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1、pos機(jī)連接網(wǎng)絡(luò)

pos機(jī)連接網(wǎng)絡(luò)

信用卡是最常見金融信貸產(chǎn)品，初衷是為了解決用戶提前消費(fèi)和便捷支付的需求。發(fā)卡機(jī)構(gòu)根據(jù)申請人的信用資質(zhì)授予其可以使用的信用額度，申請人可以在多個(gè)消費(fèi)場景使用信用卡額度進(jìn)行便捷的信用支付，而已經(jīng)使用的額度可以在還款之后重新恢復(fù)、再循環(huán)使用于更多的消費(fèi)支付場景。

由于信用卡剛出現(xiàn)的時(shí)候，并不是所有消費(fèi)場景都支持刷卡支付，很多場所只接受現(xiàn)金支付，為擴(kuò)大使用場景、提升用戶體驗(yàn)，很多信用卡產(chǎn)品在信用支付的基礎(chǔ)上也為用戶開通現(xiàn)金取現(xiàn)的服務(wù)。通常信用卡的取現(xiàn)額度通常不超過信用額度的30%，透支取現(xiàn)的部分沒有免息期、其對應(yīng)的手續(xù)費(fèi)和利息也比刷卡消費(fèi)高，借貸成本高、只適用于短期應(yīng)急的情形。

相對于額度小規(guī)矩多的信用卡取現(xiàn)，信用卡套現(xiàn)最吸引欺詐用戶。利用不法商戶或刷卡設(shè)備制造虛假刷卡消費(fèi)交易，以少量的手續(xù)費(fèi)把信用額度全部轉(zhuǎn)化為個(gè)人的現(xiàn)金。而套現(xiàn)的方式有“他人消費(fèi)刷自己的卡”，與商家或某些“貸款公司”、“中介公司”合作套現(xiàn)，或者是利用一些網(wǎng)站或公司的服務(wù)等套現(xiàn)。

除了信用卡套現(xiàn)，還有欺詐用戶進(jìn)行“以卡養(yǎng)卡”。通過消費(fèi)或者套現(xiàn)等方式使用一部分信用卡的額度，然后在賬單日之后消費(fèi)（提現(xiàn)）剩余額度，將消費(fèi)來的錢進(jìn)行還款，反復(fù)操作即可實(shí)現(xiàn)完成賬單的還款。而且多次消費(fèi)的金額會出現(xiàn)在下一個(gè)賬單日上，這樣配合套現(xiàn)就可以實(shí)現(xiàn)無期限的貸款，每月只需要支付部分手續(xù)費(fèi)即可。當(dāng)然，欺詐用戶也可以辦理多張不同銀行的信用卡，也能實(shí)現(xiàn)以上的“以卡養(yǎng)卡”。

信用卡的每筆刷卡消費(fèi)直接反饋刷卡場所、消費(fèi)內(nèi)容等具體信息，便于發(fā)卡行及時(shí)掌握信用卡的資金用途和潛在風(fēng)險(xiǎn)，利于監(jiān)管部門宏觀決策。而養(yǎng)卡、套現(xiàn)等欺詐行為，無法把握資金流向、無法洞悉用戶的借貸用途，發(fā)卡行要承擔(dān)的信貸風(fēng)險(xiǎn)也相對較大，并且是違反監(jiān)管要求的。如去年以來，銀保監(jiān)會多次發(fā)文通知，嚴(yán)控信用卡資金用于投資、房地產(chǎn)交易等。

央行《2019年第二季度支付體系運(yùn)行總體情況》顯示，截至二季度末，信用卡和借貸合一卡在用發(fā)卡數(shù)量共計(jì)7.11億張，環(huán)比增長3.04%。銀行卡授信總額為16.32萬億元，環(huán)比增長3.23%；銀行卡應(yīng)償信貸余額為7.23萬億元，環(huán)比增長3.64%。銀行卡卡均授信額度2.29萬元，授信使用率為44.31%。信用卡逾期半年未償信貸總額838.84億元，占信用卡應(yīng)償信貸余額的1.17%，占比較上季度末上升0.02個(gè)百分點(diǎn)。

養(yǎng)卡套現(xiàn)屬于金融欺詐行為，不但與監(jiān)管機(jī)構(gòu)防止居民杠桿率的過快增長的愿景是相違背的，更會給持卡人帶來信用風(fēng)險(xiǎn)和資金損失。主要危害集中以下三方面：

首先，信用卡套現(xiàn)增加了金融秩序中的不穩(wěn)定因素。我國對于金融機(jī)構(gòu)有嚴(yán)格的準(zhǔn)入制度，對金融機(jī)構(gòu)資金的流入流出都有一系列嚴(yán)格的規(guī)定予以監(jiān)控。不法分子聯(lián)合商戶通過虛擬POS機(jī)刷卡消費(fèi)等不真實(shí)交易，變相從事信用卡取現(xiàn)業(yè)務(wù)等行為卻游離在法律的框架之外，違反了國家關(guān)于金融業(yè)務(wù)特許經(jīng)營的法律規(guī)定，背離了人民銀行對現(xiàn)金管理的有關(guān)規(guī)定，還可能為“洗錢”等不法行為提供便利條件，這無疑給我國整體金融秩序埋下了不穩(wěn)定因素。另外，大量不良貸款的形成也將破壞社會的誠信環(huán)境，阻礙信用卡行業(yè)的健康發(fā)展。

其次，非法提現(xiàn)給發(fā)卡銀行帶來資金損失。絕大多數(shù)的信用卡都是無擔(dān)保的借貸工具，只要持卡人進(jìn)行消費(fèi)，銀行就必須承擔(dān)一份還款風(fēng)險(xiǎn)。在通常情況下，銀行通過高額的透支利息或取現(xiàn)費(fèi)用來防范透支風(fēng)險(xiǎn)?？墒?，信用卡套現(xiàn)的行為恰恰規(guī)避了銀行所設(shè)定的高額取現(xiàn)費(fèi)用，越過了銀行的防范門檻。特別是一些貸款中介幫助持卡人偽造身份材料，不斷提升信用卡額度，銀行的正常業(yè)務(wù)受到巨大的干擾，也帶來了巨大的風(fēng)險(xiǎn)隱患。由于大量的套現(xiàn)資金，持卡人無異于獲得了一筆筆無息無擔(dān)保的個(gè)人貸款。而發(fā)卡銀行又無法獲悉這些資金用途，難以進(jìn)行有效地鑒別與跟蹤，信用卡的信用風(fēng)險(xiǎn)形態(tài)實(shí)際上已經(jīng)演變?yōu)橥顿Y或投機(jī)的信用風(fēng)險(xiǎn)。一旦持卡人無法償還套現(xiàn)金額，銀行損失的不僅僅是貸款利息，還可能是一大筆的資產(chǎn)。

第三，信用卡套現(xiàn)行為給持卡人帶來極大的信用風(fēng)險(xiǎn)。表面上，持卡人通過套現(xiàn)獲得了現(xiàn)金，減少了利息支出，但實(shí)質(zhì)上，持卡人終究是需要還款的，如果持卡人不能按時(shí)還款，就必須負(fù)擔(dān)比透支利息還要高的逾期還款利息，而且可能造成不良的信用記錄，以后再向銀行借貸資金就會非常困難，甚至還要承擔(dān)個(gè)人信用缺失的法律風(fēng)險(xiǎn)。

針對養(yǎng)卡套現(xiàn)的識別，傳統(tǒng)的防控手段主要通過基于規(guī)則和基于模型的方法。

基于規(guī)則的方法：針對單個(gè)用戶的交易行為和用戶信息，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)閾值為右變量生成規(guī)則，再通過邏輯運(yùn)算符連接成策略。

基于模型的方法：抽取一批被打標(biāo)的黑白賬戶作為樣本，從這些賬戶的個(gè)人信息和交易行為提取并衍生特征，然后根據(jù)樣本的標(biāo)簽和特征訓(xùn)練分類模型，如LR、GBDT和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等，最后將基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的分類模型應(yīng)用于新的非打標(biāo)賬戶，判斷新賬戶是養(yǎng)卡套現(xiàn)的概率。

傳統(tǒng)反養(yǎng)卡套現(xiàn)的手段主要基于個(gè)體用戶的防控，而現(xiàn)在的信用卡欺詐更加復(fù)雜多變，不僅時(shí)間和交易跨度長，還具有團(tuán)伙性、隱蔽性的特點(diǎn)，這就給金融機(jī)構(gòu)反欺詐帶來諸多新挑戰(zhàn)。

1、養(yǎng)卡套現(xiàn)往往具有一定的團(tuán)伙性，如提供養(yǎng)卡套現(xiàn)服務(wù)的不法商家使用相同的手機(jī)號申請多個(gè)信用卡，或者擁有多個(gè)POS機(jī)進(jìn)行虛假交易等；傳統(tǒng)的反養(yǎng)卡套現(xiàn)手段僅僅止于確認(rèn)某個(gè)賬戶是否是養(yǎng)卡套現(xiàn)，并且只有在某個(gè)信用卡發(fā)生逾期時(shí)，才可能會去追查與之交易的POS機(jī)。

2、針對單用戶的反養(yǎng)卡套現(xiàn)方法往往需要單用戶一定時(shí)間跨度和一定筆數(shù)的交易信息，如果時(shí)間跨度較短或者交易筆數(shù)過少，就無法命中規(guī)則或者衍生特征；傳統(tǒng)的反養(yǎng)卡套現(xiàn)手段很難在欺詐的初期就能發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，等到能夠確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，已經(jīng)進(jìn)行了多筆交易，此時(shí)損失已經(jīng)形成。

3、進(jìn)行養(yǎng)卡套現(xiàn)的欺詐用戶會通過各種手段隱藏自己的欺詐行為，并將經(jīng)驗(yàn)分享給他人（如，調(diào)整虛假交易的策略，以低于某個(gè)金額閾值進(jìn)行小額套現(xiàn)等），由此吸引更多人加入養(yǎng)卡套現(xiàn)陣營；傳統(tǒng)的反養(yǎng)卡套現(xiàn)手段的識別基于已發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，策略規(guī)則沉淀相對滯后，風(fēng)控更迭速度慢，因此不能及時(shí)有效防控。

防控信用卡套現(xiàn)要從多方著手，除加強(qiáng)信用卡發(fā)放、審核、后期維護(hù)的管理，規(guī)范信用卡營銷考核機(jī)制，強(qiáng)化對特約商戶和第三方支付服務(wù)商的監(jiān)管外，更需要加強(qiáng)客戶交易的管理。

1、基于POS機(jī)與信用卡的交易關(guān)系，身份證與手機(jī)號的綁定關(guān)系、信用卡交易網(wǎng)絡(luò)中信用卡的一度、二度甚至三度關(guān)系等數(shù)據(jù)構(gòu)建立體的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，為金融機(jī)構(gòu)提供了及時(shí)、快速的科學(xué)決策依據(jù)。

2、及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在和未知風(fēng)險(xiǎn)。一旦發(fā)現(xiàn)某個(gè)節(jié)點(diǎn)（如：手機(jī)號、身份證、信用卡、POS機(jī)等）存在風(fēng)險(xiǎn)，或確定是養(yǎng)卡套現(xiàn)，那么所有與它有關(guān)系的節(jié)點(diǎn)都可能存在傳播風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)快速定位可疑交易和欺詐行為，幫助金融機(jī)構(gòu)將風(fēng)險(xiǎn)控制在初期。

3、大幅增加養(yǎng)卡套現(xiàn)的成本，讓欺詐用戶知難而退。如果欺詐用戶想完全隱藏自己的欺詐行為，申請信用卡時(shí)需要用不同的手機(jī)號，使用不同信用卡套現(xiàn)時(shí)，也必須用不同的POS機(jī)，這樣養(yǎng)卡的成本可能會超過養(yǎng)卡套現(xiàn)的收益，完全得不償失。

關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)防控信用卡養(yǎng)卡套現(xiàn)的主要步驟如下：

首先，基于申請信息和POS機(jī)等交易設(shè)備信息，建立信用卡的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。其中，付款節(jié)點(diǎn)可以是信用卡賬戶號、信用卡卡號和身份證等類型中的一種，收款節(jié)點(diǎn)可以是POS機(jī)ID和商戶號等。

其次，通過節(jié)點(diǎn)度分析，對節(jié)點(diǎn)度較高的節(jié)點(diǎn)做過濾處理，對一些過小的交易做過濾處理。

第三，計(jì)算節(jié)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)值，并對已知的套現(xiàn)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注。

第四，通過迭代算法，將風(fēng)險(xiǎn)值在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行有效的傳播，挖掘出更多潛在信用卡賬號。

第五，將結(jié)果反饋給業(yè)務(wù)部門，對風(fēng)險(xiǎn)值最大的信用卡賬號進(jìn)行確認(rèn)。

借助關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，某銀行挖掘出數(shù)千張存在風(fēng)險(xiǎn)交易的信用卡。對排名一千的高風(fēng)險(xiǎn)信用卡逐一排查發(fā)現(xiàn)，其中約80%被確認(rèn)為套現(xiàn)用戶。

上個(gè)月，監(jiān)管部門針對非法爬取用戶數(shù)據(jù)的公司進(jìn)行了整頓。受此影響，多個(gè)嚴(yán)重依賴三方數(shù)據(jù)進(jìn)行貸前準(zhǔn)入、風(fēng)控審批和額度計(jì)算的金融機(jī)構(gòu)，緊急調(diào)整風(fēng)控流程，部分甚至叫停了信用卡和線上信貸業(yè)務(wù)。

此外，更多的金融機(jī)構(gòu)和金融科技企業(yè)開始審查資深的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，是否涉及非法爬取、源頭不明的三方數(shù)據(jù)支持，并開始思考如何增強(qiáng)風(fēng)控體系的韌性以應(yīng)對市場變化、持續(xù)支持業(yè)務(wù)發(fā)展。

其實(shí)大部分擁有線上業(yè)務(wù)的金融機(jī)構(gòu)，在相關(guān)業(yè)務(wù)開展了一定時(shí)間段后，會積累大量的用戶申請數(shù)據(jù)、產(chǎn)品運(yùn)營數(shù)據(jù)和交易行為數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)在絕大多數(shù)的金融機(jī)構(gòu)，除了被匯總在一些粗顆粒的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)報(bào)表中，卻大部分散落在各個(gè)相互割裂的系統(tǒng)中無人問津，不但其蘊(yùn)藏的巨大價(jià)值沒有被充分挖掘和利用，更是一種極大的浪費(fèi)。

IDC今年春天發(fā)布的一項(xiàng)白皮書披露，2018年國內(nèi)產(chǎn)生了大約7.6ZB的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2025年這一數(shù)字將增至48.6ZB。但其中只有2.5%的數(shù)據(jù)得到了分析和利用，97.5%的數(shù)據(jù)依舊在沉睡中。

關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)可以完全使用金融機(jī)構(gòu)自有數(shù)據(jù)，利用圖計(jì)算、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法乃至前沿深度學(xué)習(xí)模型，挖掘關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。它通過金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部客群特征、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、交易信息、核心征信、合規(guī)數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)等“數(shù)據(jù)金山”的充分挖掘，基于對金融機(jī)構(gòu)具體業(yè)務(wù)場景、業(yè)務(wù)邏輯、產(chǎn)品流程、客群特征、風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)的深度理解，科學(xué)構(gòu)建“有內(nèi)涵、可外延”的復(fù)雜關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。再通過應(yīng)用圖數(shù)據(jù)挖掘、無監(jiān)督算法、半監(jiān)督算法、有監(jiān)督算法等多角度充分挖掘，進(jìn)而結(jié)合應(yīng)用場景、實(shí)際操作人員的具體需求直觀而智能的在運(yùn)營和監(jiān)測平臺呈現(xiàn)最有效信息，從而為多個(gè)行業(yè)和場景提供反欺詐、精準(zhǔn)營銷、精細(xì)化運(yùn)營等應(yīng)用服務(wù)，助力業(yè)務(wù)創(chuàng)新與增長。

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