随着互联网的快速发展,互联网金融给客户带来了更好的客户体验和便捷性,同时也带来了客户隐私泄露,网络诈骗,网络钓鱼,电信诈骗等欺诈问题,互联网金融业面临严峻挑战.交易反欺诈是集风险预防,风险防控,风险分析为一体的系统工程,也是平衡成本与损失的艺术.传统交易反欺诈系统中风险评估部分多采用规则引擎对交易风险进行分析评估,规则引擎基于一组预设的风险规则模型,通过判断交易因子是否满足条件检测风险值,在应对突发欺诈交易案件模式上具有响应更新快的特点,但误报率也相对较高.风险引擎是将交易数据,签约数据,设备数据,行为数据传入到风险引擎中,基于历史数据使用机器学习算法进行学习出的风险模型进行计算,得出风险的分值大小.风险模型通过不断对欺诈数据和正常数据进行自学习自动进行更新,能够显著减少风险监控人员的管理成本.这是国外众多知名风险监控产品更多的采用风险引擎的原因.然而其劣势在于,对明显或已知的欺诈判断缺少直接迅速的管理控制,对于新型欺诈案例,不能迅速进行防控. 基于此理论基础,宏基恒信的研发团队根据客户需求,自主研发出了全面,高效,可操作性强,易于管理的"规则引擎"与"风险引擎"双引擎风险监控系统,将风控行业带入了一个全新的纪元.风险引擎 优势 1,风险引擎是一种高阶模型,相比规则模型是对问题空间做非线性区格,可以在识别欺诈交易的同时显著降低误报率; 2,风险引擎除了可以总结已有欺诈案件,还能够洞察潜在的欺诈模式,具有一定的对未来发生的新型欺诈的预测能力; [1] 3,风险引擎通过不断对欺诈数据和正常数据进行自学习自动进行更新,能够显著减少风险监控人员的管理成本. [2] 劣势 对明显或已知的欺诈判断缺少直接迅速的管理控制. 2规则引擎: 优势 1,业务规则是来自对欺诈案件的事后总结,只对和已发生欺诈类似的交易才有识别效果; 2,规则在应对新的欺诈交易案件模式上具有响应更新快的特点. 劣势 1,规则无论多复杂,都是对问题空间做线性区格,欺诈的小概率特性使得单纯使用业务规则会造成非常高的误报率; 2,越来越复杂的规则和各规则变量之间类似矩阵组合关系使得规则的管理复杂. 3最佳实践 采用风险引擎+规则引擎相结合的双重风险评估引擎,全面,高效,可操作性强,易于管理. [3-4] 4部署计划 第一步(3-6个月): 以规则引擎为主,风险引擎进入学习期,风险引擎使用数据开始建模. 第二步(6-12个月): 规则引擎与风险引擎并行,对规则引擎进行人工优化,风险引擎进入运行期. 第三步: 以风险引擎为主,风险引擎持续自主学习,风险引擎不断完善,规则引擎退入辅助阶段.