随着大数据时代的到来，互联网电商风控已经从无风控、人工抽取规则为主的简易规则模型发展到当前基于大数据的风控。与金融风控不同，互联网电商风控呈现出业务量大、防控面广、流程长等特点，对研判效率和响应时效性要求更高。另一方面，风控是不断对抗升级的过程，需要不断优化并挖掘非法用户的新特征，进而提高风控的成功率。图计算可以说是互联网电商风控的有力武器，不仅在复杂关系的存储和分析上优于关系型数据库，而且能够有效利用数据间关联关系和结构，提供更为精准可靠的决策依据。下面通过典型场景分析图计算如何赋能互联网电商风控。一、虚假账号注册1、场景现象：电商中存在着大量的虚假账号，在评论区通过传播虚假信息、发布垃圾评
金融安全是银行业不断前进、持续发展的基石，而金融欺诈风险则一直是银行业务长期面临的挑战，银行业亟需持续的技术创新来降低欺诈风险。作为国内领先的零售银行，招商银行对其行内金融安全提出三重要求：保证风险可控，满足合规有度，追求体验领先。自2016年起，招商银行开始布局新一代的统一风控平台——“天秤”风控体系，并于今年4月“天秤”风控体系正式接入了华为安全检测服务。作为全行统一的风控平台，“天秤”风控系统应用于招行线上线下多个渠道和场景，包括手机银行App登陆、转账、支付、购买理财产品、pos机上刷卡、ATM机取款等场景，都由“天秤”风控系统在一瞬间做风险侦测并给出风控得分。招商银行网络安全团队负责
金融安全是银行业不断前进、持续发展的基石，而金融欺诈风险则一直是银行业务长期面临的挑战，银行业亟需持续的技术创新来降低欺诈风险。作为国内领先的零售银行，招商银行对其行内金融安全提出三重要求：保证风险可控，满足合规有度，追求体验领先。自2016年起，招商银行开始布局新一代的统一风控平台——“天秤”风控体系，并于今年4月“天秤”风控体系正式接入了华为安全检测服务。作为全行统一的风控平台，“天秤”风控系统应用于招行线上线下多个渠道和场景，包括手机银行App登陆、转账、支付、购买理财产品、pos机上刷卡、ATM机取款等场景，都由“天秤”风控系统在一瞬间做风险侦测并给出风控得分。招商银行网络安全团队负责
作者：vivo互联网安全团队-DuanYunxin商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。一、广告反作弊简介1.1 广告流量反作弊定义广告流量作弊，即媒体通过多种作弊手段，获取广告主的利益。作弊流量主要来自于：模拟器或者被篡改了设备的广告流量；真设备，但通过群控控制的流量；真人真机，但诱导产生无效流量等。1.2 常见的作弊行为机器行为: IP重复刷量、换不同IP重复
作者：vivo互联网安全团队-DuanYunxin商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。一、广告反作弊简介1.1 广告流量反作弊定义广告流量作弊，即媒体通过多种作弊手段，获取广告主的利益。作弊流量主要来自于：模拟器或者被篡改了设备的广告流量；真设备，但通过群控控制的流量；真人真机，但诱导产生无效流量等。1.2 常见的作弊行为机器行为: IP重复刷量、换不同IP重复
引言如果决策引擎是风控的大脑，那么规则引擎则是大脑内的重要构成，其编排了各种对抗黑产的规则，是多年对抗黑产的专家经验的累计，本文将向你介绍规则引擎的构成及实现。背景什么是规则引擎？规则引擎可以帮助企业将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务规则。这使得企业可以更灵活地管理和修改业务规则，而无需修改应用程序代码。规则引擎可以接受数据输入，并根据业务规则解释数据，做出业务决策。这些业务决策可以是自动的，也可以是人工干预的。规则引擎通常包含如下几个部分：规则库：规则库包含了所有可用的规则。这些规则可以是预先定义好的，也可以是动态生成的。策略：用于管理规则，是对规则的条件组装
引言如果决策引擎是风控的大脑，那么规则引擎则是大脑内的重要构成，其编排了各种对抗黑产的规则，是多年对抗黑产的专家经验的累计，本文将向你介绍规则引擎的构成及实现。背景什么是规则引擎？规则引擎可以帮助企业将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务规则。这使得企业可以更灵活地管理和修改业务规则，而无需修改应用程序代码。规则引擎可以接受数据输入，并根据业务规则解释数据，做出业务决策。这些业务决策可以是自动的，也可以是人工干预的。规则引擎通常包含如下几个部分：规则库：规则库包含了所有可用的规则。这些规则可以是预先定义好的，也可以是动态生成的。策略：用于管理规则，是对规则的条件组装
导读：众所周知，信息时代下的数据就是能源，就是生产力。但是面对海量、纷繁的数据，特别是在金融领域，如何充分地利用数据是核心问题。本次分享主要想和大家一起探讨下，在金融风控场景下，如何通过数据对齐模型和业务目标，哪些数据、方法可以应用于风控模型，通过哪些指标可以正确地评估模型效果，以及最终如何用数据科学解释模型结果。今天的介绍会围绕下面四点展开：科学定义数据科学应用数据科学评估数据科学解释数据--01科学定义数据1.金融风险管理信贷业务本质是储蓄转化为投资的一种形式。类比于其他的互联网业务，电商平台的推荐系统实现的是客户和商品需求之间的精准匹配，广告平台的投放系统实现的是客户和潜在兴趣之间的精准
导读：众所周知，信息时代下的数据就是能源，就是生产力。但是面对海量、纷繁的数据，特别是在金融领域，如何充分地利用数据是核心问题。本次分享主要想和大家一起探讨下，在金融风控场景下，如何通过数据对齐模型和业务目标，哪些数据、方法可以应用于风控模型，通过哪些指标可以正确地评估模型效果，以及最终如何用数据科学解释模型结果。今天的介绍会围绕下面四点展开：科学定义数据科学应用数据科学评估数据科学解释数据--01科学定义数据1.金融风险管理信贷业务本质是储蓄转化为投资的一种形式。类比于其他的互联网业务，电商平台的推荐系统实现的是客户和商品需求之间的精准匹配，广告平台的投放系统实现的是客户和潜在兴趣之间的精准
引言名单服务是风控架构中重要子域，对风险决策的性能、用户体验、成本管控、风险治理沉淀都有重要影响，本文将详细介绍名单服务设计思路和实现。背景什么是名单？名单服务通常有几个部分组成：风险类型黑名单：绝对会被拒绝的用户。大部分是历史数据清洗出来作弊或者破坏业务的用户，这部分用户对企业无价值且放之进入会破坏生态平衡灰名单：灰名单上的客户需要进一步审核。这部分用户可能存在某些风险，但是没有明确的证据表明他们是“黑”的白名单：这部分客户是正常用户，是企业数分人员基于历史表现清洗出来的合规高价值用户，可以直接放行名单维度主键：手机号、用户ID、身份证号、IP、设备标识、wifiMAC地址等等业务域：全域、
