反欺诈

摘要： 基于博弈理论,首先分析了农业保险欺诈风险及审计依据。其次,将参与人情绪因素嵌入博弈理论分析框架,获得了博弈双方欺诈或审计最优策略表达式,并进行相应的经济学解释。最后,从审计监督视角给出了反欺诈政策建议。结论显示,审计成本、情绪因素都对双方决策行为具有重要影响,审计效率越高,审计成本越低,农户情绪越悲观,则欺诈行为发生的可能性越小。

摘要： 建设银行在多年的业务发展中,根据业务经营管理需要和监管要求,建立了海量模型,并已广泛运用在风险计量、客户准入、资本计量、拨备计提、客户管理、反洗钱、反欺诈、精准营销等领域,更好满足业务发展需要,满足监管要求,有效提升风险管理能力。

摘要： 为进一步推进全民反欺诈宣传工作,提升群众防骗意识和能力,2022年1月起,工商银行呼和浩特分行在呼和浩特市辖区按照人民银行等金融监管部门和总分行部署,迅速组织多地支行开展多形式防范电信诈骗宣传活动,持续打击犯罪分子利用自助机具、网银、移动支付等转账诈骗途径,提高了社会各界对电信诈骗案件防范能力。

摘要： 有效识别贷款申请欺诈倾向是维护借贷双方利益的首要前提,是金融借贷市场一直以来关注的重点。随着文本挖掘技术的发展,贷款申请人提供的贷款描述,使其传达的信息受到更多关注。研究中利用贷款描述文本对欺诈行为进行识别,有助于拓宽非结构化文本数据在金融市场日常交易中的应用。利用深度学习模型Transformer对文本信息进行提取,再用自动编码器对文本信息进一步抽取,最终得到文本信息测度。基于17个指标构建基准机器学习模型,进一步加入文本信息测度作为新的预测变量。样本外预测结果显示,文本信息测度有助于提升模型拟合效果,在不同模型中提升精度介于0.68%-1.42%之间,表明结果具有稳健性;特征重要性结果也表明,文本信息测度在模型预测结果的贡献度中位于前4。验证了文本信息在欺诈识别中的作用。

摘要： 随着数字经济时代车险改革的不断深化,全球财险公司加速进行车险经营数字化转型。国外车险经营数字化转型起步早、发展快,在数字科技助力下,其车险产品在设计、定价、销售、理赔、反欺诈等方面发生了巨大变化,积累了大量数字化转型的经验,值得我国车险业学习借鉴。

摘要： 近年来医保基金欺诈事件屡屡见诸媒体,逐渐成为舆论焦点。本研究基于扎根理论研究方法,借助NVivo12 Plus质性分析软件,从国家医疗保障局2019年-2022年曝光的医保基金欺诈案例中选取100个进行分析,全方位检视当前医保基金欺诈景象,从而发现并总结出我国现阶段医保基金欺诈治理面临的主要挑战。借鉴国内外反欺诈治理措施,提取相关反欺诈经验,在社会治理理论基础上搭建出集“政府、非政府组织、医疗服务供方、医保机构、医疗服务需方”为一体的“五位一体医保基金反欺诈体系”,探索中国特色的医疗保障基金反欺诈路径,为进一步完善医疗保险反欺诈工作提出建议,以应对当前日益严峻的欺诈骗保形势,确保中国特色基本医疗保障制度平稳运行。

摘要： 文章分析了我国商业健康保险反欺诈工作现状及存在的问题,并引入以大数据、人工智能、区块链、物联网为代表的新型科技,探讨其为商业健康保险反欺诈工作提供的新思路,以期突破现阶段保险反欺诈困境,在此基础上,从法律法规、保险行业、保险公司三个层面为我国商业健康保险反欺诈工作提出优化路径。

摘要： 首先阐述了课题研究的背景,从电话反诈需求出发,提出了基于大数据+AI机器学习模式建立反诈模型的思路,搭建反诈态势感知大数据平台。接着介绍了随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、梯度提升决策树等机器学习算法,详细描述了重要功能接口,介绍了数据源采集处理,通过自定义规则与时俱进更新反诈模型,实现反诈趋势实时监控、涉诈号码关停、溯源分析等功能。最后对平台部署进行了测试验证。

摘要： 跨国结算业务是国际商务中的核心环节,管理跨国结算风险对于企业在海外市场拓展、跨境投资等活动中顺利收付资金、履行合约至关重要。然而,跨境交易流程复杂、交易真实性难以验证、监管变动频繁等因素使跨国结算风险管理极具挑战。智能财务的发展给企业提高风险管理能力带来了新契机。本文基于对风险管理和智能财务的分析,以蒙牛集团跨境资金管理和派安盈公司反欺诈两个案例为基础,探索了智能财务在国际结算风险管理实践中的应用。

摘要： 互联网领域的欺诈风险范围相对集中,风险因素多来源于不法分子的恶意利己操作,系统安全规则不完善、相关信息易泄露的领域更易遭受风险。作为一家互联网银行,江苏苏宁银行从成立之初就高度重视反欺诈工作,本文着重讲述基于大数据的金融反欺诈系统建设情况及展望。

摘要： 本文分析了大数据在反欺诈以及信用评估方面的风险管理。商通贷针对电商，分析用户线上授权店铺数据、综合知识图谱中的大量数据进行实时额度预估、实时信用评估，发现风险点，由信审人工确认(非常快)最后完成实时放款。

摘要： 本申请提供了电子银行业务中基于迁移学习的反欺诈模型训练方法、系统和反欺诈方法，其中，电子银行反欺诈模型训练方法包括如下步骤：获取辅助业务场景的第一特征数据和目标业务场景的第二特征数据；根据所述第一特征数据和所述第二特征数据确定所述反欺诈模型中参数的第一数值；基于所述第一数值、反欺诈模型以及第二特征数据，确定特征概率值；根据所述第二特征数据和所述特征概率值确定所述反欺诈模型中参数的第二数值，并使用所述第二数值更新所述反欺诈模型。本申请把迁移学习的策略方法引入到电子银行反欺诈系统中来，同时考虑了目标业务场景和辅助业务场景的操作特征数据，使反欺诈模型的欺诈识别准确率得到了大幅度的提升。

摘要： 本发明公开了一种基于云计算的多级防控交易反欺诈系统及反欺诈方法，系统包括：用户端信息采集模块，用于采集用户行为数据和设备环境信息；渠道对接及前置服务模块，用于获取用户行为数据和设备环境信息，及对接反欺诈系统的服务方的业务渠道以采集渠道交易信息；风险决策引擎模块，其包括基于预设的规则对用户行为数据、设备环境信息和渠道交易信息进行侦测评估，并产生对应的处置策略的策略规则引擎；风控大脑模块，用于跟踪和监控处置策略以闭环调优；并将调优后的处置策略并返回至服务方，以触发服务方的验证平台执行风险处置动作。本发明基于云计算体系架构实现设备层级、渠道层级、产品层级和客户层级的四级防控体系。

摘要： 本申请提供了电子银行业务中基于迁移学习的反欺诈模型训练方法、系统和反欺诈方法，其中，电子银行反欺诈模型训练方法包括如下步骤：获取辅助业务场景的第一特征数据和目标业务场景的第二特征数据；根据所述第一特征数据和所述第二特征数据确定所述反欺诈模型中参数的第一数值；基于所述第一数值、反欺诈模型以及第二特征数据，确定特征概率值；根据所述第二特征数据和所述特征概率值确定所述反欺诈模型中参数的第二数值，并使用所述第二数值更新所述反欺诈模型。本申请把迁移学习的策略方法引入到电子银行反欺诈系统中来，同时考虑了目标业务场景和辅助业务场景的操作特征数据，使反欺诈模型的欺诈识别准确率得到了大幅度的提升。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的反欺诈模型建模方法和反欺诈监控方法，所述基于机器学习的反欺诈模型建模方法包括：从数据库中提取建模所需的样本数据，并对每个样本数据进行标签化处理；从数据库中匹配每个样本数据的关联信息，结合标签化处理结果建立基于用户的多维度征信数据，对征信数据进行数据处理并划分为训练集数据和测试集数据；利用训练集数据训练并调整反欺诈模型的参数；利用测试集数据测试反欺诈模型，获得测试集数据为欺诈用户的欺诈概率值；利用获得的欺诈概率值与对应的实际样本情况进行比对，根据比对结果判断所述反欺诈模型的稳定性并制定反欺诈统计阈值。本方法通过标签处理和有监督的机器学习，能够有效降低欺诈风险。

摘要： 本发明涉及一种用于对识别金融欺诈行为的反欺诈模型进行训练的方法及电子设备、用于识别金融欺诈行为的方法、电子设备和系统。其中，对反欺诈模型进行训练的方法由处理器执行，并且包括：获取关于金融欺诈行为的样本特征作为训练数据；将训练数据输入至反欺诈模型，以对反欺诈模型进行聚类训练；以及响应于反欺诈模型输出目标类簇，完成对反欺诈模型的聚类训练，其中目标类簇中的簇中心点表征正常金融交易行为并且目标类簇中的各个类簇的类簇间距离和每个类簇内元素间的类簇内距离满足预定评价指标。通过本发明的技术方案，不依赖于样本标签，即可实现对反欺诈模型的无监督训练，从而为利用该反欺诈模型进行精准的金融欺诈行为识别提供有力保障。

摘要： 一种基于疑似欺诈交易参照序位的网络支付反欺诈系统架构，涉及网络支付反欺诈领域。本发明创造性地采用欺诈特征子空间合成理念，首次提出基于疑似欺诈交易参照序位的完备性欺诈空间划分方法，将欺诈特征空间划分为：欺诈交易前驱位特征空间、欺诈交易后继位特征空间和欺诈交易当中位特征空间。不同特征子空间根据用户交易过程中产生的交易数据参照序位，使用模块中的其中几个或全部分析交易是否为欺诈交易，根据各个模块产生的结果采用投票法的决策策略对各个模块的结果进行集成，最终生成系统的决策结果。本发明利用多模块相互独立减少耦合性，利用集成和协调策略将多模块组合，扩展性和可解释性好，各个模块之间功能互补，提高反欺诈系统性能。

摘要： 本发明公开了一种基于数据挖掘的反欺诈方法、装置及电子设备，所述方法包括：基于设备信息分析设备用户行为习惯；根据设备用户行为习惯和设备周边风险信息识别存在欺诈风险的设备；根据设备用户信息和/或设备用户当前行为对所述存在欺诈风险的设备进行反欺诈操作。本发明基于设备用户信息通过数据挖掘设备用户行为习惯，基于设备用户行为习惯、设备周边风险信息来识别存在欺诈风险的设备，从而可以更为广泛的应用于各种形式的欺诈风险识别中。同时，根据设备用户信息和/或设备用户当前行为对所述存在欺诈风险的设备进行反欺诈操作，从而对不同情形的欺诈行为进行有效防范和控制，减小欺诈行为造成的损失，保证系统安全及用户隐私安全。

摘要： 本发明公开了一种基于自然语言处理技术的反欺诈方法、系统、设备及存储介质，从金融反欺诈转账交易数据集中获取处理所需的样本数据，并标签化处理；解析每条交易数据的转账备注信息，并进行处理；从中解析每条样本所需用户关联特征，并结合转账备注信息处理结果和样本标签化处理结果建立目标样本数据集，进行预处理后对训练神经网络；将经过训练的神经网络部署至在线反欺诈决策服务器；在线决策时，融合用户关联特征信息进行反欺诈转账交易决策，并返回反欺诈交易决策结果。本发明考虑了电子银行业务中辅助业务场景的操作特征数据，使用辅助业务场景辅助目标业务场景下的欺诈操作请求的识别，使反欺诈模型的欺诈识别准确率得到了大幅度的提升。

摘要： 本发明提供了反欺诈风险评估方法、训练方法、装置及可读存储介质，该训练方法包括：获取训练样本集，训练样本包括多维特征及其欺诈标签，多维特征包括：用户静态特征、用户行为特征以及设备风险APP特征；将训练样本集输入待训练的反欺诈风险评估模型进行迭代训练；其中，在每轮迭代中，反欺诈风险评估模型对输入的多维特征执行嵌入处理以得到输入向量，将输入向量输入基于自注意力机制构建的特征学习网络以获得加权融合后的编码向量，将编码向量输入深度网络以得到风险预测结果，以及，利用风险预测结果和欺诈标签构建的损失函数更新风险评估模型的参数。利用上述方法，能够获得更好的反欺诈风险评估效果。

摘要： 本发明公开了一种以识别还款能力为核心的反欺诈模型，解决了目前模型不够严谨、风险识别不够完善、精确率低的技术问题，其具体步骤如下；读取欲借贷客户的身份证号，初始化待查客户分值R=0；以身份证号为索引抽取相关数据库对应数据；若身份证号命中涉及社会稳定等字段，则直接返回否决结果，若没有则进入；若身份证号命中涉及特征4，每命中一个R+20；若命中涉及特征5，每命中一个R+15；得到该步骤累加的R总分值；若R>=60，则返回否决结果；若0反欺诈模型体系的基石和前置输入。