控引擎还会结合用户的身份特质、购物历史、交易数据等，对用户进行画像，从而构建千人千面的模型，符合就通过，反之则是存在欺诈嫌疑。

　　当下，互联网时代的反欺诈，越来越倚重风控数据的量级、维度、新鲜程度。多维度、体量大成为了反欺诈的核心竞争力。阿尔法象大数据风控引擎电视蓝屏没图像怎么办，结合业界知名金融机构数据联盟并实时更新，维度上又是覆盖了运营商、电商、社交、社保等多维度数据源进行反欺诈。

　　之前，大多都靠人的经验去做风控中的反欺诈，而进入互联网时代后，数据、评分卡等风控形式得以落地应用，再到如今人工智能技术的成熟，反欺诈基于应用场景也得以拓展。”

　　反欺诈未来也是趋向实时监控追踪的状态。实时监控、核查和离线分析、调查双管齐下的手段，必将成为未来金融结构的普遍手段。