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文档简介

使用大数据识别欺诈反欺诈从业者王睿一.行业欺诈现状欺诈数据线下贷款.拒贷比例中15%为欺诈15%80%全线上贷款，拒贷比例中80%为疑似欺诈，当中有超过50%是有明显团体欺诈的特征50%全线上贷款贷后损失率客户中超过50%为欺诈50%坏账中大概有50%来自于欺诈P2P在中国最大的风险，其实还不是信用风险，是欺诈风险---计葵生行业高发的欺诈问题二.反欺诈需要解决的问题反欺诈要解决的问题你是你吗？你是人吗？你是自己吗？你知道是自己吗？欺诈行为判别构建用户行为画像三.解决方案场景化，事件驱动的欺诈识别服务

反欺诈云服务场景化事件驱动的欺诈识别服务四.反欺诈云技术优势精确的事件分析引擎引擎实时计算分析（过滤、关联、聚合）与欺诈案件相关的多类事件之间的关联性，精确定位用户意图，还原事件场景，降低误杀率.例如：某用户，在修改密码后，接着重新绑卡，然后进行提现操作的风险评估.1.2.灵活高效的规则引擎

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风险决策逻辑和应用逻辑的分离，业务人员可以自主实现规则配置支持复杂规则处理，包括时间窗口规则，位置规则，统计规则，名单规则，事件关联规则，用户习惯规则，异常规则引擎将规则执行结果量化为申请人的欺诈概率，并将客户实际业务场景与欺诈概率阈值进行比较，进而做出合理决策积累多年的反欺诈经验规则库信贷场景规则包理财场景规则包支付场景规则包电商场景规则包专家规则库精准的风险引擎离线建模在线分析多维度欺诈信息库欺诈，老赖，违约相关的手机号、邮箱、身份证号、姓名、银行卡号、设备、地址黑灰名单四要素认证：姓名，身份证号，手机号，银行卡号个人学历状况个人投资任职状况个人公积金社保个人通讯信息个人消费信息身份核实交叉验证，多头借贷，多头申请跨平台交易查询设备、、地理位置、交易时间、用户交易场景，事件以及事件持续时间用户行为库全球最精准定位、经纬定位、基站定位数据

移动设备信息库基于设备、、地理位置、地域、联系人、通话记录，社交关系等多维度数据挖掘用户关联图谱用户关联图谱法院案件号、欠款描述、身份证号、组织机构代码、姓名、手机号、银行卡号，不良买家、不良商户司法失信信息

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