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欺诈管理最佳实践:具有预见能力的反欺诈解决方案

2018年3月2日

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Julian Wong
Julian Wong是信任和安全领域知名专家,他曾开发了可扩展的系统,并在Indiegogo、Etsy和Upwork团队负责处理欺诈和滥用问题。Julian Wong还曾领导Google的工程团队,负责构建算法以防止其广告平台上的欺诈行为。

选择第三方的反欺诈解决方案时需要寻找的一些关键因素,本文将帮助您了解如何选择一个优秀的风控解决方案。

  • 多层级保护

反欺诈解决方案中的一个重要因素即为多层级保护。多层级保护是指该解决方案能够从用户级别与事件级别执行反欺诈分析。在反欺诈领域,许多供应商仅关注事件级别,如交易和付款。反欺诈解决方案不仅要检测交易欺诈,还要分析用户行为——当涉及欺诈行为时,就必须着眼于大局。欺诈还涉及社交因素。消费者不仅在线购买商品,还会与其他消费者建立联系并分享内容。供应商必须深谙这一社交因素。

有效的反欺诈解决方案还可以处理多种类型的应用案例。有些供应商囿于单一欺诈形式,如付款欺诈。但如今,网络欺诈类型繁多。企业必须部署可处理多种类型欺诈的解决方案。例如,无卡 (CNP) 欺诈、申请帐户欺诈、帐户盗用 (ATO) 等。

  • 在特定领域表现卓越

企业应该寻找针对性强且在特定领域表现出色的解决方案。DataVisor维择科技专精于以下的反欺诈领域:金融、电商、社交、移动应用与反洗钱。旗下细化的产品能够处理多种类型的欺诈。

在反欺诈方面,一些企业通常会部署多个供应商的产品。每一款第三方反欺诈产品都有其优势与劣势。将产品组合起来可使整体风控能力变得强大。

  • 覆盖全球并拥有全球数据

欺诈信号存在国家或地区差异。因此,供应商必须了解出现不同地域的不同欺诈信号。供应商需要拥有全球范围的反欺诈数字信号,以便其产品分析并阻止全球交易中的欺诈行为。

这一点非常重要,因为某些数据类型本身并不能揭露出欺诈行为。但将其放眼全局并将这些独立的数据类型结合之后,就可以成为欺诈信号。例如,应用的用户位置在美国,但拥有一台仅在中国销售的设备,将这两种属性相结合即可将其标记为可疑。倘若解决方案不对两个属性间的关系进行分析,那么每个属性其本身就不具有输出欺诈信号的功能。

DataVisor维择科技的dVector是一款托管式的AI风控解决方案,它主要基于无监督机器学习算法,善于发现隐秘的数据之间的关联并产出欺诈信号、拦截欺诈攻击,有别于传统的交易级欺诈分析,能够通过用户级分析产出更多智能。dVector目前已经在多行业和领域成功落地部署并具有优秀的检测能力和流畅的交互体验。同时值得一提的是,dVector基于了全球42亿账户分析积累的经验和智能见解,能够从全球化视角发现最新欺诈动向,给予客户全面的风控指导建议。