網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機(jī)刷卡如何防范偽卡交易,坑用戶害商家 如何幫助銀行構(gòu)建反欺詐模型的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機(jī)刷卡如何防范偽卡交易的問(wèn)題，今天pos機(jī)之家(m.afbey.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來(lái)看下吧!
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pos機(jī)刷卡如何防范偽卡交易
如今，信用卡盜刷、電信詐騙等交易欺詐事件總能挑起公眾敏感的神經(jīng)，帶來(lái)對(duì)“錢(qián)包”安全的持續(xù)憂慮。
中國(guó)法院網(wǎng)報(bào)道：某不法分子通過(guò)偽造的信用卡，在一家珠寶店盜刷消費(fèi)者9.28萬(wàn)元。法院審理后判決發(fā)卡行、收單機(jī)構(gòu)、商戶應(yīng)該共同承擔(dān)這筆損失，其中，被告銀行賠償3.712萬(wàn)元，商戶自行承擔(dān)2.784萬(wàn)元。
交易欺詐已成黑色產(chǎn)業(yè)鏈
這類(lèi)的事件已經(jīng)屢見(jiàn)不鮮，信用卡盜刷是怎么發(fā)生的？有沒(méi)有方式可以封堵這種行為呢？要解釋這個(gè)問(wèn)題，讓我們首先看一下銀行卡的交易流程。
在線下交易中，持卡人在商戶消費(fèi)刷卡之后，收單行會(huì)先判斷這張卡是否可用；確認(rèn)無(wú)誤后，會(huì)把請(qǐng)求通過(guò)中國(guó)銀聯(lián)等銀行卡組織，間接地向發(fā)卡行請(qǐng)求交易授權(quán)；發(fā)卡行同意授權(quán)，就把授權(quán)應(yīng)答通過(guò)銀行卡組織回傳，這時(shí)候持卡和商戶就可以進(jìn)行交易了。
在整個(gè)銀行卡的交易流程中，發(fā)卡行負(fù)有保障持卡人用卡安全的義務(wù)；收單機(jī)構(gòu)負(fù)有特約商戶收單業(yè)務(wù)管理責(zé)任及保障交易和信息安全的義務(wù)；持卡人負(fù)有妥善保管銀行卡及密碼的義務(wù)；特約商戶負(fù)有審核持卡人真實(shí)身份和銀行卡真?zhèn)蔚牧x務(wù)；這其中任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題，都會(huì)給不法分子帶來(lái)通過(guò)欺詐獲利的空間。
分析顯示，目前常見(jiàn)的欺詐模式有申請(qǐng)欺詐、交易欺詐等，文章開(kāi)頭提到的案例屬于偽卡欺詐，是交易欺詐中最常見(jiàn)的一種欺詐手段。
分析顯示，不法分子往往通過(guò)以下幾種方式來(lái)偽造銀行卡：
1、通過(guò)賬號(hào)生成軟件模擬卡號(hào)。
2、使用帶有記憶儲(chǔ)存設(shè)備的讀卡機(jī)（側(cè)錄器）記錄真實(shí)的銀行卡信息，并在空白卡片上貼上磁條，輸入側(cè)錄的代碼，偽造卡片。
3、對(duì)丟失卡、被盜卡、未達(dá)卡（沒(méi)有寄達(dá)或是啟用的銀行卡）、過(guò)期卡等銀行卡進(jìn)行改造，重新制卡或?qū)懘拧?/p>
4、冒充真實(shí)持卡人身份進(jìn)行掛失后獲取新卡片。
信用卡欺詐風(fēng)險(xiǎn)日趨增多
據(jù)中國(guó)銀聯(lián)發(fā)布的《中國(guó)銀行卡產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告（2017）》顯示，2016年-2017年借記卡的主要欺詐手段主要是電信詐騙、互聯(lián)網(wǎng)詐騙、偽卡欺詐。在信用卡欺詐中，偽卡欺詐手段占比降低，但偽卡欺詐損失仍排名第一。
除了交易欺詐之外，申請(qǐng)欺詐與商戶欺詐的風(fēng)險(xiǎn)也不可忽視。前者是不法分子通過(guò)虛假的身份或者資料違規(guī)申請(qǐng)銀行卡；而在商戶欺詐中，通過(guò)信用卡在POS機(jī)上的交易進(jìn)行違規(guī)套現(xiàn)、利用刷卡洗單、合謀受理偽假卡等行為也屢見(jiàn)不鮮，其往往利用的是信用卡交易的漏洞，并通過(guò)收取一定份額的傭金等方式謀利。
以上這些行為不僅會(huì)直接帶來(lái)經(jīng)濟(jì)損失，更給銀行的正常業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了極大的風(fēng)險(xiǎn)。
頂象幫助銀行構(gòu)建信用反欺詐模型
某銀行在以信用卡收款為支付方式的跨境電商支付交易中，欺詐交易風(fēng)險(xiǎn)突出。此外，偽卡欺詐、虛假申請(qǐng)、互聯(lián)網(wǎng)欺詐等行為也是該銀行面臨的重要欺詐風(fēng)險(xiǎn)。
該銀行利用頂象智能分析平臺(tái)構(gòu)建了基于業(yè)務(wù)需求的風(fēng)控模型，有效提升交易反欺詐能力。
首先，利用智能分析平臺(tái)對(duì)銀行百萬(wàn)量級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，通過(guò)刪除無(wú)意義字段，清洗缺失率高、單一取值、或者分布完全相同的數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)的規(guī)模，為數(shù)據(jù)的快速分析與建模奠定了基礎(chǔ)。
隨后，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從海量數(shù)據(jù)中提取可用特征，建立大寬表。在寬表搭建中以商戶、個(gè)人、商戶與個(gè)人三方面作為匯總對(duì)象，將交易次數(shù)、交易金額、交易幣種、交易時(shí)間間隔、不同商戶數(shù)、總交易次數(shù)等作為字段，并分別選擇不同的時(shí)間區(qū)段作為時(shí)間窗口，實(shí)現(xiàn)對(duì)于各種統(tǒng)計(jì)值數(shù)據(jù)的匯總。
通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，整理出以下幾個(gè)顯著特征：
1、交易中整體的欺詐比例為2%-3%。
2、大部分交易欺詐均為由非持卡人本人發(fā)起的交易，而且在較短時(shí)間內(nèi)大量用卡，所涉及金額較大。
3、交易筆數(shù)在120-150筆的商戶交易欺詐率達(dá)到50%。隨著交易筆數(shù)的增加，尤其是交易筆數(shù)達(dá)到2000筆及以上的商戶，出現(xiàn)商戶欺詐的可能降低，交易量150筆以下的商戶應(yīng)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)。
4、給定數(shù)據(jù)中仍有極個(gè)別交易筆數(shù)達(dá)到數(shù)千筆的同時(shí)，欺詐交易筆數(shù)達(dá)到1000+的商戶，這說(shuō)明目前的欺詐偵測(cè)手段尚不成熟，未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)可疑商戶。
5、從欺詐率來(lái)看，交易筆數(shù)較少的商戶的欺詐率更高，更容易產(chǎn)生欺詐行為。
基于以上數(shù)據(jù)，頂象智能分析平臺(tái)衍生了幾千維度的重要特征，按照一定的比例劃分訓(xùn)練、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，使用合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使模型AUC（Area Under The Curve）達(dá)到 0.75以上。隨后對(duì)于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，對(duì)樣本進(jìn)行采樣調(diào)整后進(jìn)入模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了當(dāng)準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，可以覆蓋70%的欺詐交易。
在模型訓(xùn)練之后，最終選取預(yù)測(cè)排名前列的數(shù)據(jù)作為最終的預(yù)測(cè)名單，達(dá)到了極高的命中率。
頂象智能分析平臺(tái)涵蓋數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)ETL、AI建模等功能，可以極大地降低企業(yè)使用人工智能技術(shù)的門(mén)檻，企業(yè)只需要提供相關(guān)數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)ETL，建模等全部操作，通過(guò)離線調(diào)度、實(shí)時(shí)分析決策等加快數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用，加速企業(yè)應(yīng)用最新的AI技術(shù)。
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