芯盾时代·智能行为认证（IPA）

技术部分：

观行·智能行为认证（IPA）产品服务基于100多个金融业务风险场景，建立上千组反欺诈规则和模型，结合无监督机器学习引擎，构建一套智能实时反欺诈系统，对各类业务活动过程中的欺诈风险进行自动化实时甄别、预警和处置。整套反欺诈系统可以实现毫秒级响应，80%准确率，70%召回率和99%精准率，显著提高客户风控事件处理能力和处理效率，最大化保障用户财产安全。

IPA的产品体系和具体应用场景如下：

• 全渠道金融交易反欺诈
•  全渠道防薅羊毛保护
•  人机识别和防御
•  欺诈者画像和行为分析

金融反欺诈技术实现的前提是熟悉相应数据产生的业务场景，依据业务场景来勾兑出相应数据是否符合业务逻辑，从而判断数据的真实性，正常环境下，数据量级越多，维度相对越丰富。当然，策略依赖的数据不仅仅是量级越大越好，依赖结构化的自动主动风险识别也并非是风险的全部，所以在不同的业务期进行不同场景适应的策略期望以及有效数据选择是关键。

IPA的风控模型可根据不同场景进行配置，系统操作简单，通过点选操作即可完成规则定义和调整，灵活可配置，预置行业主流互联网金融机构验证过的反欺诈特征集和样例规则集，其中包括芯盾SDK形成的设备反欺诈规则，覆盖互联网金融业务各个环节中的风险点。

IPA精准的威胁情报信息涵盖百万量级恶意设备、千万量级恶意手机号、亿万量级恶意ip、亿万量级高危账号和千万量级失信黑名单，数据具备真实性、规模性、高速性、多样性。

机器学习引擎提供一系列基于机器学习算法的智能化反欺诈模型，可通过对业务数据的分析和模型的自学习，洞察新欺诈模式，通过历史数据分析后构建和配置神经网络、支持向量机、贝叶斯算法等机器学习模型。

芯盾时代IPA技术和模型可以部署在企业本地，支持私有云部署，最大化保障用户的隐私信息，在提高安全性的前提下，确保用户使用流程与现有流程完全一致，实现用户无感知；

IPA提供可视化管理平台界面，将每天/每周/每月的风险事件、申请人各环节操作行为和风险详情友好的展现给风控管理人员，同时还会将存在风险的申请人相关信息筛选出来。通过在IPA反欺诈系统中增加对大数据的处理和分析能力，从而更精准的辅助风控人员侦测团伙骗贷，欺诈集团等行为，沉淀黑/灰名单库，为客户进行业务决策提供科学可靠地决策依据，减少资金损失和提升品牌的信誉度。

标签： 安全 大数据 互联网 互联网金融 金融 数据分析 网络

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