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顶象实时风险决策系统高效阻断交易欺诈风险

随着互联网金融的快速发展,不仅交易方式逐渐从线下向线上延伸,支付手段也在快速创新,这在丰富了金融交易场景、促进了社会消费的同时,也给交易反欺诈引入了巨大的复杂度,如果无法精准识别并封堵交易欺诈行为,将给金融安全带来负面影响,并且带来合规性危机。基于大数据、人工智能等技术的深度研发与整合,顶象技术的交易反欺诈解决方案能够帮助金融机构实现实时的交易反欺诈,防止高风险交易的发生。

随着互联网金融的快速发展,不仅交易方式逐渐从线下向线上延伸,支付手段也在快速创新,这在丰富了金融交易场景、促进了社会消费的同时,也给交易反欺诈引入了巨大的复杂度,如果无法精准识别并封堵交易欺诈行为,将给金融安全带来负面影响,并且带来合规性危机。基于大数据、人工智能等技术的深度研发与整合,顶象技术的交易反欺诈解决方案能够帮助金融机构实现实时的交易反欺诈,防止高风险交易的发生。

交易欺诈的“前世今生”

对于金融机构来说,交易反欺诈是一个难以被绕过的话题,典型的交易欺诈行为包括:以假冒他人身份来进行的贷款、开户、洗钱、信用卡提额提现为代表的电信诈骗类欺诈;利用高科技手段复制他人银行卡、信用卡进行的盗刷、伪卡提现;攻击银行APP等客户端,以冒充正常的用户进行金融交易;机构内部违规带来的虚假开户、虚假交易等。

这些交易欺诈行为有一个共同的特点,那就是通过伪造真实用户的身份来绕过交易反欺诈系统的核查,从而违规获得资金。对于金融机构来说,较大规模的交易欺诈行为会导致业务系统混乱以及资金被挪用,甚至会导致不良贷款率的提升。在金融监管部门强调要控制金融欺诈现象、防止信用卡违规提现等行为的背景下,泛滥的金融欺诈还可能导致金融机构陷入难以预料的合规化风险。

面对不断进化的交易欺诈威胁,为保障业务的正常开展,满足合规性要求,金融机构需要建立完善的风险管控体系,以及实时鉴别异常交易行为,并阻断欺诈型交易。传统的金融风控系统往往采用基于数据库技术的金融风控系统,并率先应用到信用卡欺诈这一应用场景中。但是,由于数据库技术在处理能力等方面的制约,这一解决方案在如今金融欺诈行为复杂化,免密快捷支付、二维码支付等金融交易手段不断创新的背景下,难以应对交易反欺诈的需求,亟需进行升级。

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