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【案例】某银行中心——反欺诈应案例

猿导读2003年以来我国经济的快速增长,国内消费环境的日趋成熟,我国市场近几年得到了爆炸性的发展。根中国银行业协会统计,欺诈损失排名前三类型为伪、虚假身份和互联网欺诈。? 本篇案例为猿推出的型“金融主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例征文;感谢 百融金服 的投递作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由猿主办,互联网普惠金融研究院联合主办,上海金融行业息协会 、中国息通研究院、发展促进委员会、上海联盟、首席官联盟、中国技术与应联盟、上海张江发展战略研究院、人人科创协办的《「猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》还将在上海隆重举办 来源:猿丨投递:百融金服本文长度为6800字,建议阅读14分钟2003年以来我国经济的快速增长,国内消费环境的日趋成熟,我国市场近几年得到了爆炸性的发展。 针对线上审批在客户发现、客户提升、客户保持、忠诚度、反欺诈和个人风险等等一系列围绕客户的新问题,支持日常运作的审批无法提供线上实时的、量的、复杂的申请提供快速的决策分析,希望建立一套以客户为中心的分析系统以实现上述目的

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美爆特盗窃案 4000万顾客购物沦陷

19日声称,约4000万名顾客和借记账户在感恩节购物季期间被盗。这也是美国零售业近年来最被盗事件。美国特勤局已经介入调查。 19日在零售商Target的官方网站上,除了耀眼的圣诞季打折促销广告外,在网站最顶端黑体字写道:“重要通知:美国商店支付系统遭未经授权访问”。 Target在声明中说,已经确定被窃取的息涉及客户姓名、或借记号码、的有效期和片后面的三位安全代码。Target敦促11月27日至12月15日期间在商店购物的顾客要查询记录。 悉,在窃贼获得了存储在和借记背面磁条内的访问权后,可以这些息来制作假和借记悉,2007年,美国折扣连锁店TJMaxx的母公司TJXCos。曾遭遇了美国有史以来最的消费者被盗事件,造成4000多万个号码被泄露,该公司损失约2亿美元。

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    ”哪儿了?

    总觉得未尽人意,特别是传统行业户,相比生来即原生的互联网企业来说,传统行业企业备受冲击和挤压,其中的原因之一,就是基于的应。互联网可根注册户的访问行为,改善和调整他们的服务。 但对于传统行业户来说,他们不具备云原生应的互联网能力,在这种情况下,传统行业户应该如何加速追赶呢?这是一个问题。都说传统行业拥有。的确如此。 银行拥有储户,民航拥有户的飞行记录、电拥有手机户的……,这些是这些行业企业的财富,但同时也是户的隐私,说到,暂时还没有看到更多的商业模式创新。 只有真正拥有了属于自己的互联网化产品平台,企业与消费者之间才真正架设起了桥梁,这与传统行业企业在淘宝、天猫、京东等电商平台开设网店不同,本质区别在于,或者户的访问属于电商的,不属于行业企业,因此谈不上基于的业务创新 传统行业”就在这里了!?真让人着急!

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    芯片可解决失窃难题

    而过去一年里频发的被窃事件有可能促使银行业和零售业引入更安全的新一代。 这种技术虽然并不能防止被窃事件发生,但却能够让核心银行对黑客窃贼来说毫无处。黑客往往使盗来的复制银行实施犯罪。 根产业分析师发布的报告显示,欧洲、亚洲和加拿的消费者都已经普遍使芯片了,并降低了银行欺诈犯罪率。 Supervalu被窃或将推动芯片升级换代根Verizon通发布的年度泄露报告显示,零售商经常成为泄露的受害者。 美国消费者也意识到,他们其实无需承担未经授权的借记消费损失。

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    关:精选相关

    (Big Data) 与科学 (Data Science) 已成为众耳熟能详的词汇,各行各业正在积极运且开发的价值,这些巨量也带来了巨的商机。 这时身处于「时代」的我们,自然得对有所认识,在这里为家列出了一些经常跟一起出现的陌生语,认识了这些相关字汇,下次看的相关文章就不会一直「」了。 Big Data (or 巨量),顾名思义是指量的资讯,当量庞库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理,分析成能解读的资讯时,就称为。 CDR 详细通联记录CDRs (Call Detail Record)是电网路的使纪录,例如通话时间、通话长度等资讯。CDR 是电业者与企业分析网路营运和客户行为的重要资源。 Hadoop 被广泛应储存和分析,成为的主流技术。

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    快讯丨 “工业智 戴制造” 清华AI走进中

    6月14-15日,由中、清华校友总会、清华学人工智能研究院、科学研究院共同主办,智公司、清华校友三创赛组委会、清华校友总会AI专委会、清D-LAB联合承办的“清华AI走进中是全球领先的铝合金轮毂制造商,正积极探索和应、人工智能、机器人、物联网等智能科技,促进整体业务的转型升级和效益提升。 走进中合影在6月14日下午“工业智 戴制造”论坛上,清华-青岛科学研究院执行副院长、清华校友总会AI专委会执行会长韩亦舜和中首席息官黄小兵为活动致辞。 清华学计算机系教授,人工智能研究院基础理论研究中心主任朱军发表主题演讲清华学软件学院副研究员刘英博围绕“工业与挑战”,对工业的应逻辑、在各行业的应水平、实施的心法与技法做了重点介绍 刘英博分享了一系列工业场景和实施案例,为戴在工业布局提供了很好的参考。?

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    扒一扒手机黑 | Alfred

    除了可以薅到以上乘以一万倍效益的羊毛之外,还可以被以注册各种平台充当水军去刷单、刷誉、刷粉、刷阅读量等,这不仅薅走了做新户活动商家的量活动经费、让活动效果打折扣,而且还影响了整个互联网的生态。 这就是手机黑,这些没有实名登记,由一种叫“猫池”的设备批量养着,并且经常被人于钻各种空子薅各种羊毛获利,有时还涉嫌违法犯罪。 一、手机黑号码通常以什么开头?在多年被诈骗电话骚扰的生涯中,Alfred总结出了一条规律:以170开头打过来的电话都是营销电话或者诈骗电话。 他们不需要像传统运营商那样去建设量的基站等通设施,但需要向传统运营商支付高额的租赁费,因此在运作的初期必须尽快规模发展户。 根《中国经营报》的,虚拟运营商从2013年5月开放试点到现在已经发展了整整7年,尽管交出了1.2亿户的成绩,但但并没有成为通业“鲶鱼”激发市场活力,反而成为骚扰电话、电诈骗等户投诉的重灾区

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    【解密】被盗销赃过程

    过去一年严重的泄漏事件层出不穷。最近的案是家得宝(美最家居建材零售商)在长达5个月的时间里被盗取5600万客户个人和息。 与其它的攻击相似,家得宝泄露疑凶是被称为内存刮刀的恶意软件。加密的息在销售终端(POS)需要被短暂解密以取得支付授权,这款软件即利这个间隙盗取。 从塔吉特的息被盗开始,这类事件几个月以来越来越普遍。 不管是内存刮刀,销售终端磁条盗读,网络钓鱼攻击或是息储存缺乏安全防护,结果都是一样:以百万计的资料落到不法之徒的手中,然后被售出牟利。资料通过什么渠道销赃呢? 这类盗窃行为都从俄国或其它东欧国家开始,那一带是所谓“梳交易”的中心。接下来,经纪人(或者成为经销商)成批买入号和相关息,再拿到进行梳交易的在线论坛交易。

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    分析】客户价值分析

    客户价值分析就是通过学模型由客户历史预测客户未来购买力,这是挖掘与分析中一个重要的研究和应方向。 这里以为例,讨论和分析客户价值。 根RFM方法,“客户价值”预测模型为:客户未来价值 = 银行未来收益 - 未来产品成本 - 未来关系营销费对于客户,我们定义此处的“未来”是指未来一年(也可以是未来一季度)。 此外,要科学地分析和预测客户未来价值,有必要长度和宽度的二维样本建立一套牢固、可靠的随机过程模型,样本越,客户未来价值的预测结果就越接近未来的事实。 对于客户而言,通常以“年”为最小期进行分析和预测,历史区间和未来区间是连续的,即两者之间无交易期。所以,未来产品成本和未来关系营销费的变化符合银行整体产品成本和营销费的线性拟合回归规律。

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    通不过?分析技术,带你深度解析评分体系!

    客户息涉及到很多因素,因此许多因素无法在机器学习模型中进行探讨,这里收集了部分互联网金融公司在申请时能获取到的息。目标1. 使机器学习构建评分模型,获得自变量分箱结果;2. 再由新的样本集对评分进行测试,输出预测结果。我使了Kaggle的两个集。 ,采盖帽法,99分位点值代替极异常值,有1分位点值代替极小异常值等等方法,清洗完后,再smbinning包进行cart分箱,带入评分模型,获得评分,最后将其运到测试集上。 由于评分模型一般分越高,表示越好,故需要将好的类别得分记为1,不好的类别得分记为0。? 预测 针对新样本,我选择Excel工具获得评分,使VLOOKUP函可以很方便地得到想要的,评分展示如下,选择cutoff值为615,这里认为(600,620)的客户为关注客户,情况中等

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    蓝牙从FUZE获取测试

    写在前面的话这篇文章主要讨论关于FUZE Card智能的安全问题,这是一种带有蓝牙功能的可编程,它的小跟普通一样,但FUZE可以取代至少30张,也就是说,你出门只带一张FUZE即可 PS:本文仅于技术讨论与分享,严禁于任何非法途在我分析的过程中,我对FUZE进行了X光扫描,并且对其采的蓝牙协议进行了完整的逆向分析,然后成功发现了一个允许攻击者通过蓝牙窃取的安全漏洞 Wireshark可以读取HCI snoop log的息,并对其进行基本的过滤和分析。为了半自动化实现将导出为文本文件,这里我们使了一个Perl脚本。 PC中;使Wireshark进行分析;过滤并将导出到文本中;使Perl脚本对进行解析;Wireshark的逆向分析结果如下: ? 总结前有Apple Pay和三星Pay,后有FUZE智能,整个支付行业都在想尽办法实现无支付,虽然我个人并不认为蓝牙有多的现实意义,但既然已经有了,那我们肯定要想办法保证它的安全。

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    黄黎明:靠进行风险控制,比更安全

    第三个我们希望把自己的成本幅度的降低,要把运营成本幅度降低不能靠网点,风险控制不需要和客户面对面的调查,而是真正的靠来做,科技手段把成本降下来。 三、比更安全--风险,欺诈风险,贷后管理更科学  我谈一下风险怎么做的,一块是风险,一块是欺诈风险。 风险第一个资产结构要稳定,第一步海量的户,三亿户的时候社会平均风险,第二个在这些人里面把坏客户挑出去,比社会平均风险还要好一些,我们其实做风险上有六个模型做,一个是微社交模型,QQ模型 ,第一个腾讯支付的网户,有一个银行实名认证过程,第二个实名的网的姓名和腾讯后台的息比对。 我在传统金融机构干了很多年,对腾讯了解比较充分,微支付差错率比差错率低很多很多。

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    账单刷中,我们可以分析出什么?

    对于刷消费类的分析,如果能够拿到所有人的消费(一个人可能有多张),那么拿到这些消费应该如何展开分析。 对于有的人,我们收到的账单,往往有最简单的消费明细,如下:消费清单(持有号,姓名,消费商家,消费时间,消费金额)可以看到这个消费明细本身是相对简单的,如果不结合其它的维度, 对于人员的识别唯一码不是姓名,而是人员的身份证号码,即通过身份证号码我们可以对一人多张的消费进行聚合。?有了商家息,我们可以根商家的经营类型对不同类型的消费进行聚合。 如果仅仅是的刷消费清单,我们比较难以定位到具体的商品SKU息上,如果是一个型超市,则对于详细的户消费购买,还可以明细到具体的商品上,则商品本身的维度属性展开又是可以进行拓展分析和聚合的内容 本身可能具备相关性,刷消费的往往可以和其它直接发生相关性,比如一个地区本身的事件,一个区域举办的营销活动,我们从交通部门获取到的某个区域的交通流量

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    升级版TrickBot将支持获取储蓄的功能

    但是现在,TrickBot的更新版本将能够针对自助提款服务以及POS机设备来发动攻击,并窃取目标户的储蓄支付。? 概述近期,TrickBot的恶意活动变得越来越频繁了,而且它还可以攻击类似Microsoft Outlook、Chrome、Firefox、IE和Edge等浏览器或者App,并从中窃取户密码和其他的敏感 **REG* *STORE* *ALOHA* *CASH* *RETAIL* *MICROS*它使了不同的LDAP查询来搜索这些子字符串,如果查询请求无法获取到预期的响应息,也就是查询结果,那么它将会查询其他的账号或者对象 当Trickbot从目标设备上获取到了所需息之后,它将会把存储在预配置文件中,并通过POST链接将收集到的传回远程C2服务器。 因此,研究人员提醒广企业及户,不要打开任何可疑邮件以及附件文档,以防止受到此类攻击的威胁。*参考来源:gbhackers,FB小编Alpha_h4ck编译,转载请注明来自FreeBuf.COM

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    (19实习)51Java面经51

    51、一面约得十点半面试,下午15:11来的电话,由于来电话的时候刚下课,很吵,所以面试官说过几分钟打过来。 ,沉默了一会就问下一个问题了,也不知道这么说对不对…)然后问线程池,线程池参CopyOnWrite原理及缺点虚拟机的类加载机制,双亲委派模型Spring源码,IOC,IOC的后置处理器如何配置的(好像是这么问的 还有nginx如何提高网站的效率,我说的负载均衡,又说了一下反向代理最后我问了进去做什么会到什么技术,是否有人带,和我面试过了没,面试官没说做什么直接说的会到SpringBoot、Redis、MySQL ,我不得不根面试官说请稍等一下,我们的铃声很快就会过去了,那过程贼尴尬,而且还不止一次,也不知道面试官生没生气,所以劝家面试要找个安静的地方。  点击作者姓名与作者佬交流~作者:牛客2790713号

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    那些事(28):们的故事

    把庄子的话改吧改吧放上来作为开头,就是想和家说,现在的这个的世界里,,而我自己懂的东西很有限。除了analytics以外的其他领域就是典型的半瓶醋了。连八卦都不说。 所以严格一点讲算是一个基于pubsub(中文叫发布订阅??)的消息系统。消息系统的作在现代网站和电商里面很重要了。 致上来说,使了消息系统有那么几个好处,一是对业务逻辑的耦合程度就要求没那么高了,不管是消息发布方还是消息的订阅方的逻辑都可以进行更改。 传说里面家会觉得不够scalable不够稳定等等之类的抱怨。当然,应该比起RabbitMQ是要更好一些了。关于的故事之一是我前段时间和AWS里面做Kinesis的人聊天。 对方心满满的觉得自己的产品肯定比,无论是scabaility还是稳定性上。最著名的例子是它们抢下了美国某在线视频直播厂商的业务,鉴于保密需要就不点名了,家自己脑补很容易知道我说谁的。

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    而有:当遇上征

    在这一系列动作里关乎两个关键词:。  近日,微众银行为已经被互联网金融烧得火热的产业再添了一把火。虽然有燎原之势,但是这个火苗还只是星星之火。魔力是什么?   例如一张普通的电子账单,曾经是利消费金额来判断该持人是VIP户还是普通户,但现在可以基于语义分析其中的消费类别,对户做更细非的刻画。 魔力有哪些?  在过去的一年,京东布局金融战略的同时,推出了利户在京东电商的交易予以授,推出类产品“京东白条”。 魔力几何?  一位车司机首笔3.5万元贷款,这一点击回车的行动调动了人们极的想象空间,对于这笔贷款背后所代表的理念以及思维,再度撩拨了互联网金融的一池春水。   见一财网:而有:当遇上征

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    存储:国产10G光纤网

    目前,5G网络、人工智能、工业互联网、物联网为代表的“新基建”力推动实施,企业户、个人户以及整个社会体系应所产生的再次呈井喷式爆发,然而,传统网络、存储方法却难以满足如此繁多且高速的处理 中国移动将在2020年发展7000万5G户,售出1亿台5G手机,同时,中国联通、中国电也在积极发展户。 互联网应爆发的背后,是流量的快速增长,户对移动流量的需求日渐旺盛。因此,在新基建下满足户的应需求就需要更有力的处理、传输和存储。 联瑞网广泛应的存储、网络传输等实际场景中,旨在通过稳定、高速的产品品质以支持户更好地优化传输及存储。 3.png LRES1005PF-4SFP+、LRES1004PF-2SFP+两款采了Marvell芯片方案的国产万兆以太网在应方案上担任着读写过程的流量传输,提升整体的网络性能。

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    的金融场景:一切皆为

    目前为止,在领域当中的投资已经越来越热,而且做得公司越来越多。有多少公司到底真正使的是?我相几乎没有太多。在美国金融当中最直接的场景,就是所谓的评估体系。 到底在金融当中有什么处?同样一个人在不同的应和领域当中也不一样。比如今天在这个公司当中呆了20年,不一定说明他是个好员工,很有可能是他没有能力跳槽。 模型理念,一切皆为的模型之二,我们认为是的来源。即使错误息也是息,也体现了一个人的素质。 最后这个是比较有意思的事情,这件事情在中国基本上不存在,但是在美国相对比较麻烦,和相关立法之间的关系。相中国在今后立法越来越完善也会碰到这样的问题,评估上有些禁区,这些禁区不能碰的。

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    在美国金融:一切皆为

    点击标题下「文摘」可快捷关注导语:到底在金融当中有什么处?在美国是怎样被使的?为什么错误的息也是有的?怎样处理中的因果或者关联?与立法之间有什么关系? 作者:顾凌云,Turbo Financial Group首席风险官摘自:创业邦目前为止,在领域当中的投资已经越来越热,而且做得公司越来越多。有多少公司到底真正使的是?我相几乎没有太多。 在美国金融当中最直接的场景,就是所谓的评估体系。美国的体系评估很简单,就几样东西:债务历史、债务、历史时间、相关的其他因素。这些东西全部加起来形成了美国现有的评分体系。 模型理念,一切皆为的模型之二,我们认为是的来源。即使错误息也是息,也体现了一个人的素质。

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