▊《风控要略：互联网业务反欺诈之路》 马传雷，孙奇，高岳 著 电子书售价：49.5元 2020年08月出版 本书是一本全面描述互联网业务反欺诈体系的书籍，全书主要分为洞察黑产、体系构建、实战教程和新的战场 第1部分介绍了黑产欺诈团伙的运作套路和攻击手段；第2部分总结了我们在构建反欺诈技术体系过程中沉淀的实践经验；第3部分分享了我们和黑产对抗的多个实战案例，以及机器学习算法的综合运用；第4部分介绍了我们在物联网 读者通过仔细阅读本书，可以对互联网反欺诈的过去、现在和未来有一个系统的认识。希望本书能够为正在关注该领域或从事相关工作的读者提供有价值的参考。 本书适合互联网投资人、创业者、产品经理、运营人员和安全风控人员阅读。 ---- ▼ 点击阅读原文，立刻下单！
这部分的业务知识点，除了生物探针、智能验证码，其余都或多或少在实际工作当中有所接触或者听闻过。 接下来，把书中提到的三层反欺诈体系当做读书笔记梳理总结下。 作者在书中总结出名单体系的设计思路： 明确哪些数据可用于建立名单，确定名单数据的主键； 在互联网反欺诈业务中，常见的几种名单主键是：手机号、身份证、银行卡、IP和各类设备标识。 以上，就是作者总结出的反欺诈风控系统的构建思路，阅读的过程当中，结合先前的一些实际经验，可对这部分内容重新做一遍梳理理解，更好地了解到，工作当中业务相关的原理。 第三部分内容主要是实战案例，分为机器学习算法使用与互联网反欺诈实战。机器学习算法章节包括了特征工程、模型选择、模型训练以及工程化和业务落地。这部分内容比较抽象难懂，我只是简单地过了一下。 本部分内容另外一章是互联网反欺诈实战，作者在书中提到了几种反欺诈实战案例，包括垃圾注册风险识别、批量登录风险识别、“薅羊毛”风险识别、裂变拉新作弊风险识别、“任务”作弊风险识别、恶意退单风险识别。
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3.1 股票投研情报分析 2.2 公安情报分析 通过融合企业和个人银行资金交易明细、通话、出行、住宿、工商、税务等信息构建初步的“资金账户-人-公司”关联知识图谱。 比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图7） 一般欺诈 ? 欺诈判断1：多个用户使用相同的地址、银行卡、身份证、电话等其他信息 电子商务的欺诈 ? 欺诈判断2：一个ip或Cookies 服务于多个信用卡或用户。 欺诈判断3：信息不一致。
最后一列Class，0为正常，1为欺诈 2、程序解读 2.1 读取文件 #! lambda x: 1 if x > 1.5 else 0) data['V21_'] = data.V21.map(lambda x: 1 if x > 0.6 else 0) print('每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计 ：') print(data.describe()) print(data.sum()) 每个单一属性的欺诈记录与整车记录的差异统计： Time V1 print('欺诈记录的占比：') print(data.Normal.value_counts()) print() print(data.Fraud.value_counts()) pd.set_option ("display.max_columns",101) print(data.head()) 欺诈记录的占比： 1.0 284315 0.0 492 Name: Normal, dtype
近日，全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布了《在线反欺诈市场指南》，对现阶段全球的在线反欺诈全链路监测与防护能力进行了分析，同时对全球顶级的反欺诈服务商进行了分级推荐，腾讯云天御（TenDI 王翔：本次Gartner发布《在线反欺诈市场指南》的主旨是在帮助企业决策者了解反欺诈产品的最新动向和最新挑战的同时，了解如何让反欺诈的产品更好的去解决自身的业务需求，并对全球在线反欺诈厂商能力进行评估， Q4：腾讯云天御智能风控服务为什么将银行级反欺诈能力作为目标？ 王翔：反欺诈的重点是对各种各样的业务操作行为进行风险判定，其中银行业对于业务合规性和效率往往有很高的要求，对反欺诈产品也有私有化部署的要求，而私有化对产品性能、效果、灵活性、适配性、稳定性等各维度的要求都是非常高的 这意味着提供在线反欺诈服务的供应商需要具备更加全面的风控能力。 未来，欺诈与反欺诈将会是全方位和全流程的对抗。
，对比国内外反欺诈差异点，国内政策行动，呼吁增加广告行业透明度、多方协力共同打击广告欺诈。 国内外反欺诈公司在广告反欺诈上的投入差距明显 《白皮书》表示，中国的广告反欺诈和国外广告反欺诈有较大差异，主要体现在三个方面：广告市场、行业标准和发展成熟度。 在反欺诈市场化方面，美国作为全球最大的广告市场，其广告反欺诈服务已经比较成熟和发达。美国广告反欺诈公司DoubleVerify和IAS都已上市，市值均超过30亿美金。 作为全球第二大广告市场的中国，从事广告反欺诈的公司没有一家因为广告反欺诈业务而单独上市，年销售额和doubleverify、IAS等也相距甚远。 另外，腾讯防水墙服务还能够帮助广告主提高目标人群覆盖度。在剔除虚假流量的同时，定位更精准的目标人群。 尽管移动广告反欺诈在未来仍然面临更多的不确定性，但对行业持续健康发展的追求是明确的。
、反欺诈等业务的开展，从而有效的对愈趋复杂的非金融类交易进行更加高效和实时的监控。 图1：明略数据电子渠道实时反欺诈解决方案框架 基于对客户的数据进行分析、研究，结合对业务的深入立即和对客户的需求分析，明略数据为客户提供整体反欺诈方案设计思路，整个系统逻辑上可分为四个层次，即：源数据层 ，无论从业务角度还是技术角度对于银行的反欺诈能力都提出了更高的要求。 图5：明略数据实时反欺诈思路 3.对接银行现有系统 友好的API设计完美对接银行客户现有反欺诈体系和业务系统，包括预警系统、客服系统、案件调查系统、交易监控系统等。 明略数据为大型国有商业银行信用卡中心提供了基于大数据分布式流处理技术的实时反欺诈解决方案，完全满足卡中心各项功能要求与性能指标，也充分证明了明略数据深入了解银行业务并将技术与业务熟练结合，利用大数据技术助力银行反欺诈升级的商业价值与技术价值
众安科技X-model反欺诈产品基于众安在各类消费金融场景下沉淀的实战风控经验和底层风控模型，针对不同场景和业务阶段，实现对欺诈风险由点及面的全面识别。 保险场景 众安科技X-model反欺诈产品以风险评估、理赔欺诈检测为重点，融合互联网 “颠覆”传统的保险业务边界与营销模式，高效识别骗保骗赔行为，减少不必要的赔付，并提高用户体验。 ? 通过这些画像标签，可以对群组、社区特征进行风险降级，从而提升整个金融行业而对于反欺诈智能策略的应用，不断迭代反欺诈策略的准确性且达到支持业务发展的目的。 欺诈是整个金融行业不可避免的一环，随着行业发展，越来越多的营销行为中也会受到团伙性质下“薅羊毛”的风险。众安反欺诈正是伴随行业发展而不断迭代反欺诈策略。 众安科技反欺诈产品的愿景是： 智能高效：欺诈团伙的形态是千变万化的，并且伴随批量攻击，所以要高效动态识别风险特征是底线。 业务驱动：不是一味的拒绝，而是把风险的底线兜好，帮助业务持续放量。
数据猿导读 今年年内，国内外数家反欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资，反欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。 ? Precognitive成立于2016年1月，总部位于芝加哥，主要业务是向银行、支付渠道和零售商提供基于SaaS的反欺诈服务。 他说：“反欺诈服务有大量数据可供挖掘，大多数解决方案都专注于在交易中进行反欺诈，但我们实际上能够通过多次访问监控设备和用户活动，从而在欺诈发生之前为客户提供预警。” 科拉松资本的负责人菲尔·施瓦茨（Phil Schwarz）表示，Bouso拥有十多年的反欺诈行业经验，这也是达成投资意向的重要条件。 无论是传统金融机构，还是新兴互联网金融机构，都要面临如何更高效的筛选客户和预防欺诈行为的挑战。这种需求也催生了巨大的金融反欺诈服务市场。
在深度揭秘当前移动广告欺诈常见场景、作弊手段的基础上，通过对移动广告反欺诈三种主流模式的分析，提出API和SDK这样从流量源头预防的移动广告反欺诈模式是大势所趋。 在此背景下，广告主对于移动广告反欺诈的投入也在不断提高，全球排名前列的日化、护肤品等品牌广告巨头纷纷开始部署和购买第三方流量验证服务，拒绝为无效流量付费，这也促使内容平台建立和完善自己的反欺诈体系，提升子渠道流量 广告欺诈获利成本大幅提升 面临更高法律风险 面对随流量变现加速而已经形成完整产业链的刷量黑产，广告主、第三方平台以及媒体方在长期的反欺诈斗争中，已经总结出JavaScript模式、API模式和SDK模式等三大主流反欺诈模式 三大主流模式并行下，移动广告反欺诈态势呈现出有所缓解的趋势。而随着欺诈行为的不断演变，广告主反欺诈手段也日益向专业化、复杂化发展，移动广告作弊获利会越来越难。 未来，腾讯将以自身反欺诈能力为依托，协同包括InMobi等在内生态伙伴，助力企业实现流量源头反欺诈预防，发扬科技向善，护航业务安全发展。 ---- 关于腾讯防水墙： 腾讯防水墙，专注业务安全服务。
不同于初期的单兵作战，当前网络黑产早已集团化、产业化，在金融欺诈领域，数据窃取、数据交易、信息伪造仿冒、黑中介代办已成为完整的产业链，欺诈手法和工具也是五花八门。 04让恶意欺诈曝光在阳光下的服务 腾讯云天御反欺诈 欺诈风险不一而足，风控与黑产的对抗亦是一场智慧+技术的周旋。在此背景下，腾讯云天御反欺诈服务应运而生。 腾讯云天御反欺诈服务基于腾讯社交大数据与 AI 能力，依托腾讯十余年的黑产对抗经验，为银行、互金、消金等企业单位实时甄别欺诈风险。 拥有超10亿的月活跃账户，业务场景覆盖社交、支付、游戏、安全等众多领域，腾讯大数据为腾讯云天御反欺诈服务提供了国内最大的用户画像库。该画像库涵盖了手机、设备、IP等多个细分维度。 腾讯云天御反欺诈服务推出不到一年后已接入上百家互联网金融平台，与中国银行、招商银行、华夏银行等达成合作，每天达到数百万次调用量，实现指数级增长，使得更多的欺诈行为曝光在阳光之下。 ?
企业面临欺诈风险？ 用我们的沉淀，给企业足够的“安全感” 腾讯云发布天御反欺诈服务 随着互联网理财、P2P 金融的快速发展，带有恶意目的的骗贷，骗保、洗钱等恶意行为也形成了新的地下产业，这些黑色产业链给企业品牌带来了严重的经济损失 基于企业的痛点，腾讯云通过大数据分析能力，以及在对抗社交诈骗、电商刷单、保驾互联网银行和支付业务安全上累积的实战经验，发布天御反欺诈服务，解决企业被欺诈的风险，让企业专注于业务的发展。 天御反欺诈服务，基于腾讯管家平台和社交生态所积累的海量恶意数据，以及通过行为识别，画像计算等能力，精准识别出恶意用户，并通过服务的方式通知企业客户进行跟踪标记和拦截等处理方式。 ? 一网打尽以上威胁与风险，为你们做到「天下无贼」 如何获取腾讯云天御反欺诈服务 客户可通过腾讯云工单系统提交工单咨询该服务或者拨打95716咨询
Kount发布了有关数字创新和新兴欺诈的最新研究报告，报告发现：最具创新性的业务同时也是面临最大欺诈威胁的业务。 ? Javelin Research调查了零售、餐饮、保险和金融行业的数百名受访者，并发现40％以上的企业认为欺诈阻碍了他们向新的数字渠道和服务的扩张。 面对不断兴起的欺诈威胁以及逐渐增长的客户期望，企业面临着平衡收入，商业扩张和自主创新的挑战。研究人员发现，与一年前相比，有48％的消费者对于会影响客户在线体验的反欺诈措施更为敏感和注重。 不幸的是，企业为了吸引客户并提供更好的客户体验而采取语音订购或移动钱包等新功能服务，这一行为导致欺诈活动增加，而企业却没有采取反欺诈的适当手段。 此外，对比此次调研中有12%的企业将管理数字欺诈风险视为数字创新的首要挑战，在餐饮行业，这个比例却只有4%，可以发现，餐饮行业严重低估了欺诈带来的影响。
【内容简介】作为中国金融科技第一股，宜人贷发布科技能力共享平台（Yirendai Enabling Platform，简称YEP共享平台），旨在以强大的金融数据能力、反欺诈智能和线上客户获取服务能力，为金融科技企业提供更强大的信用评估 先知是基于宜人贷的反欺诈云平台，面向Fintech全行业的一种反欺诈解决方案，帮助Fintech企业解决在信贷申请欺诈、金融中介识别、团伙监控/预警上面临的一系列问题。 我们搭建了结合全网数据的知识图谱，还通过机器学习的方法构建反欺诈模型，最终应用到业务流程中。 2 反欺诈云平台 先知反欺诈云平台包括三个模块： 实时数据采集 包括我们开发的SDK用户行为数据、用户授权抓取的消费数据、通话数据、信用卡数据、以及和行业内第三方合作的数据。 因为会有一些突发事件或业务所理解的欺诈状况，可能在模型里不能体现出来，所以需要有规则设置。
客户名称/所属分类 某银行信用卡中心/风险控制/反欺诈 任务/目标 信用卡业务竞争本质上就是客户的竞争，而且是优质客户的竞争。 金融反欺诈是指金融机构通过借助技术手段、改善业务流程等方式，检测、识别并处理欺诈行为，以预防和减少金融欺诈的发生。反欺诈在国内是个刚需，对很多金融机构来说，其所面临的欺诈风险远大于信用风险。 传统的反欺诈手段通常是每遇到一次欺诈，就将其行为特点记录下来形成“规则”，再基于规则建立防范机制，通过金融机构自有业务数据进行分析建模做反欺诈风控，但由于我国目前征信体系并不完善，数据滞后性和数据不全面问题导致金融机构只能做到一定程度的预防 百融金服凭借服务银行等金融机构的行业先入优势、超强的大数据处理和建模能力，为信贷行业用户提供包括反欺诈、贷前信审、贷中管控以及贷后管理在内的客户全生命周期产品和服务。 欺诈检测方面，通过收集和整理各行业、机构的黑名单信息，通过多样化的机器学习模型及大数据关联分析等技术，给银行、个人等企业提供风险管控和反欺诈的服务。
的产品投递 1、产品名称 数美全业务流程风控体系 2、所属分类 金融科技 · 风控、反欺诈 3、产品介绍 数美依托强大的AI技术与海量基础数据，为金融机构提供覆盖全业务流程的完整风控解决方案。 加之黑灰产业链产值逐年攀升，欺诈防不胜防。 ? 作为反欺诈领域专业品牌，数美经过2年的实践与积累，构建了立体的全业务流程风控体系，可有效帮助金融机构进行反欺诈与风控。 1) 欺诈用户识别 欺诈用户识别主要应用于业务流程的设备启动与注册环节，分为设备风险识别、行为风险识别、关联风险识别。 ? a. 并将多维度、多模型的组合打法贯穿业务流程始终，做到风控与反欺诈的高召回、低误杀。 2) 助力金融企业服务，促进普惠金融发展 数美一直专注于大数据反欺诈领域的技术创新，通过多种反欺诈技术识别欺诈风险，借助多维度数据识别信用风险，利用多重的策略模型提升风控效果，进而打造立体的防御体系，为金融客户提供持续
近日，全球权威信息技术研究和顾问公司Gartner发布《在线反欺诈市场指南》（Market Guide for Online Fraud Detection），聚焦在线反欺诈全链路监测与防护的全球厂商评估 据了解，Gartner发布的权威报告以其客观与全面的特点受到广泛认可，而腾讯云本次入选，标志着其已具备全球最顶级的银行级反欺诈服务能力。 6.12海报.jpg 伴随着企业业务数字化的深入，欺诈监测服务的覆盖范畴已经超越传统的账户盗用和欺诈交易。 反欺诈也从最初的电子交易环节，扩大到包括注册登录、申请和盗号的预防，并逐渐应用到银行、保险、医疗、零售、游戏等行业。这也意味着，提供在线反欺诈服务的供应商需要具备更加全面的风控能力。 根据Gartner报告，到2023年，全球将有30%的银行与数字商务企业拥有自己的安全风控团队，目前比例仅为5%；保险及医疗行业使用在线欺诈检测服务的比例将从目前的5%上升到20%；第三方欺诈检测服务应用覆盖将超过
欺诈行为一直是线上企业面临最头疼的问题。 游戏、电商、社交、O2O等互联网企业基于大量用户提供服务。这些注册用户中有相当部分是虚假、僵尸用户。 反欺诈技术引入人工智能 无监督学习算法是趋势 面对网络欺诈，业内一直引用最先进的技术与之斗争。 当前，反欺诈领域的技术已经进入第三代。 基于无监督学习算法的产品和解决方案可以针对个体欺诈和分布式的群体欺诈 ，为这些企业提供最先进的反欺诈检测服务，确保用户的真实性。 当然，在实际应用中，两者不是割裂的，而是相融合的。 保护全球用户数量超20亿 DataVisor成反欺诈领域明星企业 在这种情况下，成立于硅谷的人工智能公司DataVisor脱颖而出，成为全球无监督算法应用到反欺诈领域为数不多的技术创新公司 在安全领域以及反欺诈领域的杰出表现，让DataVisor极有可能成为人工智能的创业明星企业，并同步带动一批公司的成长。 【科技云报道原创】 转载请注明“科技云报道”并附本文链接
相比传统的基于规则或仅用设备指纹等单一信号的检测体系，无监督大数据反欺诈能大幅度提高检测覆盖率，自动发现未知的新的欺诈手段，对不断变换的欺诈行为进行有效的预警和封杀。 ? Datavisor公司成立于美国硅谷，目前为多家社交、电商、金融等互联网企业提供反欺诈服务。 ? 互联网欺诈攻击主要有四大趋势：多种欺诈行为、复杂的欺诈产业链、潜伏期变长和各种欺诈辅助工具。 互联网上的欺诈早已从单一欺诈向大规模团体欺诈转变，欺诈团伙掌握海量账号，首先伪装成正常用户，再通过大规模欺诈达到商业目的。 除此之外，反欺诈要面对的是整个灰色产业链。 本课程包括的模块有：1.信贷模型的架构与设计；2.反欺诈模型的架构与设计；3.行业实践案例。
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