log 反欺詐 平臺 問題 重要 tex 內部 term watermark

隨著互聯網技術的不斷發展，互聯網金融產品正處在你方唱罷我登臺，好不熱鬧，但是現在所有的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、供應鏈金融都需要數據來識別欺詐用戶及評估用戶信用水平。
保障交易安全，降低詐行為的重要性將日漸突顯，市場對於風險管控和信用評估服務等業務有著強勁的需求，打擊欺詐行為，保障交易安全是金融業務的基礎。因此現在反欺詐成為很多平臺風控的主要目的。
反欺詐是風控中非常重要的一道環節。基於大數據的反欺詐的難點在於如何把不同來源的數據整合在一起，並構建反欺詐引擎。

互聯網金融的大數據風控並不是對傳統風控的顛覆，而是對傳統風控的豐富。通過大數據的分析結果，將欺詐者的畫像以及行為分析展現給金融平臺。從而有效地識別出欺詐案件，比如身份造假，團體欺詐，×××包裝等。
作為平臺放貸中連貫始終的一樣內容，手機號能夠真實反應出很多內容，因此很多平臺需要多次驗證手機號。
個人的信用記錄是申請貸款時非常重要的一項參考因素，負面信息和不良信用記錄都需要納入考慮的範圍之內。負面記錄能直接反應貸款人的信用情況，也是大數據風控中必備的數據之一。
通過手機號驗證，首先可以確定手機號是否是常用手機號碼，同時通過風控數據中的反欺詐報告b和反欺詐報告c來簡單驗證手機號是否存在黑名單、網貸黑名單中。
如果平臺有更多關於用戶的信息，可以通過用戶的姓名、×××號碼、手機號碼這三樣信息，來查看用戶是否有逾期類、失信類相關信息。
了解這類的信息，有助於平臺更好的分析用戶潛在的風險問題，判斷借款人的身份，還可以評估其還款能力。
在風控數據公眾號內部，通過反詐欺A 、B、G接口，可以簡單的了解用戶是否存在潛在的問題。

教你簡單反詐欺小妙招，信用評估更輕松