秦苍科技买单侠：反欺诈技术保障行业健康发展
编辑：admin 日期：2019-11-16 15:44:23 / 人气：
在互联网金融反欺诈领域，通过搭建模型，在自身已有的历史数据中挖掘出反欺诈规则或者评分是非常重要而又十分有效的手段。为了能最大限度地发挥数据的价值，在反欺诈实践中，整个过程可以从宏观上分为四步：问题定义、明确模型目标、挖掘数据价值以及线上预测。
为了进行反欺诈，首先必须明确欺诈的定义。虽然在字面上，欺诈是很好理解的。但从数据的角度来看，欺诈却很难定义。因为单从数据的表象上来看，欺诈和信用违约十分相似，都表现为逾期不还款。但两者实际存在巨大的差异：信用违约是没有还款能力，而欺诈是没有还款意愿。
但是，在还款方面，意愿和能力作为人的内在属性很难被观察和量化定义。因此，我们需要尽量地借助外在的表象和人工干预去逼近这个内在。在互联网金融领域，根据业务和产品的不同，通常会依次采用如下的5种方法来定义欺诈：
1.逾期超过T天。这是最直观也是最简单的定义，这个定义中的T即可以通过滚动率等量化的手段来预估，也可以根据业务经验来确定，比如在互联网金融行业通常将T定为180天。
2.首期不还款。首期不还款指的是从第一期开始，客户就没有还过款。在互联网金融领域，通常会在在逾期超过T天的基础上加上首期不还款这个条件来进一步筛选欺诈。
3.首期失联。当客户发生首期逾期后，互联网金融企业通常会通过电话联系客户。当联系失败或者客户明确表示不还款时，则定义客户为首期失联。
4.回访失踪。在客户发生逾期后，有的互联网公司会通过客户提供的地址实地回访客户，如果找不到客户，则定义客户为回访失踪。
5.权威部门确认。客户是否欺诈还可以通过权威部门来确认，这也是最严格的有关欺诈的定义。
在实际的应用中，不同的企业会将上述的5种方法进行组合，得到各自的欺诈定义。秦苍科技买单侠作为一家消费金融兼金融科技公司为了保障真实有效的服务于有3C需求的消费用户，在团队的合作努力下开发了一系列全自动的审核和反欺诈中央决策引擎。
欺诈检测和信用审核全部由系统自动完成。用户只需准备身份证和工资卡即可在买单侠手机客户端完成整个申请步骤。与此同时，买单侠的风控系统会在用户开始注册的第一秒持续进行分析。最终买单侠会根据申请者给出的数据进行评估，从申请到批准/拒绝的时间平均2.8分钟。
为了保障企业的利益和有效长期的发展，反欺诈技术的重要性不言而喻。同时，良好的互联网金融生态，也离不开金融消费者素养的提升。