解决方案

基于专家经验与机器学习引擎联合共建,为您提供全方位反欺诈云服务及解决方案。

信用风险

催收信息 多头申请 失信风险

欺诈风险

  • 提现场景
  • 恶意促销
  • 异常提现
  • 登录场景
  • 账户盗用
  • 暴力破解
  • 支付场景
  • 盗卡套现
  • 支付异常
  • 订单场景
  • 中介套现
  • 身份冒用
  • 注册场景
  • 垃圾注册
  • 模拟器识别
  • 营销场景
  • 薅羊毛

安全风险

  • 接口安全
  • 中间人攻击
  • 信息泄露
  • 恶意调用
  • 账户安全
  • 账户盗用
  • 环境监测
  • 系统安全
  • 钓鱼网站
  • 拖库撞库

基础建设

  • 设备指纹
  • 设备画像
  • 数据标签
  • 代理检测
  • 唯一设备ID
  • 识别模拟器
  • 基础信息库
  • 流处理计算
  • 云库数据
  • 模块化存储
  • 大数据集成与管理
  • 机器学习
  • GPU集群
  • 可视化交互
  • 簇类算法
  • 深度学习
  • 智能学习训练
  • 实时风控决策引擎
  • 灵活扩容
  • 精准定位
  • 百万级高并发
  • 60毫秒实时决策

产品体系

基础产品

权限系统

风险决策引擎

风控模型设计

风险地图

风险大盘

案件调查中心

挑战者模式

策略效率报表

平台运营月报

帮助中心

风险名单 多头申请

强时效高价值风险名单,逾两千家合作机构,实时精准防控欺诈风险。

贷后监控

针对大额贷款周期长,客户资质信息变化等情况,每天全方位进行客户资质监控,提前预知风险信息,提早进行风险处理,拦截损失。

设备指纹

基于网络协议和机器学习为 IOS,H5 或 Android 等设备定位唯一设备ID,并识别模拟器,篡改设备等风险设备信息。

复杂关系网络

基于用户行为信息与多种用户关系,构建出用户关系网络,可视化挖掘用户潜在关联关系智能识别团伙欺诈风险并实时预警标识。

模糊匹配 分团算法

采用智能分词和簇类算法解析数据关联信息,筛查识别行为异常,有效定位并防控中介或团伙欺诈。

多维案件分析

依托GPS空间库和实时全文检索等技术,全方位还原案件,提升风险追踪核查的能力。

优势特色

1对1打造专属解决方案,7*24小时咨询服务

强大的金融科技基因

丰富全面的反欺诈模板

可视化策略配置

优质精准的高风险名单

丰富的设备指纹库

专业的策略调优建议

典型案例

银行业 - 面临问题

互联网欺诈盛行,银行的手机银行业务和信用卡业务经常遭受中介代办、团伙作案、信用卡套现的攻击,造成巨额的经济损失。随着金融互联网化,银行在开展网络支付、直销理财、信用卡电商、消费信贷等创新业务,面临严峻挑战。

消费金融 - 面临问题

消费分期中电销商户、消费者、电商员工任一方或联合都会让欺诈成为可能,其现金分散、地区分散和多方参与的特性,特别容易被欺诈分子盯上,利用信息不对称不断实施欺诈,如消费者身份冒用、老赖客户、用户多平台申请、团伙欺诈套现等问题,监管也明确指出,要加强风险管控能力。

第三方支付 - 面临问题

第三方支付行业作为连接消费者与商户之间的桥梁,其迅速发展为用户生活,工作,理财等带来极大的便利,同时面临着银行卡盗卡、套现、薅羊毛、虚假交易、境外卡无密码支付等欺诈问题,另一方面监管机构的各项规定下发,给支付行业风险监控提出了更高的要求。

解决方案

安全防御加固:全流程业务场景防护,以抵御钓鱼网站,拖库撞库和信息泄露风险;

深入信用卡业务场景,在申请、认证、授信、信息更改等环节进行具体风控策略部署,以防控身份冒用、动码攻击等风险。

信用卡业务 场景定制:申请/ 认证/ 授信/ 更改密码
解决方案

安全风险防护重点关注账户安全,抵御拖库撞库、信息窃取等风险;

依据线上消费分期业务用户录入信息状况,反欺诈部署在登录、申请、订单、修改信息等环节,以防控身份冒用、老赖、门店经理与客户串通欺诈等风险。

消费分期业务 场景定制:登录/ 申请/ 订单/ 信息修改
解决方案

安全防御:重点关注不同APP应用间,应用与服务器间的接口安全防护,抵御代码篡改、信息窃取等风险;

在第三方支付业务场景中,反欺诈策略部署主要在注册、绑卡、支付、提现环节,抵御垃圾注册或恶意注册薅羊毛、洗钱套现,恶意支付链接等风险。

第三方支付业务 场景定制:登录/ 支付/ 转账/ 提现
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