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          蘇寧金融打造大數據反欺詐平臺 保障金融安全和業務發展


          來源:商訊

          近年來,隨著互聯網金融的崛起,為用戶帶來了更為便捷的支付、理財等服務,但同時也面臨著如信貸風控風險、虛假用戶裂變、渠道虛假流量等風險,讓金融機構的反欺詐成本不斷增長。作為國內四大金融科技集團之一的蘇寧金融,依托集團資源和金融科技優勢,構建了大數據反欺詐平臺,有效保障金融安全和業務發展。

          近年來,隨著互聯網金融的崛起,為用戶帶來了更為便捷的支付、理財等服務,但同時也面臨著如信貸風控風險、虛假用戶裂變、渠道虛假流量等風險,讓金融機構的反欺詐成本不斷增長。作為國內四大金融科技集團之一的蘇寧金融,依托集團資源和金融科技優勢,構建了大數據反欺詐平臺,有效保障金融安全和業務發展。

          作為一家有29年歷史的零售服務企業,蘇寧的業務積累豐富,覆蓋了零售、金融、投資、地產、文創、體育、科技、物流等八大產業6億多會員,擁有多元化、多層次、長跨度的海量數據,獲取數據成本相對較低,這些都為蘇寧金融布局大數據反欺詐平臺提供了天然優勢。

          蘇寧金融大數據反欺詐平臺,主要圍繞智慧零售核心和金融業務開展服務,主要分為反支付欺詐、反營銷欺詐和反信用欺詐三部分。

          為防止支付欺詐,蘇寧金融打造了“尋跡”位置畫像模型、“識器”設備指紋識別體系、風險特征庫解析系統;針對信用欺詐,打造了資金饑渴度模型、“笛卡爾”中介攔截系統、“石出”消費貸評分體系;為預防營銷欺詐,打造了“極目”黃牛識別系統,“曉身”防盜賬戶系統、反欺詐圖譜系統等。

          其中,“尋跡”位置畫像模型通過對IP打上不同的標簽,如:代理、基站、IDC、企業網、教育網、住宅區、商場、公共設施等,并建立黑白灰特征庫,為各種風險預測項目及甄別黑產機器賬戶提供基礎。目前已經擁有10萬個企業IP標簽,IP身份識別準確率高達95.65%。

          “識器”設備指紋相似性模型,從用戶信息、設備信息、購物記錄、行為模式四個大類數據出發,采用GBDT算法,結合蘇寧體系多維度數據,對全量用戶的WAP端、PC端設備進行識別,計算兩兩設備間相似性,用于發現群體性金融欺詐團伙,捕獲率達95%以上。

          “極目”黃牛識別系統于2018年上線,累計評估風險用戶及行為超過10億次,充分挖掘蘇寧體系生態數據,可精準識別養賬戶、垃圾注冊賬戶、行為異常賬戶、設備異常賬戶、黃牛賬戶、高危風險賬戶等,準確率達92.7%。

          “曉身”防盜賬戶模型,從用戶身份、設備環境、高危節點、消費習慣、行為軌跡、關系網絡六大維度深挖欺詐特征,廣泛適用于賬戶風險管理系統及支付反欺詐場景,識別不法分子通過撞庫、木馬、釣魚、破解、社會工程學詐騙、銀行系統漏洞等手段獲得賬戶使用權限。

          “石出”消費貸評分體系,通過深入挖掘蘇寧生態圈內數據,結合少量外部數據參考,聚焦用戶還款意愿、團體欺詐、個人異常行為、個人穩定性、消費能力等維度,識別造假騙貸、行為異常用戶,并預測用戶還款意愿,可用于門店消費貸風控。

          在與零售業務息息相關的消費金融方面,蘇寧金融還打造了欺詐風險威脅感知模型體系,在提升客戶交易安全的同時,減少了短信對客戶用戶體驗的打擾,發送短信比年初降低了近80%。在反欺詐準入防護體系中,部署可以精準識別客戶群體和客戶行為的風控模型,加強對各種黑灰產人員和欺詐行為的精準識別。

          此外,還有50萬數據級的幻識反欺詐關系圖譜以及“伽利略”信用風險模型矩陣、風險特征庫解析系統(RCDS)、“風聲”金融黑產輿情監控系統、“千尋”智能催收系統等,為消費金融全面保駕護航。

          在服務小微金融方面,蘇寧金融為供應鏈上末端的小微企業如零售云商戶、物流承運商、售后服務商提供服務。樂業貸以零售云平臺加盟店(小微企業/個體工商戶)的法定代表人作為目標客群,依托零售云平臺的交易流、物流、資金流、數據流,建立系統性風控模型,實現準入、授信、放款、還款的線上化操作。與此同時,蘇寧金融還建立了雙層微商風控模型,從行業、企業、個人的8個維度對小微企業風險進行預警,并提供從低到高的5個風險標記,有效保障微商金融安全。

          總體來看,蘇寧金融打造的大數據反欺詐平臺,有效保障了用戶的交易安全和金融業務順利開展。未來,秉承“全場景更普惠”的服務宗旨,蘇寧金融將繼續堅持“科技驅動發展”的戰略,不斷迭代大數據反欺詐技術,提高風控服務能力,保障金融安全,提升用戶體驗,助力實體經濟發展。

          [責任編輯:潘文茜]

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