目前,第三方支付已经成为国内金融体系的重要组成部分。不过,在第三方支付行业高速发展的同时,金融风险问题亦不断涌现。

作为国内专业的第三方支付机构,通联支付在创新支付服务的同时,积极实践监管要求,充分发挥金融科技优势,其秉承“以金融科技为本,以创新实践为先,以大数据风控为重”的风控理念,建立起一套拥有集主动性侦测、统一化管理的一站式风控体系。

该系统主要分为实时动态侦测技术、知识图谱及复杂网络技术两部分,其能有效规避账户盗用、支付欺诈等风险,并且有效抓取不良商户信息,以便对商户进行重点侦测和关注。

一、实时动态侦测技术

传统方式下,人工定期开展数据统计,分析调整风控参数或模型,存在周期长、耗费资源高等问题。通联支付通过提取正常商户在特定季节、特定地域的高峰交易时间段参数,实现系统自动化调整规则参数,达到针对性部署、持续优化、提升准确和有效的侦测目标。这是一种风控模型机器学习的一种简化形式,是基于实时交易的风险侦测结果实时改变风控规则的参数变量,达到系统自动化完成风控规则参数调整和优化的目标,主要用于自动化风控参数调优方面。

在今年的疫情期间,很多不法分子利用远程线上教育进行诈骗。通联支付就运用实时动态侦测技术,依据对小微商户的行业特征,实时监控在疫情期间正常商户和风险商户的交易风险输出结果的表现,对异常商户生成风险预警,同时对相关违法交易进行了实时拦截。

二、知识图谱及复杂网络技术

知识图谱可用于描述潜在欺诈关联和复杂关系网络,能够有效聚焦第三方支付业务中的欺诈风险点,并由点及面进行关联扩展,帮助机构实现范围打击。其通过构建关联关系抓取图,遍历挖掘新增商户的相关信息与历史风险事件的关联性,作为图谱输出关系构建点。通联支付可在此基础上进行风险评级标示,对疑似风险商户后期交易重点侦测和关注。

目前新型平台肆意猖獗,通联支付针对新型平台的交易特征,在交易侦测中通过对相关交易构建知识图谱,由复杂网络进行关联,侦测出异常交易风险点,同时由点及面进行风险关联,实现对涉赌风险的范围打击。

将金融风险作为重点纳入支付交易安全服务的基础上,通联支付还积极履行企业社会责任,在其官微上持续开展线上金融知识系列安全教育,帮助用户树立金融安全防范意识。未来,通联支付还将继续积极响应监管号召,切实履行支付机构责任与义务,为用户、企业提供更优质、更安全、更可靠的支付服务和体验,为筑牢金融安全防线作出努力。

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