求真百科歡迎當事人提供第一手真實資料,洗刷冤屈,終結網路霸凌。

變更

前往: 導覽搜尋

智能风险监控平台

增加 75 位元組, 9 個月前
無編輯摘要
'''智能风险监控平台'''天翼电子商务有限公司(以下简称“翼支付”)是 [[ 中国电信 ]] 集团的成员企业,中国电信旗下唯一的互联网金融平台,国内首家电信运营商支付公司,中国人民银行核准的第三方支付机构。
作为进军金融科技从事新业态的央企子公司,是兼具“ [[ 金融]]<ref>[https://www.sohu.com/a/122233836_581729 什么是金融?],搜狐,2016-12-21</ref>、电信、 [[ 互联网 ]] ” 特点的国家高新技术企业。公司关注5G建设、运营过程中的金融服务需求,拓展传统供应链金融、保险等相关金融配套服务。2020年翼支付个账交易达到3943亿元;全年累计交易额达11075亿元;月均活跃用户数5249万户;合作商家超800万户。中国电信集团转型3.0战略,提出建设“五大生态圈”,其中 “互联网金融生态圈”以翼支付为核心构建。
==案例概述 ==
===1、助力我司公司降本增效===
平稳运行无异常,智能预警、阻断多类黑产的潜伏、攻击行为,实时检测千万级的 [[ 设备 ]] 账号行为(操作、交易)风险,提升风控运营人员效率。
支撑了多个大型营销活动的顺利开展,保护营销 [[ 资源 ]] 不落入到黄牛或“羊毛党”手中,保护真实用户,降低公司营销成本。
===2、为我司业务健康发展保驾护航===
===3、联合公安打击黑产===
营销活动中挖掘发现了多个黑产群体。联合 [[ 上海市公安局 ]] 网安总队和虹口区公安分局进行立案调查,打击了多起“网络黑产”作案团伙,挽回了数以千万级的企业和用户损失。
==案例突破性 ==
(1)海量实时处理能力,实现数亿级别海量行为(操作行为、交易行为)数据进行毫秒实时指标和特征计算;
(2)“千人千面”智能核验、 [[ 分析 ]] 能力;
(3)提供规则+模型双引擎,实现 [[ 专家 ]] 经验+模型的深度融合,实现从人工到智能的互备互补;
(4)知识图谱助力风险分析从“点”到“面”;
(5)规则模型双引擎,验证一步到位,提升业务 [[ 价值 ]]
(6)提供基于IP画像、手机号画像、 [[ 设备 ]] 指纹、用户、商户等多维度的可视化的知识图谱,为反欺诈、反洗钱、反套利、案件打击提供高效、精准的关系挖掘能力。
==技术要点 ==
(1)海量实时处理能力,实现数亿级别海量行为(操作行为、交易行为)数据进行毫秒实时指标和特征计算;
(2)“千人千面”智能核验、分析能力;
(3)提供规则+模型双引擎,实现专家 [[ 经验]]+模型的深度融合,实现从人工到智能的互备互补;
(4)知识图谱助力风险分析从“点”到“面”;
(5)规则模型双引擎,验证一步到位,提升业务价值;
(6)提供基于IP画像、手机号画像、设备指纹、用户、商户等多维度的可视化的知识图谱,为反欺诈、反洗钱、反套利、案件打击提供高效、精准的 [[ 关系 ]] 挖掘能力。
风险警示内容包括客户编号、涉及风险类型、风险描述、风险处置情况、风险订单、风险申诉渠道等。同时以风险工单为载体,对接个人用户及商户的风险核实及风险申诉,为前端商户服务及用户服务团队提供风险 [[ 信息 ]] 支持,可根据工单内容进行外呼确认风险情况以及来电反馈核查风险。
全面监督系统运行有效管控风险。对于策略运行情况,根据不同业务、不同风险类型制定不同的风险监控指标,如资损率、坏账率、逾期率、打扰率、拦截率、准确率、风险识别率等多维度评估策略运行效果及风险态势,通过风险监控相关指标针对性对相关 [[ 策略 ]] 进行优化调整以满足实际监控需求;对于系统操作运行情况,监控各类敏感操作如批量导出、恶意下载等操作风险行为,所以的用户访问、操作行为都进行记录流程,并配置相关的预警和分析报表,自动化的实现防范系统操作风险。
根据我司制定的发展战略规划及战略目标,需要打造基于大数据<ref>[https://www.sohu.com/a/235315664_100065429 什么是大数据,一张图带你看懂大数据] ,搜狐,2018-06-12</ref>计算能力、实时清洗能力、流式计算能力、决策管理平台为底层能力,结合自研异常检测、风险时序、虚假证照、知识图谱等的AI技术,使用多维度多平台数据(均为天翼电子商务有限公司内部平台数据)打造统一风控数据模型,构建多维用户风险画像和风控双决策引擎(实时在线引擎、实验室离线引擎),为反欺诈、反套利业务场景提供精准高效的风险识别能力和实时风险拦截能力,实现立体式的风险感知、可信认证、风险识别、智能决策和自动学习的闭环监控。为实现我司业务长期可持续 [[ 发展 ]] 及经营战略目标提供有效支持和保证,本项目结合我司的实际情况及规划,实现了如下目标:
平台化、动态化:通过一站式的界面操作,支持快速的配置数据码表、业务码表,支持策略 [[ 规则 ]] 、模型的分钟级上限。能够提高开发效率30%以上,缩短上限周期5陪以上。
平台开放:通过风控网关平台可以快速的接入外部能力接口,并将内部能力通过配置成标准接口对外提供服务,支持限流处理、协议转换等核心能力。平台可实现复杂模型快速接入,同时对整合其他异构 [[ 技术 ]] 框架,平台也提供了通用的算法框架和算法接口层,快速接入。
高性能:毫秒级实时交易和操作校验能力:利用异步、分布式、缓存、并发、流式计算等技术,将实时交易校验时效严格控制在200ms以内,完成多达数千项规则集合的计算和处理, [[ 保障 ]] 用户体验。支持高并发处理,在海量数据高并发请求下TPS在万笔每秒,并能保证风控平台平稳运行。
运营商大数据金融风控:基于运营商特色大数据,建设差异化金融风控能力,从客户身份、 [[ 设备 ]] 、位置、行为偏好和关系五大维度构建运营商视角的金融风险画像,防范欺诈风险;
实现风险识别从“专家经验”到“机器学习”: 基于无监督和有监督双机器学习引擎已经积累了千万级的黑样本数据,基于这个庞大的风险标签样本库,机器学习引擎进行着7乘24小时的训练。目前依赖于机器 [[ 学习 ]] 引擎,甜橙金融已经构建起了由数万风控特征、数千组策略模型组成的风控智能大脑,目前在风控大脑的保障下甜橙金融的资损率控制在百万分之级别、打扰率控制在十万分之级别,处于行业领先水平。
金融级智能风控大脑RiskX:全自研AI技术,从异常检测、风险时序、虚假证照、知识图谱等领域构建行业领先的智能风控大脑RiskX,实现立体式的风险感知、可信认证、风险识别、智能决策和自动学习的闭环 [[ 监控 ]] 。目前在风控大脑RiskX的保障下甜橙金融的资损率控制在千万分之级别、打扰率控制在十万分之级别,处于行业头部水平。
==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]
725,322
次編輯