著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
- 不正行為対策データ分析: モバイル決済やオンライン決済などのさまざまな決済行動データを分析することで、企業が支払者が本物のユーザーであるかどうかを判断し、悪意のある取引を特定し、対応する措置を講じて処罰することができます。
- データソース: 不正行為対策データは通常、WeChat 支払い、Alipay 支払い、UnionPay 支払いなどのさまざまな支払いチャネルから取得されます。関連するデータには、取引金額、支払い時間、デバイス情報、ユーザー IP アドレス、チャネル入口が含まれますが、これらに限定されません。 、ユーザー操作など、これらのデータは多くの場合、ユーザーの支払い習慣、好み、能力を反映する一連の情報です。
- 目標: 不正対策データを分析することで、次の主な目的を達成できます。
(1) ユーザーの信頼性とリスク レベルを正確に予測: 不正対策データに基づいて、ユーザーが通常の決済ユーザーであるか悪意のあるユーザーであるかを判断できます。トレーダー;
( 2) ユーザーの支払いの習慣と能力を理解する: ユーザーの支払いの習慣と能力、およびさまざまな支払いシナリオにおけるさまざまな種類の詐欺の特徴を理解することにより、ターゲットを絞ったマーケティングとサービスをユーザーに提供できます。(3)支払いエクスペリエンスの向上
: 不正防止データに基づいて支払いシステムと製品設計を改善し、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。 - 主な研究分野: 不正行為対策データ分析の主な研究分野には、セキュリティとプライバシーの保護、不正行為の検出と早期警告、アカウント残高のリスク管理、ユーザーのプロファイリングと特性評価、リスク評価と価格設定戦略、ビジネス モデルの革新、意思決定サポート、およびオートメーション。
2. 不正対策データ分析の原理と基礎理論
2.1 データの特性
2.1.1 決済データの特性
- ユーザー行動データ: 支払い行動データは、不正防止分析の基礎となります。支払いタイプ、注文金額、支払い時間、配送など、さまざまな支払いシナリオにおけるユーザーの行動データが含まれます。