银行如何构建反欺诈模型
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假“信⽤卡”坑⽤户害商家 银⾏如何构建反欺诈模型 如今，信⽤卡盗刷、电信等交易欺诈事件总能挑起公众敏感的神经，带来对“钱包”安全的持续忧虑。
中国法院⽹报道：某不法分⼦通过伪造的信⽤卡，在⼀家珠宝店盗刷消费者9.28万元。法院审理后判决发卡⾏、收单机构、商户应该共同承担这笔损失，其中，被告银⾏赔偿3.712万元，商户⾃⾏承担2.784万元。
交易欺诈已成⿊⾊产业链
这类的事件已经屡见不鲜，信⽤卡盗刷是怎么发⽣的？有没有⽅式可以封堵这种⾏为呢？要解释这个问题，让我们⾸先看⼀下银⾏卡的交易流程。
在线下交易中，持卡⼈在商户消费刷卡之后，收单⾏会先判断这张卡是否可⽤；确认⽆误后，会把请求通过中国银联等银⾏卡组织，间接地向发卡⾏请求交易授权；发卡⾏同意授权，就把授权应答通过银⾏卡组织回传，这时候持卡和商户就可以进⾏交易了。
在整个银⾏卡的交易流程中，发卡⾏负有保障持卡⼈⽤卡安全的义务；收单机构负有特约商户收单业务管理责任及保障交易和信息安全的义务；持卡⼈负有妥善保管银⾏卡及密码的义务；特约商户负有审核
持卡⼈真实⾝份和银⾏卡真伪的义务；这其中任何⼀个环节出现问题，都会给不法分⼦带来通过欺诈获利的空间。新驾校考试规则>都是
分析显⽰，⽬前常见的欺诈模式有申请欺诈、交易欺诈等，⽂章开头提到的案例属于伪卡欺诈，是交易欺诈中最常见的⼀种欺诈⼿段。
分析显⽰，不法分⼦往往通过以下⼏种⽅式来伪造银⾏卡：
1、通过账号⽣成软件模拟卡号。
2、使⽤带有记忆储存设备的读卡机（侧录器）记录真实的银⾏卡信息，并在空⽩卡⽚上贴上磁条，输⼊侧录的代码，伪造卡⽚。
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3、对丢失卡、被盗卡、未达卡（没有寄达或是启⽤的银⾏卡）、过期卡等银⾏卡进⾏改造，重新制卡或写磁。
4、冒充真实持卡⼈⾝份进⾏挂失后获取新卡⽚。 伪卡典型欺诈流程 信⽤卡欺诈风险⽇趋增多 据中国银联发布的《中国银⾏卡产业发展报告（2017）》显⽰，2016年-2017年借记卡的主要欺诈⼿段主要是电信、互联⽹、伪卡欺诈。在信⽤卡欺诈中，伪卡欺诈⼿段占⽐降低，但伪卡欺诈损失仍排名第⼀。
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除了交易欺诈之外，申请欺诈与商户欺诈的风险也不可忽视。前者是不法分⼦通过虚假的⾝份或者资料违规申请银⾏卡；⽽在商户欺诈中，通过信⽤卡在POS机上的交易进⾏违规套现、利⽤刷卡洗单、合谋受理伪假卡等⾏为也屡见不鲜，其往往利⽤的是信⽤卡交易的漏洞，并通过收取⼀定份额的佣⾦等⽅式谋利。
以上这些⾏为不仅会直接带来经济损失，更给银⾏的正常业务运营带来了极⼤的风险。
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某银⾏在以信⽤卡收款为⽀付⽅式的跨境电商⽀付交易中，欺诈交易风险突出。此外，伪卡欺诈、虚假申请、互联⽹欺诈等⾏为也是该银⾏⾯临的重要欺诈风险。 该银⾏利⽤顶象智能分析平台构建了基于业务需求的风控模型，有效提升交易反欺诈能⼒。
⾸先，利⽤智能分析平台对银⾏百万量级的数据进⾏清洗，通过删除⽆意义字段，清洗缺失率⾼、单⼀取值、或者分布完全相同的数据，降低了数据的规模，为数据的快速分析与建模奠定了基础。 随后，对这些数据进⾏预处理，从海量数据中提取可⽤特征，建⽴⼤宽表。在宽表搭建中以商户、个⼈、商户与个⼈三⽅⾯作为汇总对象，将交易次数、交易⾦额、交易币种、交易时间间隔、不同商户数、总交易次数等作为字段，并分别选择不同的时间区段作为时间窗⼝，实现对于各种统计值数据的汇总。
通过数据预处理，整理出以下⼏个显著特征：
1、交易中整体的欺诈⽐例为2%-3%。
2、⼤部分交易欺诈均为由⾮持卡⼈本⼈发起的交易，⽽且在较短时间内⼤量⽤卡，所涉及⾦额较⼤。
3、交易笔数在120-150笔的商户交易欺诈率达到50%。随着交易笔数的增加，尤其是交易笔数达到2000笔及以上的商户，出现商户欺诈的可能降低，交易量150笔以下的商户应重点监测。
4、给定数据中仍有极个别交易笔数达到数千笔的同时，欺诈交易笔数达到1000+的商户，这说明⽬前的欺诈侦测⼿段尚不成熟，未能及时发现可疑商户。
5、从欺诈率来看，交易笔数较少的商户的欺诈率更⾼，更容易产⽣欺诈⾏为。
基于以上数据，顶象智能分析平台衍⽣了⼏千维度的重要特征，按照⼀定的⽐例划分训练、验证数据集，使⽤合适的机器学习模型，使模型AUC（Area Under The Curve）达到 0.75以上。随后对于模型训练的数据进⾏调整，对样本进⾏采样调整后进⼊模型训练，实现了当准确率达到90%以上，可以覆盖70%的欺诈交易。
在模型训练之后，最终选取预测排名前列的数据作为最终的预测名单，达到了极⾼的命中率。 顶象智能分析平台涵盖数据传输、数据存储、数据管理、数据ETL、AI建模等功能，可以极⼤地降低企业使⽤⼈⼯智能技术的门槛，企业只需要提供相关数据即可实现数据ETL，建模等全部操作，通过离线调度、实时分析决策等加快数据的分析和应⽤，加速企业应⽤最新的AI技术。

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