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文檔簡介

1、反欺詐建模方案（總2頁）-本頁僅作為文檔封面，使用時請直接刪除即可-內頁可以根據需求調整合適字體及大小- 在反欺詐場景中，知識圖譜聚合各類數據源，逐步繪制出借款人的profile, 從而針對性的識別欺詐風險。以一個借款人舉例，借款人可以有身份證號，手 機號，學歷等個人信息，屬于個人的屬性信息；而借款人可以有擔保人或是親 屬好友，借款人與擔保人之間的關系（也就是邊Edge）是被擔保與擔保的關 系，借款人與其親屬好友之間的關系是父親、母親、同事、同學等關系；借款 人也具有住址，銀行流水，工作單位等信息。這些信息可以來自于多個渠道， 例如可以由借款人自己填寫，或是積累的歷史數據，或是數據提供商提供，

2、或 是在互聯網上獲得，甚至通過推理得到，往往具有冗余性；信息通過圖的形式 連結，展示出借款人的profile。1識別數據造假當融合來自不同數據源的信息構成知識圖譜時，有一些實體會同時屬于兩個互 斥的類別（例如同時在兩個不同的城市工作），或某個實體所對應的一個 Property （同一個人的住址）對應多個值，這樣就會出現不一致性，這個不一 致性即可判定為潛在的可疑點。通過這種不一致性檢測，我們利用繪制出的知識圖譜可以識別潛在的欺詐風 險。在P2P行業，欺詐風險主要的騙術包括個人信息造假、工作單位虛假、代 辦包裝、虛假聯系人、組團騙貸等。以識別數據造假為例，利用知識圖譜我們 可以通過借款人的身份信

3、息PI I （Personal Identify Information）,例如手機 號或是身份證號，直接索引到個人的全部信息，欺詐模型設計first通過社交（同學圈，同事圈，親戚圈），手機通訊錄評判second1從用戶申請提交的數據層面年齡和學歷與收入不符合。通訊錄無直屬親人。擁有資產如車、房等與居住地址或消費水平不符合。現住地址與公司地址差異較大。如不在同一城市中。或APP最近常登陸地區不在現住地址或公司地址中。最近手機通訊地址不在常用地址 中收貨信息上手機號碼與通訊錄上手機號碼反差較大2申請的記錄在已有的記錄有類似出現電話號碼出現在已有放貸或申請記錄中身份證號碼出現在已有放貸或申請記錄中地址出現在已有放貸或申請記錄中號碼在已有放貸或申請記錄中同一郵箱已有放貸或申請記錄銀行卡號在已有放貸或申請記錄中同一車牌號在已有放貸或申請記錄中3黑名單征信貸聯盟公布黑名單人行征信黑名單征信是否有逾期4操作 單個IP,多次申請賬號？單個MAC,多次申請賬號同一賬號短時間登陸多個地域相差大的IP單個IP

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