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率先将AI用于反欺诈 广发卡为用卡安全“提速”

日期: 2018-01-26
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交易欺诈犹如悬在银行和客户头顶的达摩克利斯之剑,信用卡无时无刻不在跟这把剑做较量。异常交易拦截可以看做是银行设置的一只“拦路虎”,目前行业常规的做法是通过设定一套反欺诈规则辨别异常交易,换句话说就是通过对比客户当前交易行为和历史交易行为来判断是否为客户本人操作。

但传统反欺诈系统实际上是“准实时”的,只有交易发生后并触发了银行设置的反欺诈规则才能进行拦截,“对比”的结果是在刷卡完成之后进行确认的。这也意味着如果发生多笔盗刷,第一笔总是很难被拦截。

不过,一直在人工智能应用上寻求创新的广发信用卡成功解决了这一难题,业内率先运用人工智能技术开发出实时风控-首笔反欺诈模型。该模型将识别异常交易的速度缩短到“毫秒”,几乎在交易发生同时即判断出是否为客户本人,实现异常交易实时拦截。同时,利用人工智能识别异常交易还能获得远比传统系统准确的结果,大大降低“误伤”的概率,尽可能的在客户本人进行交易时不对卡片进行冻结。

将AI用于异常交易拦截,是信用卡反欺诈质的飞跃。过去,一笔交易如果触发了反欺诈系统规则,刷卡客户会进入可疑排查名单,再由人工对客户交易进行核查进而判断是否为盗刷,但这个过程必须等交易完成后才能进行。广发信用卡在完善大数据平台的基础上借助国际先进的开发工具开发建立了首笔反欺诈模型,所有客户交易数据进入该模型后都会计算得出一个“评分”,通过对比银行设定的触发阀值能够迅速完成对潜在欺诈交易的判断,整个过程只有20毫秒。也就是说,应用该模型后能够在第一时间对异常交易进行拦截。

如何能在极短时间内作出准确判断?答案是大量客户行为特征、物理位置、设备信息的分析以及人工智能的“神机妙算”。客户行为特征是辨别异常交易的重要线索,这就好比给客户画像,越接近客户本人越能发现“差异”的蛛丝马迹。首笔反欺诈模型可以算是绘画界的行家里手,它能基于全部客户样本量提取出上千万个特征,是传统反欺诈系统的10000倍。短到过去5分钟刷卡交易金额、长到过去3个月平均消费金额,近在常住城市的交易、远在迪拜的交易,早到凌晨的交易、晚到深夜的交易都会被“画”到客户画像里。有了逼真的肖像,“异常”一抓一个准。

基于AI机器学习的首笔反欺诈模型还具备“举一反三”的特质,对于客户交易规律的总结、客户特征的搜集整理都自有一套方法,能够定期进行自我学习,重复迭代,以应对实时变化的交易状况。该模型上线后,欺诈案件覆盖率相同的情况下,准确率提升了至少4倍。

广发信用卡在风险管理领域对人工智能的探索,也获得了行业认可。由广发银行数据中心与信用卡中心联合推动的《人工智能时代信用卡首笔实时交易反欺诈探索与实践》课题获得2017年度中国银行业监督管理委员会银行业信息科技风险管理课题二类成果殊荣。

手机即卡的无卡支付时代,刷卡体验要快,交易安全保护也要快。广发信用卡以科技为用卡安全“提速”,为客户带来更安心的刷卡体验。

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