互联网金融反欺诈蒋韬杭州同盾科技有限公司
内容
?背景
?客户场景?如何做?趋势&未来?同盾简介
互联网金融兴起
欺诈-信息盗用
欺诈-其他
背景-信息泄露
背景-信息泄露
欺诈涉及行业
P2P 欺诈
风险-平衡安全
用户体验
风险低的用户/或者交易是否可获得更好的用户体验？
风险-全局分析
风险-自动学习
大安全管理体系
同盾介绍
?2013年10月成立
?专注解决网络风险及欺诈问题
?创始人来自阿里集团安全部、SAS、PayPal、及其他知名风险企业
?研发团队在杭州，在北京、上海、深圳设有办事处，目前团队200人+
?先后获得IDG、华创、宽带资本、启明的投资
产品
风险决策/欺诈预防/可信智能
风险决策
风险大图
接入步骤
1. SAAS 方案、没有硬件及开发成本
2. 各反欺诈模型模板化，领域经验无需重新摸索
3. 专业服务团队，1天可以完成接入，3天可看效果
4. 专业数据分析团队，帮助定期调整和优化模型
调用量
?5,000,000/天
极刻?车贷?大数据反欺诈 技术解决?方案 温德亮/天佑 核?心数据问题趋势交易易体系 架构
极刻?车贷?大数据反欺诈解决问题 核?心 你是?自?己吗？ 你是你吗？ 你是谁？ 你知道是?自?己吗？ 你是?人吗？ ？
线下贷款，拒贷?比例例15%为欺诈全线上贷款，拒贷?比例例中80%为疑似欺诈 当中有超过50%是有团队欺诈特征 全线上贷款 贷后损失率客户中 超过50%为欺诈 坏账中?大概有50% 来?自于欺诈 欺诈数据 数据
?用户欺诈银?行行?行行业 ?支付业 电商 信贷 ?网银?行行、?手机、电商、?自助、 POS、柜?面等渠道经常遭遇钓?鱼?网站、?木?马病 毒、电信诈骗的攻击。银?行行互联?网化，银?行行在开展?网络?支付、直销理理财、电 商、供应链?金金融、消费信贷、P2P等都欺诈重灾区 ?面临着银?行行卡盗刷、洗钱、虚假交易易、套现、薅?羊?毛等问题。电商业务，境 外卡?无密?支付、欺诈问题涉及全球。 电商促销秒杀的?黄?牛、竞争对?手、退单、电信诈骗、刷评、协议?支付的银?行行 卡盗刷，商品损坏，商品周期欺诈等 互联?网?金金融欺诈，借款?人冒?用身份证、?老老赖、多平台借款、?黑中介、?里里应外 合廉政、?黑中介、企业经营异常、贷后?无法跟踪等 ?行行业欺诈问题问题 U ser
?无?用户画像画像关系图谱时代 1、?用户密码 2、身份认证 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构 ?自身数据）规则模型、 客户?行行为 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构?自身数据） 规则模型、客户?行行为 4、联防联控反欺诈互相合作 （?黑名单合作、?行行为数据合作） 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构?自身数据） 规则模型、客户?行行为 4、联防联控反欺诈互相合作 （?黑名单合作、?行行为数据合作） 5、?大数据关系图谱 （欺诈关系图谱） 6、可信环境认证 未知的欺诈时代 ？？？ 反欺诈技术发展趋势 趋势欺诈团伙 作案时代 欺诈团伙协作时代 半?用户画像 欺诈产业链 协作时代 全?用户画像