风控

国舜股份实时交易反欺诈平台利用大数据分布式流式计算技术进行行为模式分析，结合专家规则引擎机器学习算法，帮助金融机构防范处理脱库撞库、薅羊毛、交易欺诈、盗卡盗号、电信诈骗、洗钱等新型互联网金融交易业务风险，提高金融行业业务安全。

采用数据采集 + 风险监控服务 + 离线分析服务 + 管控平台相结合：

数据采集主要包括实时数据采集和批量数据采集接口；

风险监控服务包括数据预处理引擎、统计引擎、评估策略、风险评估、控制策略和数据存储模块；

离线分析服务主要用于数据同步、报表生成和机器学习算法进行建模；

交易风险监控内部管理包括运行管理、风险监控、报表和系统管理。

实时行为引擎：基于流式技术/滑动时间窗口实时聚合用户行为，创建基于个体的实时风险档案

规则引擎

流程引擎：可视化的流程拖拽式配置，满足风控业务人员差异化风控策略需求；业务人员对不同地域、不同业务场景、不同客群、不同的行为习惯方式等维度，通过界面拖拽的方式，做出更有针对性、符合风险特征的差异化的规则模型。

应用场景痛点简介

交易欺诈存在以下痛点：

1) 小概率：交易欺诈发生概率较小，2016年0.235%，2017年0.136%。

2) 交易模式多变：模式变更周期一般以半年到1年计。

3) 随机性强：发生随机，发生时间、地点难以预测。

4) 损失大：2016年全网统计累计造成客户损失1.83亿元。2017年信用卡欺诈损失排名前三的为伪卡、虚假申请、互联网欺诈。

5) 损失责任难判定：损失责任认定依国家、地区、渠道等不同而不同。

6) 欺诈人员难识别：难以通过持卡人角度侦别未知的欺诈者。

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