技術部分：

觀行·智能行為認證（IPA）產(chǎn)品服務基于100多個金融業(yè)務風險場景，建立上千組反欺詐規(guī)則和模型，結合無監(jiān)督機器學習引擎，構建一套智能實時反欺詐系統(tǒng)，對各類業(yè)務活動過程中的欺詐風險進行自動化實時甄別、預警和處置。整套反欺詐系統(tǒng)可以實現(xiàn)毫秒級響應，80%準確率，70%召回率和99%精準率，顯著提高客戶風控事件處理能力和處理效率，最大化保障用戶財產(chǎn)安全。

IPA的產(chǎn)品體系和具體應用場景如下：

• 全渠道金融交易反欺詐
•  全渠道防薅羊毛保護
•  人機識別和防御
•  欺詐者畫像和行為分析

金融反欺詐技術實現(xiàn)的前提是熟悉相應數(shù)據(jù)產(chǎn)生的業(yè)務場景，依據(jù)業(yè)務場景來勾兌出相應數(shù)據(jù)是否符合業(yè)務邏輯，從而判斷數(shù)據(jù)的真實性，正常環(huán)境下，數(shù)據(jù)量級越多，維度相對越豐富。當然，策略依賴的數(shù)據(jù)不僅僅是量級越大越好，依賴結構化的自動主動風險識別也并非是風險的全部，所以在不同的業(yè)務期進行不同場景適應的策略期望以及有效數(shù)據(jù)選擇是關鍵。

IPA的風控模型可根據(jù)不同場景進行配置，系統(tǒng)操作簡單，通過點選操作即可完成規(guī)則定義和調整，靈活可配置，預置行業(yè)主流互聯(lián)網(wǎng)金融機構驗證過的反欺詐特征集和樣例規(guī)則集，其中包括芯盾SDK形成的設備反欺詐規(guī)則，覆蓋互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務各個環(huán)節(jié)中的風險點。

IPA精準的威脅情報信息涵蓋百萬量級惡意設備、千萬量級惡意手機號、億萬量級惡意ip、億萬量級高危賬號和千萬量級失信黑名單，數(shù)據(jù)具備真實性、規(guī)模性、高速性、多樣性。

機器學習引擎提供一系列基于機器學習算法的智能化反欺詐模型，可通過對業(yè)務數(shù)據(jù)的分析和模型的自學習，洞察新欺詐模式，通過歷史數(shù)據(jù)分析后構建和配置神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、貝葉斯算法等機器學習模型。

芯盾時代IPA技術和模型可以部署在企業(yè)本地，支持私有云部署，最大化保障用戶的隱私信息，在提高安全性的前提下，確保用戶使用流程與現(xiàn)有流程完全一致，實現(xiàn)用戶無感知；

IPA提供可視化管理平臺界面，將每天/每周/每月的風險事件、申請人各環(huán)節(jié)操作行為和風險詳情友好的展現(xiàn)給風控管理人員，同時還會將存在風險的申請人相關信息篩選出來。通過在IPA反欺詐系統(tǒng)中增加對大數(shù)據(jù)的處理和分析能力，從而更精準的輔助風控人員偵測團伙騙貸，欺詐集團等行為，沉淀黑/灰名單庫，為客戶進行業(yè)務決策提供科學可靠地決策依據(jù)，減少資金損失和提升品牌的信譽度。

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