银行业解决方案

在银行业+互联网化发展的过程中,银行行业面临着激烈的外部竞争和严峻的业务安全问题。人人云图利用数据科学能力,为银行客户提供了反欺诈解决方案。

风险场景

新客注册登录环节

老客运营促活

二三类账户开卡

场景梳理

1、信用卡无效开卡:

2、渠道推广(app拉新、小程序、H5)

黑产攻击模式

1、模拟器刷量

2、群控猫池刷量

3、羊毛党刷量

场景梳理

银行在自有app平台内不定期开展运营活动,返现、抽奖、送积分等形式。欺诈者会使用模拟器、群控设备等作弊设备来冒充真实用户,骗取优惠。

黑产攻击模式

欺诈者使用自动化程序、虚假设备等作弊工具,参与运营活动,从中骗取优惠。

场景梳理

洗钱涉恐、盗卡盗刷、非法提现、套现洗单、钓鱼诈骗、伪卡盗刷。

黑产攻击模式

通过钓鱼网站、木马、病毒感染用户信息,人为制造用户身份,利用猫池设备开设二三类账户进行洗钱等违法行为。

云图反欺诈解决方案

人人云图业务反欺诈系统,赋予活动运营方业务反欺诈能力,通过无监督、有监督机器学习的有机结合,实现模拟器、猫池、羊毛党等欺诈行为的识别和管理。实现包括在线实时欺诈场景识别、事后欺诈情报分析,可实时通过web页面/API的方式推送给客户,以便其进行后续的阻断、告警等动作。

基于生物探针的真人真机假用户识别

核心维度:人类行为、传感器信号、群体行为、设备属性。

人类行为,设备中留有人类使用移动设备时的痕迹,如电池电量变化、屏幕亮度变化等等。

传感器信号是模拟器很难伪造的信息,在信号处理算法的辅助下对模拟器进行识别。

群体行为主要是大量设备聚集在一起的特征,如位置、wifi等。

设备属性是识别猫池伪造不同品牌和机型的有效手段,主要通过编译特征来发现伪造证据。

反欺诈系统架构
反欺诈系统效果与优势

高准确率

人机识别系统准确率达到99%,召回率达到80%

羊毛党识别准确率达95%。

灵活的服务模式

可按需选择本地化部署或SaaS平台服务。

实时或准实时识别

基于客户端计算和强大的数据处理平台,实现毫秒级结果判定 。

集成简便

无埋点技术实现数据采集,快速部署。

数据自标注

自进化引擎和对抗生成,对初始标注数据数量要求低。

低费用

基于用户设备非敏感数据进行建模,费用远低于同行业大数据库公司。