廣州銀行 零售業(yè)務風險管理系列課程大綱 ——反欺詐模塊

第一模塊  黑產(chǎn)生態(tài)鏈

第一節(jié)：欺詐黑產(chǎn)市場現(xiàn)狀

一、 黑產(chǎn)數(shù)據(jù)

1、 欺詐團伙

2、 黑產(chǎn)從業(yè)者

3、 經(jīng)濟損失

4、 黑產(chǎn)市場規(guī)模

二、 欺詐客群分布

1、 按行業(yè)

2、 按年齡

3、 按地域

4、 按性別

第二節(jié)：欺詐黑產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈

一、 三大類型欺詐鏈

1、 羊毛黨

2、 信貸欺詐

3、 盜號盜刷

二、 信貸欺詐的主要方式

1、 團伙欺詐

2、 盜號盜刷

三、 信貸常見五大欺詐行為

1、 虛假聯(lián)系人

2、 虛假信息

3、 資產(chǎn)類虛假資料

4、 偽冒申請

5、 團伙詐騙

第三節(jié)：黑產(chǎn)如何獲取客戶信息

一、 拖庫

1、 技術手段

2、 欺詐手段

二、 撞庫

1、 獲取密碼嘗試登陸

2、 字典集合暴力破解

三、 洗庫

1、 用戶信息清洗倒流變現(xiàn)

2、 金融賬戶盜刷

第四節(jié)：黑產(chǎn)工具與平臺

一、 黑產(chǎn)如何批量制造“真實”用戶行為

1、 改機工具

2、 模擬工具

二、 黑產(chǎn)“真實客戶”養(yǎng)成工具

1、 接碼打碼集合平臺

2、 貓池

3、 群控

4、 模擬精靈 

三、 黑產(chǎn)如何幫客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)“整容”

1、 固話轉接

2、 代養(yǎng)信用卡

3、 銀行流水制作

第二模塊 三大金融場景反欺詐策略

第一節(jié)：網(wǎng)絡借貸

一、 欺詐參與方與欺詐行為

二、 五大欺詐行為表現(xiàn)及反欺詐策略 

1、 針對冒充他人申請

2、 針對虛假信息

3、 針對資產(chǎn)類資料虛假

4、 針對虛假聯(lián)系人

5、 針對團伙欺詐

第二節(jié)：信用卡

一、 欺詐參與方與欺詐行為

二、 欺詐行為表現(xiàn)及反欺詐策略

1、 針對冒充他人申請

2、 針對失卡冒用

3、 針對惡意透支

4、 針對偽造信用卡

5、 針對商戶欺詐

第三節(jié)：電商分期

一、 欺詐參與方與欺詐行為

二、 欺詐行為表現(xiàn)及反欺詐策略

1、 用戶進入頁面方式

2、 用戶瀏覽環(huán)節(jié)

3、 用戶注冊環(huán)節(jié)

4、 用戶下單付款環(huán)節(jié)

5、 商家套現(xiàn)

6、 注冊用戶關聯(lián)分析

7、 產(chǎn)品價格虛高

8、 銷售額異常

9、 客服交流異常

10、 收貨確認異常

第三模塊 互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐解析

第一節(jié)：全面防范欺詐風險

一、 搭建全流程反欺詐管理制度

二、 數(shù)據(jù)監(jiān)控和欺詐分析相結合

三、 欺詐流程和欺詐模型相結合

四、 大數(shù)據(jù)與風控系統(tǒng)相結合

第二節(jié)：反欺詐應用數(shù)據(jù)有哪些

一、 按照數(shù)據(jù)來源區(qū)分

1、 用戶申請?zhí)峁?shù)據(jù)

2、 第三方獲取數(shù)據(jù)

3、 自有業(yè)務數(shù)據(jù)沉淀

二、 按照數(shù)據(jù)類型區(qū)分

1、 征信數(shù)據(jù)

2、 多頭數(shù)據(jù)

3、 消費/資產(chǎn)數(shù)據(jù)

4、 歷史還款數(shù)據(jù)

三、  按照數(shù)據(jù)使用場景

1、 面對客戶反欺詐

2、 面對員工反欺詐  

四、 注意事項

合理使用外部數(shù)據(jù)

第三節(jié)：反欺詐模型VS信用模型

一、 目標變量

1、 信用模型：逾期客戶，考量還款能力

2、 反欺詐模型：高危及欺詐客戶，考量還款意愿

二、 模型特征

1、 信用模型：特征，信用歷史，消費特征

2、 反欺詐模型：反欺詐風險點，運營商數(shù)據(jù)，社交關系

三、 實時性

1、 信用模型：離線

2、 反欺詐模型：離線特征+實時特征，申請+交易時實時預測

四、 技術實施 

1、 信用模型：邏輯回歸，GBDT

2、 反欺詐模型：GBDT，神經(jīng)網(wǎng)絡

第四節(jié)：反欺詐之手機設備指紋實施

一、 設備識別

1、 傳統(tǒng)的設備識別技術

2、 設備指紋（設備ID）

二、 被動式指紋

三、 主動式設備指紋

四、 常見五類欺詐形式

第五節(jié)：構建全流程反欺詐風控系統(tǒng)

一、 數(shù)據(jù)接入、決策引擎、管理系統(tǒng)三結合

二、 數(shù)據(jù)分析和反欺詐模型相結合

第六節(jié)：反欺詐工作落地實施方案

一、 信貸周期準備

1、 渠道（流量）

2、 風控（數(shù)據(jù)，模型，策略）

3、 人力（團隊，業(yè)務，風控，客服，催收）

4、 IT（APP，信貸系統(tǒng)，決策引擎）

5、 資金（資金來源，資金成本，測算成本）

二、 反欺詐部署

1、 渠道進件

2、 客戶分析

3、 準入規(guī)則

4、 渠道監(jiān)控

5、 反欺詐模型

6、 信審核查

7、 貸后管理

三、 實施路徑

1、 前期準備

2、 風控部署

3、 后期調(diào)優(yōu)

4、 業(yè)務優(yōu)化

5、 跟蹤監(jiān)控

6、 離線監(jiān)控

第七節(jié)：反欺詐方案調(diào)整解析

一、 業(yè)務運營監(jiān)控

二、 策略模型監(jiān)控

三、 異常情況監(jiān)控

第四模塊 反欺詐策略調(diào)優(yōu)

第一節(jié)：常用量化指標

一、 如何定義逾期

二、 賬單逾期和訂單逾期

三、 遷徙率和Vintage

四、 首期逾期率（FPD）

第二節(jié)：策略調(diào)優(yōu)

一、 策略調(diào)優(yōu)種類

1、 D類調(diào)優(yōu)

2、 A類調(diào)優(yōu)

二、 何時需要策略調(diào)優(yōu)

1、 資產(chǎn)質(zhì)量朝著壞的方向發(fā)展

2、 逾期指標偏高

3、 通過率下降

4、 預測的壞賬比例超過預期

三、 A類調(diào)優(yōu)示例

四、 D類調(diào)優(yōu)示例?