技術(shù)部分：

觀行·智能行為認(rèn)證（IPA）產(chǎn)品服務(wù)基于100多個(gè)金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)場景，建立上千組反欺詐規(guī)則和模型，結(jié)合無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)引擎，構(gòu)建一套智能實(shí)時(shí)反欺詐系統(tǒng)，對各類業(yè)務(wù)活動(dòng)過程中的欺詐風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行自動(dòng)化實(shí)時(shí)甄別、預(yù)警和處置。整套反欺詐系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)毫秒級響應(yīng)，80%準(zhǔn)確率，70%召回率和99%精準(zhǔn)率，顯著提高客戶風(fēng)控事件處理能力和處理效率，最大化保障用戶財(cái)產(chǎn)安全。

IPA的產(chǎn)品體系和具體應(yīng)用場景如下：

• 全渠道金融交易反欺詐
•  全渠道防薅羊毛保護(hù)
•  人機(jī)識別和防御
•  欺詐者畫像和行為分析

金融反欺詐技術(shù)實(shí)現(xiàn)的前提是熟悉相應(yīng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)場景，依據(jù)業(yè)務(wù)場景來勾兌出相應(yīng)數(shù)據(jù)是否符合業(yè)務(wù)邏輯，從而判斷數(shù)據(jù)的真實(shí)性，正常環(huán)境下，數(shù)據(jù)量級越多，維度相對越豐富。當(dāng)然，策略依賴的數(shù)據(jù)不僅僅是量級越大越好，依賴結(jié)構(gòu)化的自動(dòng)主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)識別也并非是風(fēng)險(xiǎn)的全部，所以在不同的業(yè)務(wù)期進(jìn)行不同場景適應(yīng)的策略期望以及有效數(shù)據(jù)選擇是關(guān)鍵。

IPA的風(fēng)控模型可根據(jù)不同場景進(jìn)行配置，系統(tǒng)操作簡單，通過點(diǎn)選操作即可完成規(guī)則定義和調(diào)整，靈活可配置，預(yù)置行業(yè)主流互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)驗(yàn)證過的反欺詐特征集和樣例規(guī)則集，其中包括芯盾SDK形成的設(shè)備反欺詐規(guī)則，覆蓋互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)各個(gè)環(huán)節(jié)中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

IPA精準(zhǔn)的威脅情報(bào)信息涵蓋百萬量級惡意設(shè)備、千萬量級惡意手機(jī)號、億萬量級惡意ip、億萬量級高危賬號和千萬量級失信黑名單，數(shù)據(jù)具備真實(shí)性、規(guī)模性、高速性、多樣性。

機(jī)器學(xué)習(xí)引擎提供一系列基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能化反欺詐模型，可通過對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析和模型的自學(xué)習(xí)，洞察新欺詐模式，通過歷史數(shù)據(jù)分析后構(gòu)建和配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯算法等機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

芯盾時(shí)代IPA技術(shù)和模型可以部署在企業(yè)本地，支持私有云部署，最大化保障用戶的隱私信息，在提高安全性的前提下，確保用戶使用流程與現(xiàn)有流程完全一致，實(shí)現(xiàn)用戶無感知；

IPA提供可視化管理平臺界面，將每天/每周/每月的風(fēng)險(xiǎn)事件、申請人各環(huán)節(jié)操作行為和風(fēng)險(xiǎn)詳情友好的展現(xiàn)給風(fēng)控管理人員，同時(shí)還會將存在風(fēng)險(xiǎn)的申請人相關(guān)信息篩選出來。通過在IPA反欺詐系統(tǒng)中增加對大數(shù)據(jù)的處理和分析能力，從而更精準(zhǔn)的輔助風(fēng)控人員偵測團(tuán)伙騙貸，欺詐集團(tuán)等行為，沉淀黑/灰名單庫，為客戶進(jìn)行業(yè)務(wù)決策提供科學(xué)可靠地決策依據(jù)，減少資金損失和提升品牌的信譽(yù)度。

標(biāo)簽： 安全 大數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng) 互聯(lián)網(wǎng)金融 金融 數(shù)據(jù)分析 網(wǎng)絡(luò)

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