Hubble數(shù)據(jù)庫x某股份制商業(yè)銀行 信用卡反欺詐項(xiàng)目構(gòu)建2.4億條社交網(wǎng)絡(luò)庫

 

項(xiàng)目背景

據(jù)央行發(fā)布的《支付體系運(yùn)行總體情況》顯示，截至2017年二季度末，全國信用卡和借貸合一卡在用發(fā)卡數(shù)量共計(jì)5.2億張，應(yīng)償信貸余額為4.69萬億元。價(jià)值市場(chǎng)愈大風(fēng)險(xiǎn)愈高。

數(shù)字化讓金融更具有技術(shù)性、規(guī)模性隱蔽性等特點(diǎn)，這使得風(fēng)險(xiǎn)愈加復(fù)雜多樣，諸如信用卡套現(xiàn)、偽卡欺詐、支付資金詐騙案件頻發(fā)，而且手段逐漸向高科技、專業(yè)化，這對(duì)信用卡持卡人帶來了巨大的資金安全威脅，也對(duì)信用卡所屬公司造成了業(yè)務(wù)威脅。

如何保障客戶隱私，同時(shí)又可以保證資金。在整個(gè)營銷獲客這個(gè)閉環(huán)流程中，反欺詐是保障效果的重要前提。有效防范欺詐行為，才能保障真實(shí)客戶的合法權(quán)益。基于交易環(huán)境與欺詐形勢(shì)的快速變化, 某大型股份制商業(yè)銀行積極調(diào)整工作思路與防范策略,不斷完善交易欺詐防范體系,提升自身欺詐防控能力 ,實(shí)現(xiàn)全方位的交易欺詐風(fēng)險(xiǎn)防控。

 

解決方案

天云數(shù)據(jù)解決方案，Hubble數(shù)據(jù)庫將超過30萬基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)圖：

天云數(shù)據(jù)在某大型股份制商業(yè)銀行北京地區(qū)信用卡申請(qǐng)客戶的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)（總計(jì)超過30萬）借助Hubble數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，把申請(qǐng)人基礎(chǔ)信息構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)圖，設(shè)計(jì)并計(jì)算出相關(guān)社交數(shù)據(jù)。

 

網(wǎng)絡(luò)視角衡量欺詐風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)構(gòu)化分解構(gòu)建特征模型訓(xùn)練：

構(gòu)建完成社交網(wǎng)絡(luò)后，設(shè)計(jì)并計(jì)算階度，階欺詐數(shù)，欺詐占比、最短路徑等網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。從好友數(shù)量、親密程度等網(wǎng)絡(luò)視角衡量欺詐風(fēng)險(xiǎn)的傳播。此外，將建模中的客戶基礎(chǔ)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分解，共同構(gòu)建特征以用于后續(xù)模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證。

 

信用卡申請(qǐng)反欺詐，基于圖譜網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)32種關(guān)系構(gòu)建：

Hubble數(shù)據(jù)庫，基于圖譜網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)32種關(guān)系構(gòu)建，其中，基于進(jìn)件節(jié)點(diǎn)的電話號(hào)碼和郵箱相同構(gòu)建關(guān)系22種，基于地址高相似匹配構(gòu)建關(guān)系6 種，基于特定業(yè)務(wù)規(guī)則相同構(gòu)建關(guān)系4 種。

 

信用卡申請(qǐng)反欺詐，全行信用卡客戶的近2.4億條社交網(wǎng)絡(luò)庫：

將信用卡申請(qǐng)人信息及外部信息構(gòu)建成客戶社交網(wǎng)絡(luò)圖，社交網(wǎng)絡(luò)包括780萬節(jié)點(diǎn)，2.33億條關(guān)系。

 

信用卡申請(qǐng)反欺詐，網(wǎng)絡(luò)特征引入提升AUC值12%：

網(wǎng)絡(luò)欺詐因子標(biāo)簽將更新到到圖譜網(wǎng)絡(luò)中，用于更新節(jié)點(diǎn)欺詐屬性，使網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點(diǎn)的特征發(fā)生變化，最終體現(xiàn)到AI模型中。AUC 由原先的 0.69 提升到 0.81。