金融反欺诈的应用实践

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了金融反欺诈的应用实践。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

金融反欺诈的应用实践,业务安全,智能风控,安全,业务安全

“根据980起全球重大金融欺诈事件分析,60%的欺诈发生在移动端,同比增长170%。“,在香港近日举办的金融科技沙龙上,顶象金融业务安全专家史博表示,金融业已成为不法分子重要的攻击对象。

本届金融科技沙龙由Databricks与顶象主办,来自理慧银行、友邦保险、安盛保险、康业融资20多家香港金融企业代表与金融科技企业专家,就应用安全、商业反欺诈进行了精彩分享与深入交流。就在今年3月,顶象中标GovHK香港政府一站通网站(www.gov.hk)某数字化项目。

金融反欺诈的应用实践,业务安全,智能风控,安全,业务安全

金融反欺诈的应用实践,业务安全,智能风控,安全,业务安全


数字化推动金融服务在线化

数字化推动金融机构更快发展。数字化交易使得金融机构能够提供更加便捷、高效的服务,客户可以随时随地通过手机或电脑完成各种金融操作,节省了时间和精力。数字化为金融机构提供了更广阔的市场空间,通过线上化渠道,中小型金融机构可以打破地域限制,将服务扩展到更多的客户群体,提升了市场竞争力。

金融反欺诈的应用实践,业务安全,智能风控,安全,业务安全

数字化也带来了一系列的安全风险,金融机构需要高度警惕。欺诈分子利用各种技术手段进行诈骗,骗贷、套现、虚假交易等各类欺诈愈加频繁复杂。尤其是受资金、人员和技术投入方面相对较少的中小金融机构在,安全体系建设不足,更容易遭到不法分子的欺诈。

英国Onfido公司发布的《2022年度身份欺诈报告》显示,全球网络欺诈每年造成的财务损失为5.38万亿美元,其中85%的欺诈与合成身份欺诈有关,并且大量发生在移动设备端。国际刑警组织取证分析师Malik Alibegovic此前能指出,犯罪分子越来越多地利用数字化技术,以更高的效率和复杂性实施金融犯罪,以至于金融犯罪和网络犯罪现在总是联系在一起。大量的金融欺诈是通过数字技术发生。

金融反欺诈的应用实践,业务安全,智能风控,安全,业务安全


不法分子的伪造手段及防范措施

在香港近日举办的金融科技沙龙上,顶象金融业务安全专家史博表示,传统银行与数字银行在用户服务方面产生了巨大转变。“例如,银行柜台变成了手机、推广从线下变成线上、身份验证从线下真人到在线校验。设备、应用、营销、账户和交易都存在不法分子伪造欺诈的可能”。

史博详细列举了不法分子的各类欺诈手段。

设备欺诈:利用模拟器伪造设备属性,使用设备牧场操控账号。
应用欺诈:入侵篡改App,伪造App或植入恶意代码再上架,盗取用户账号和资金。
账号欺诈:利用软件工具批量注册,盗取账号密码。
营销欺诈:利用专业工具注册假账号,抢购营销福利、挤占用户资源、伪造推广效果。
交易欺诈:洗钱、骗贷、信用卡套现、资金账号滥用。

金融反欺诈的应用实践,业务安全,智能风控,安全,业务安全

随后,史博详细介绍了顶象专业反欺诈技术和方案。

在金融App安全方面,顶象通过应用加固和数据传输加密等措施,有效提升了客户端的安全性,预防了攻击者利用漏洞进行欺诈活动的风险。

在银行信贷反欺诈方面,顶象借助大数据分析和机器学习等先进技术,能够对客户的信用状况进行准确评估,判断潜在的风险,并帮助金融机构实现在线自动审批,提高效率和准确性。此外,顶象的信贷反欺诈方案还能帮助金融机构控制不良率,降低风险。

在金融交易反欺诈领域,顶象的解决方案能够实时监测交易数据,对异常交易进行分析和识别,及时发现并阻止潜在的欺诈行为,保障交易安全和用户资金安全。

针对营销活动中的欺诈行为,顶象的营销反欺诈解决方案能够实时监控用户行为和交易数据,及时发现并阻止薅羊毛、黄牛党等欺诈行为,保护金融机构的利益和声誉。

金融反欺诈的应用实践,业务安全,智能风控,安全,业务安全


保障金融业务安全发展的应用实践

沙龙现场,顶象金融业务安全史博还分享了顶象在金融App保障、防范信用卡套现和防范骗贷的三个成功案例。

助某银行App安全性提升86.2%。某银行App存在漏洞,导致攻击者能够利用该漏洞进行批量注册、登录和抢单等欺诈行为。然而,该银行通过部署顶象App加固方案后,成功保证了客户端、存储数据、密钥和数据传输的加密。由此,被破解率从87%降低至仅0.5%,显著提高了用户数据的安全性。

助某银行拦截770万笔风险交易。G银行拥有223个营业网点和5000余名员工,在2019年12月30日成功在香港联交所上市。为了应对日益增多的风险交易,G银行部署了顶象反欺诈平台系统。在部署后的第一个月,该系统发现并阻止了770万份各种风险交易的请求。同时,该系统还成功阻止了大量高风险交易,单日最多可达3万笔。这一数据表明,顶象反欺诈平台系统对于捕捉潜在的欺诈行为和保障金融安全起到了重要作用。

助某城商行大幅降低贷款不良率。某城商行是一家规模相对较小的当地商业银行,主要通过互联网渠道开展信贷业务。为了扩大业务规模并控制不良率,该银行在多种互联网渠道上访问筛选客户进行资信评估。为了有效防范欺诈行为,某城商行采用了顶象信贷反欺诈方案,实现了在线自动审批,并每日贷款余额超过150亿元。值得注意的是,借助顶象反欺诈方案,某城商行成功将不良率控制在低于1%的水平,进一步保障了金融业务的稳定性和可持续发展。

三个案例展示了金融反欺诈方案在有效防范和打击欺诈行为方面的良好效果。通过引入先进的技术手段,金融机构能够及时发现和阻止风险交易,保护用户的资金安全和隐私。对于金融行业来说,反欺诈不仅是一项重要的法规要求,更是对金融机构自身的负责和对客户的保护。

截至目前,顶象公司已经成功为中国银行、交通银行、银联等100多家重要金融机构提供了一系列专业的反欺诈服务。金融机构可以借助顶象的技术和专业经验,提升自身反欺诈能力,加强风险控制,提高客户满意度,并推动数字化转型的顺利进行。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-645597.html

到了这里,关于金融反欺诈的应用实践的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 恒生电子联合恒生聚源发布数智金融新品,聚焦大模型技术金融业务应用

      6月28日,恒生电子和旗下子公司恒生聚源正式发布基于大语言模型技术打造的数智金融新品,金融智能助手光子和全新升级的智能投研平台WarrenQ。此外,恒生电子金融行业大模型LightGPT也首次对外亮相,并公布最新研发进展。 恒生电子董事长刘曙峰表示,大模型是信息技术

    2024年02月11日
    浏览(71)
  • 浅谈金融场景的风控策略

    随着互联网垂直电商、消费金融等领域的快速崛起,用户及互联网、金融平台受到欺诈的风险也急剧增加。网络黑灰产已形成完整的、成熟的产业链,每年千亿级别的投入规模,超过1000万的“从业者”,其专业度也高于大多数技术人员,给互联网及金融平台的攻防对抗带来严

    2024年02月13日
    浏览(56)
  • 一文梳理金融风控建模全流程(Python)

    ▍目录 一、简介 风控信用评分卡简介 Scorecardpy库简介 二、目标定义与数据准备 目标定义 数据准备 三、安装scorecardpy包 四、数据检查 五、数据筛选 六、数据划分 七、变量分箱 卡方分箱 手动调整分箱 八、建立模型 相关性分析 多重共线性检验VIF KS和AUC 评分映射 PSI稳定性指

    2024年01月25日
    浏览(43)
  • 对一个金融风控测额公式的理解(1)

    目录 公式:(近3个月回款总额/过去3个月的FBA平均库存价值)*最近FBA的库存价值*过去13周FBA发货比例 详细讨论一下这个:(近3个月回款总额/过去3个月的FBA平均库存价值) 既然(近3个月回款总额/过去3个月的FBA平均库存价值)已经可以说明问题了,为什么测额公式,最后还

    2024年02月06日
    浏览(47)
  • 大数据分析案例-基于决策树算法构建金融反欺诈分类模型

    🤵‍♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.项目背景 2.项目简介

    2024年02月03日
    浏览(45)
  • 阿里天池金融数据分析赛题2:保险反欺诈预测baseline

    好久没写baseline了,最近逛比赛的时候突然看到阿里新人赛又出新题目了,索性写个baseline给初学者,昨天晚上把比赛数据下载了,然后随便跑了个模型,AUC就达到了0.95,排在了第二名,下图是我排名的截图,所以题目还是比较简单的,适合初学者入手。 比赛地址:https://t

    2024年02月16日
    浏览(44)
  • 基于【逻辑回归】的评分卡模型金融借贷风控项目实战

    背景知识:         在银行借贷过程中,评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段。今天我们来复现一个评分A卡的模型。完整的模型开发所需流程包括:获取数据,数据清洗和特征工程,模型开发,模型检验和评估,模型上线,模型检测和报告。 我们

    2024年02月06日
    浏览(42)
  • 数据挖掘项目:金融银行风控信用评分卡模型(上篇)

    数据来自Kaggle的Give Me Some Credit,有15万条的样本数据,网上的分析说明有很多,本人结合其他大佬的方法,对数据进行细致的分析,主要分析在EDA环节,之后尝试使用toad这个评分卡的库,以及使用quct结合卡方检验分箱的方法,使用AUC和KS,结合交叉验证对比分析哪个效果更好

    2024年02月13日
    浏览(58)
  • Datawhale零基础入门金融风控Task1 赛题理解

    Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场 —— 零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛。 赛题以金融风控中的个人信贷为背景,要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能,以此判断是否通过此项贷款,这是一个典型的分类问

    2024年02月21日
    浏览(47)
  • 智能搜索引擎 | 驱动电商业务增长实践

    开放搜索是阿里集团搜索业务中台,基于大数据深度学习在线服务体系打造的智能搜索云服务产品。拥有核心引擎、召回排序、搜索引导、充分开放等核心能力,可应用在电商行业、教育行业、内容行业等场景。目前帮助数千家客户搭建自己的搜索业务。 实践案例:https://

    2024年02月11日
    浏览(53)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包