インターネットの垂直型電子商取引、消費者金融などの分野の急速な台頭により、ユーザーおよびインターネットおよび金融プラットフォームにおける詐欺のリスクも急増しています。インターネットのブラック・アンド・グレー産業は、年間数千億ドルの投資規模と、ほとんどの技術者よりも専門性が高い1,000万人以上の「実践者」を擁し、完全かつ成熟した産業チェーンを形成しており、攻撃的で攻撃的な攻撃を生み出しています。インターネットと金融プラットフォームにおける防御的な対立は、深刻な課題をもたらします。
リスク管理を通じて、インターネット、銀行、金融のシナリオにおけるビジネスの不正行為防止と信用リスク管理管理のための、ワンストップでフルプロセスの自動化された意思決定サービスを提供できます。構成の視覚化により、ビジネス担当者は、さまざまなシナリオやリスクに対するリスクの予防および制御戦略を簡単かつ効率的に構成できます。同時に、モデルとデータのドッキングもサポートし、オフライン分析による自己進化を実現し、ビジネスリスクの変化のスピードによりよく適応します。
リアルタイムの不正行為対策:
信用リスク管理:
今日は、財務シナリオにおけるリスク管理戦略をどのように組み立てるかについて説明します。
01 リスク管理ルールはどのように策定すればよいですか?
リスク管理レベルでは、リスク管理システムを開発したい場合は、正確性、再現性、安定性の 3 つの点を考慮する必要があります。
正解率は、ヒットする人々のうちの悪いユーザーの割合ができるだけ高くなければならないことを意味します。
再現率とは、ヒットした悪質なユーザーの数を指します。ルールによって検出されるのは数人だけであり、全員が悪質なユーザーだったとしても意味がありません。
もちろん安定性は非常に重要で、ヒット数とヒット数に占める不良ユーザーの割合が継続的に安定している必要があります。それ以外の場合は、頻繁な追跡と調整が必要になります。
したがって、策定する詳細は次のとおりです。
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信用リスクのルール:
- 顧客の信用スコアまたは信用履歴に基づいてリスク レベルを設定し、レベルに基づいて与信限度額を決定します。
- 顧客の返済実績と債務負担に基づいて、延滞返済の基準値を設定し、対応するリスク アラートや対策をトリガーします。
- リスクエクスポージャを制限するために、借入金利と融資条件に上限を設定します。
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不正行為のリスクに関するルール:
- 過去の不正行為の事例とパターンに基づいて、不正行為の指標とリスク評価モデルを設定し、潜在的な不正行為を特定します。
- 大規模な取引、頻繁な国境を越えた取引などの異常な取引パターンを監視し、さらなる調査のためにリスク アラートをトリガーします。
- リアルタイムでリスクを特定するために、既知の不正行為と関係者を含めたブラックリストまたは異常行動データベースを確立します。
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顧客認証ルール:
- パスワード、指紋認識、SMS 検証コードなどの多要素認証手段を使用して、顧客 ID の信頼性と正当性を確保します。
- リスク レベルと制限を設定し、顧客の本人確認方法と過去の取引行動に基づいて、さらなる確認や制限が必要かどうかを決定します。
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トランザクション監視ルール:
- 多額の送金や頻繁な資金送金などの異常な取引パターンを監視し、リアルタイムの監視と調査のためにリスクアラートをトリガーします。
- 異常な取引時間、場所、金額などの異常な取引行為を検出するためのルールやモデルを確立し、対応する措置を講じます。
もちろん、その 1 つはコンプライアンス規制規則を遵守することです。たとえば、マネーロンダリング対策 (AML) やテロ資金供与対策 (CFT) の要件への準拠を確保することですが、これについてはここでは列挙しません。
02 戦略の中核となる機能には何を含めるべきですか?
デシジョン エンジンは一連の意思決定プロセスであり、その要素はルールのリストとルールが実行される順序です。前者には包括性と高い差別化が必要ですが、後者にはコストの最適化が不可欠です。
したがって、当社の戦略の中核となる機能は、インテリジェントなデータ分析テクノロジーを使用して大量のデータを効率的に分析およびマイニングし、潜在的なリスクと異常なパターンを特定して誤報率とコストを削減できる必要があります。
一方で、顧客はさまざまなリスクレベルや特性に応じてセグメント化および階層化されており、画一的なコストの無駄を避けるために対象を絞ったリスク管理戦略が策定されます。
同時に、正確なリスク評価モデルを確立して、さまざまなリスクの可能性と重大度を正確に予測および評価し、正確なリスクの区別と意思決定を実現できます。
たとえば、特定の月の延滞率が比較的高く、いくつかの新しいルールが追加され、その後の監視でこれらのルールの識別能力が大幅に低下していることが判明した場合、それらのルールは適切にキャンセルされる必要があります。
しかし、ルールにせよモデルにせよ、過失致死は間違いなくたくさん発生しますが、ローン元本の損失は利子収入の数十倍、場合によっては数百倍になることが多いため、過失致死は認められています。
意思決定による合格率への影響、リスクへの影響、コストへの影響、収益への影響のバランスを取ることは、優れたリスク管理システムが持つべき中核的な機能です。
ケースディスプレイ
単純にケースを書いてみましょう:
融資申請を承認するかどうかを評価するための次のデータ セットがあるとします。
| シリアルナンバー | 年 | 所得 | 職種 | 承認の有無 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 30 | 50 | 自営業 | はい |
| 2 | 25 | 40 | 会社員 | いいえ |
| 3 | 35 | 60 | 自営業 | いいえ |
| 4 | 40 | 70 | 会社員 | はい |
| 5 | 28 | 45 | 自営業 | いいえ |
この単純化されたデータセットに基づいて、融資申請を承認するかどうかの決定に役立つ単純な意思決定ツリーを構築できます。考えられる決定木の例を次に示します。
年龄 <= 30?
/ \
是 / \ 否
/ \
收入 <= 50? 批准贷款
/ \
是 / \ 否
/ \
批准贷款 工作类型 = 自雇人士?
/ \
是 / \ 否
/ \
批准贷款 拒绝贷款
デシジョン ツリーは、サンプルの年齢、収入、職種を比較して、ローン申請を承認するかどうかを決定します。さまざまな特徴の値に従って、デシジョン ツリーは対応するノードに分岐し、最終的にローンを承認するかどうかを決定します。同時に、不正リスクを評価するために、職種が自営業であるブランチの下に新しいノードが追加されました。このノードは、不正な記録や異常なトランザクション動作などが存在するかどうかの検出など、特定の不正防止ルールや特性に基づいてさらなる判断を下すことができます。
このケースは非常に単純であり、詳細な分析が必要です。
結論
実際、私たちの現実に戻ると、この国に欠けているのは決して戦略ではなく、戦略を実行するための決意と環境です。しかし、最近のニュースは依然として私たちに多くの動機を与えてくれます。ブラック産業との戦いは 25 州に広がり、183 件の事件を受け入れ、認可された金融機関が警察と協力して 151 人の容疑者を逮捕しました。
みんなで一緒に頑張りましょう