反欺诈的大数据战场

谌力

当银行收到一条信用卡交易请求的时候，例如，客户决定花4500美元购买一台高端平板高清电视，银行对此或有一秒钟的时间做出决定：批准，或认为它属于潜在的欺诈而拒绝。如果拒绝了合法的购买行为，银行会惹怒忠实客户，并损失购买行为带来的手续费收入，还将面对用户流失的风险。但是，如果银行批准了欺诈性的购买行为，就会让客户成为犯罪行为的受害者，对此银行也将损失4500美元。

随着世界各地犯罪分子欺诈水平的飙升，银行不但面临更为严格的监管审查，而且欺诈处理不当还可能导致银行声誉受损。对银行来说，赶在欺诈发生之前，并且是在千钧一发间有能力做出正确的决策，比以往更加重要。针对银行如何应用大数据加强欺诈防范能力建设，记者日前与SAS北亚区风险管理高级总监、大中华区风险管理总经理刘志玲进行了交流。

关于银行的欺诈有申请欺诈、交易欺诈、支付欺诈、内部欺诈、电子银行欺诈等多个细分种类，相关产品包括信用卡、借记卡、贷款。“大数据反欺诈，就是针对不同类型的欺诈，利用不同的数据进行相关分析、并提炼归纳找到反欺诈的模式。不管是对已知模式、未知模式，还是复杂模式，我们用数据去识别、归类、预测，然后采取相应的手段防范。” 刘志玲说。

据刘志玲介绍，SAS通过数据统计和分析可以对各种类型的欺诈进行实时识别和防范，其中会涉及到对已知、未知、复杂欺诈手段的判断。模型不仅有针对人的、针对事的，同时还有针对团伙的。

“针对团伙反欺诈，我们有一个产品叫SNA网络分析解决方案 （Social Network Analysis），就是专门做团伙反欺诈侦测的。总结大数据反欺诈能力的建设，第一是数据质量要高，这是所有应用基础，虽然谈着容易，但做起来需要下功夫；第二是数据一定要有分类，然后才能分析和预测；第三是数据来源要稳定，除了合规合法之外，一定要可持续，以保证大数据模型的不断优化；第四是一定要不断地对数据做分析应用，只有找到了规律，才有商业价值；第五是对数据一定要有敬畏之心，积累、使用、保护、管理好数据，时刻不要忘记数据的重要性。”

据了解，汇丰银行在美国大规模部署了SAS解决方案，最初是為保障银行账户安全。之后，该系统在借记卡和信用卡使用中起到重要保护作用，目前其应用范围已经覆盖到英国和亚洲八个国家的相关业务。为了应对团体欺诈，2015年初，广汽汇理通过技术供应商筛选，与SAS公司展开了合作。SAS协助广汽汇理制定出了客制化反欺诈解决方案，该反欺诈系统上线一年以来，累计识别防范了超过1.5亿元的疑似欺诈申请。