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方案背景
随着大数据时代的到来及各种交易业务的蓬勃发展,交易方式日益丰富(支付宝、百付宝、微信支付等新兴交易方式),涉及客户人群愈来愈多。交易欺诈案件也随之大幅度增加,欺诈方式也越来越多样化,给金融机构以及第三方支付的交易安全保障提出了更大的挑战。为了降低风险、提高客户的忠诚度,各大银行及第三方支付机构都在积极建设各自的反欺诈系统。
CFCA作为金融行业信息安全服务提供商,凭借多年对信息安全研究和积累的经验,提出了基于大数据的全渠道交易监控及反欺诈系统。
需求分析
银行在电子银行的安全保障体系上,不仅要满足监管机构的监管要求,同时还要考虑基于技术层面和业务层面的安全防护实现。
·建立电子银行风险监控及反欺诈平台,可以填补电子银行交易的事中风险管控工作的空白,具备交易风险事中监测能力;
·根据银行的业务需求,建立有效的交易监控及反欺诈报警机制,提高对电子银行系统任何异常或可疑行为的监测和控制。
方案简介
体系架构
系统目标
交易监控及反欺诈系统是一套基于大数据分析的风险监控系统,通过机器学习和数据挖掘技术进行智能分析,识别出隐藏在海量交易中的极小概率的欺诈交易,可以有效地对银行交易数据实时进行风险监控,降低欺诈风险。通过分析用户电子银行各个渠道交易行为模式的DNA,快速侦测异常行为并作出反馈。
业务流程
系统特点
智能:
·通过对海量交易数据进行数据挖掘,分析习惯信息总结欺诈特征,自动添加规则;
·对规则进行参数和阈值优化,持续提升系统报警准确度;
·使用曲线、多维图或自动化报表技术呈现优化效果。
高效:
·具有高容错性的分布流式计算平台架构,其并行处理方式可大大提高计算速度;
·其存储策略可保证各个存储节点的动态平衡,实现数据的高效存取;
·系统采用内存与数据库互通互备的数据存储方案,提升系统健壮性。
实时:
·基于分布流式部署的规则引擎具有强大的计算能力,使实时分析器能在交易前或交易中迅速识别交易的风险,并根据风险等级发出警报信息;
·系统可与短信、电话、外呼、邮件等平台结合,针对高风险交易向用户发送提示信息。
自主的知识产权:
·获得人民银行科技进步奖;
·发明专利——交易分析及自学习算法《一种规律挖掘和执行系统及其方法》。
CFCA联合反欺诈共享平台
在国家发改委的专项支持下,CFCA提出并建立了联合反欺诈共享平台,提供了各机构间的信息共享、跨行协查、预警、控制等功能。
联合反欺诈共享平台可供金融机构、金融监管机构、公安部、法院、P2P平台、腾讯、360等各机构间进行规则、案件、黑名单等的信息共享及跨行协查。
成功案例
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