合众e贷建立反欺诈联动防控机制 有效防范风险

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为了防患于未然，解决日益突出的金融风险控制问题，克服传统风险控制应用技术的缺陷，何忠电子贷款提出了更加科学、智能的全栈解决方案。目前，何忠电子贷款平台已经建立了智能反欺诈和传统反欺诈技术相结合的联动防控机制，主要针对贷前和贷中环节潜在欺诈风险进行预警、识别、评分和表征，挽回欺诈损失。

何忠电子贷款积极探索并尝试使用机器学习和人工智能技术来进一步提高欺诈检测技术的效率。它主要通过用户的多源异构数据维度(应用数据、设备指纹数据、通话记录和财务数据等)来构建多层次的用户社交网络。)，并从社交网络关系中导出一系列相关特征。然后利用深层神经网络技术学习用户欺诈行为模型。经过业务验证，发现该欺诈检测技术对于准确识别欺诈用户效果显著，具有自动化和及时响应的特点。

基于社会网络和深度学习融合的欺诈检测技术框架如下:

图:融合社交网络和深度学习的欺诈检测技术框架

何忠电子贷款欺诈检测技术的发展集中在社交网络关系结构的生成及其衍生的关联特征集，其中关联特征集包括:用户度、用户重要度指标、人员排名等。，关键指标人员排名的底层计算逻辑借鉴了谷歌公司的pagerank算法。

Pagerank算法基于链接数量和链接质量的假设为每个页面设置初始权重值，并根据页面之间的链接关系在多次迭代中更新每个页面的权重，直到每个页面的权重值稳定为止。不考虑作弊，最终权重较高的节点通常被视为更重要的网页。同样，peoplerank算法为每个贷款用户设置初始权重值。根据用户之间的关系，不断更新每个用户的权重值，直到每个用户的权重值稳定为止。最后，稳定的权重值将作为用户的重要度度量指标。

金融科技的发展不断推动着风控技术的改革和创新，其中风控应用技术不断涌现并日新月异，成为金融科技进步和突破的新动力。何忠电子贷款建立了“智能技术+传统技术”相结合的反欺诈系统，不仅不断提高用户欺诈识别率，降低欺诈损失率，还有效防范了互联网金融领域的欺诈和风险。何忠电子贷款在其持续的业务实践中见证了反欺诈智能技术的创新和发展。