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合众e贷建立反欺诈联动防控机制 有效防范风险

2019-02-01 16:43:41   洞察网

为防患于未然,解决日益突出的金融风控难题,克服传统风控应用技术上的缺陷,合众e贷提出了更加科学化、智能化的全栈解决方案。目前,合众e贷平台建立了智能反欺诈和传统反欺诈技术相结合的联动防控机制,主要针对贷前和贷中环节的潜在欺诈风险进行早期预警、识别、评分和定性,并挽回欺诈损失。

合众e贷积极探索和尝试利用机器学习与人工智能技术进一步提高欺诈检测技术的效能,主要通过用户多源异构数据维度(申请数据、设备指纹数据、通话记录和财务数据等),构建多层次用户的社交关系网络,并从社交网络关系中衍生出一系列的关联特征,然后利用深度神经网络技术学习用户欺诈行为模型,经过业务验证发现该欺诈侦测技术对于精准识别欺诈用户较为显著,并具有自动化和及时响应等特点。

基于社交网络和深度学习融合的欺诈检测技术框架如下图:

合众e贷建立反欺诈联动防控机制 有效防范风险

图:社交网络和深度学习融合的欺诈检测技术框架

合众e贷的欺诈检测技术开发重点在于社交网络关系结构生成与其衍生的关联特征集,其中关联特征集包括:用户的度degree,用户重要性度量指标People Rank等,而关键指标People Rank的底层计算逻辑借鉴了Google公司PageRank算法。

PageRank算法基于入链数量假设和入链质量假设,为每个页面设置初始权重值,根据网页间的链接关系,在多轮迭代中更新每个网页的权重,直至各页面的权重值稳定。不考虑作弊的情况下,通常将最终权重值越高的节点视为越重要的网页。类似地,PeopleRank算法为每个借贷用户设置初始权重值,根据用户间的关联关系,在不断迭代中更新每个用户的权重,直至每个用户的权重值达到稳定,最后稳定权重值将作为用户的重要性度量指标。

金融科技的发展不断推动着风控技术的变革与创新,其中风控应用技术方面更是层出不穷、日新月异,俨然已成为金融科技前进与突破的新动力。合众e贷建立了“智能技术+传统技术”融合的反欺诈体系,不仅持续提升了用户欺诈识别率,降低了欺诈损失率,有效防范互联网金融领域的欺诈行为与风险,合众e贷在不断的业务实践中见证了反欺诈智能技术的革新与发展。

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