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蚂蚁金服如何进行风险控制?强大算法全球网络建设反欺诈云!

随着大数据的普及应用,大数据风控的概念随之而生,它是指通过运用大数据构建模型的方法对借款方进行风险控制和风险提示。 大数据风控通过采集大量借款企业的各项指标进行数据建模分析,不仅提高了效率,还使统计结果变得更加有效。

文 | 董兴荣

来源 |《财资中国|财富风尚》杂志2017年11月刊

《蚂蚁金服如何进行风险控制?强大算法全球网络建设反欺诈云!》

依托十多年的业务积累,蚂蚁金服沉淀出一套对商业活动有十多年跟踪、观察、分析经验的风控技术体系,在支付、营销、信用等一系列能力开放的同时,提供完整的风控解决方案,即智能风控平台——蚁盾。目前主要在金融和互联网新型行业进行布局,多应用于消费金融、医院、出行、共享经济等行业领域。

蚁盾主要有三个能力:第一是强大的算法和计算的能力,在内部业务中,风控技术实现了用0.1秒的时间完成判断和决策,并支持12万次每秒的并发。第二有一个全球风险网络。蚁盾构建了一个跨国家地域、多行业的风险维度,类比来说是一张巨大的网络,可以把黑产和欺诈者识别出来。第三是反欺诈云,建立在云上的反欺诈服务。

蚁盾运作包括三个过程:首先是识别,指一个用户(设备)进来的时候,去判断这个设备有没有风险,包括验证设备ID,验证是否有地址篡改等,这是数据化服务的开始。第二步是决策。当判断出这个设备有风险时,可以开始做个性化决策,比如增加短信验证步骤,或者常用信息选择的验证。或者根据不同场合选择其他方案,比如当用户在国外,接收信息不方便时,可以启用人脸、指纹等生物特征识别的办法。最后是管控,这是一个整体的链路。基于反欺诈云的反欺诈解决方案,能够实时监测风险,商户可以把精力专注于业务发展。


本文为“大数据的智能风控平台详解”系列文章第1篇,后续您将看到:

  • 网易金融智能风控开发平台——“网易北斗”
  • 京东金融风险控制模型体系——“司南”
  • 百度金融智数大数据平台 ——“天算”
  • 陆金所“七步成诗”风控体系——“KYC1.0/ KYC2.0”
  • 微众银行纯互联网银行风控体系——“互联网风控”
  • 苏宁金融信用与风控体系——银行级风控体系
  • 凤凰金融全生命周期的风险管理体系——智能风控
  • 狐狸金服多个维度、全生命周期风控系统——“风刃”
  • 国美金融风险管理控制体系——“水滴”
  • 融360大数据风控系统——“天机”

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