無監督——反欺詐界的福爾摩斯！

02-25

暢銷小說人物夏洛克福爾摩斯因其敏銳的觀察力和嚴謹的邏輯推理能力屢破奇案，聞名全球。我們簡單分析一下福爾摩斯破案的方法：取證

-> 梳理證據，辨別真偽 -> 關聯 ->推理 ->定案，這一過程與DataVisor的反欺詐不謀而合：取數 -> 數據清洗，特徵提取 ->欄位拆解/組合->模型運算（比如：聚類）->結果。其實想想看也合乎道理——DataVisor的反欺詐和福爾摩斯破案的目的都是剝絲抽繭，探索內在聯繫，抓住壞人。

圖1 福爾摩斯破案 vs. DataVisor反欺詐

以下我們就化身為福爾摩斯，探索DataVisor無監督在反欺詐中的應用場景。

案發現場一：社交

欺詐內容：垃圾信息/廣告信息，拖庫撞庫

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危害性：?? ?? ??

卷宗描述：嫌疑人進行大量垃圾註冊，給社交平台用戶發送垃圾信息和廣告信息，嚴重影響用戶體驗。嫌疑人通過拖庫撞庫等手段獲取用戶信息，企圖通過盜號和偽裝欺騙其親友獲利，給用戶自己及其親友造成了精神和經濟損失。

案件處理：DataVisor無監督技術，可以在嫌疑人註冊時就檢測到其不良動機，將其犯罪念頭扼殺在搖籃里。不僅提高了平台用戶使用體驗，而且避免了對平台用戶及親友蒙受損失。

欺詐內容：刷單，差評師

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危害性：?? ?? ??

卷宗描述：嫌疑人通過刷單，參與不正當競爭，影響正品商家銷售量；差評師攻擊新入駐電商，採用威脅的方式騙取錢財。

案件處理：DataVisor無監督技術通過分析錯綜複雜的交易行為，找到嫌疑人的欺詐模式，發現不正當競爭行為；通過監控分析歷史行為，阻止差評師行騙。

欺詐內容：大規模註冊，騙領虛擬道具

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卷宗描述：嫌疑人大規模註冊，一是騙取遊戲上廣告費，而是刷取遊戲虛擬獎勵變現。

案件處理：DataVisor無監督技術可以非常準確地識別大規模註冊行為，通過分析用戶信息和設備信息以及地理信息，將嫌疑人群組一網打盡。

欺詐內容：信用卡開卡及交易欺詐

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卷宗描述：嫌疑人偽冒他人申請信用卡，盜刷他人信用卡，大規模申請信用卡，POS機刷卡騙積分，內為勾結開卡獲取銀行提成等，給銀行和客戶帶來直接的經濟損失。

案件處理：DataVisor無監督技術可以快速識別群體開卡，群體交易，群體開卡等行為，既可以作為申卡階段的補充防線，又可以作為用卡階段的監督。

欺詐內容：螞蟻搬家

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危害性：?? ?? ??

卷宗描述：嫌疑人通過螞蟻搬家的方式，將黑錢通過多次多人相互轉賬的方式洗白。

案件處理：DataVisor無監督技術可以識別群體交易的規律，為反洗錢規則引擎補充新規則，降級監管風險。

欺詐內容：騙取平台補貼

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危害性：?? ?? ?? ?? ??

卷宗描述：嫌疑人通常採用團伙方式，大規模註冊或者相互間交易，騙取平台補貼。例如：外賣、彩票、出租和代駕平台等。

案件處理：DataVisor的無監督技術可以快速準確識別此類團伙欺詐，在用戶註冊階段即發現其圖謀不軌，最大化降低平台可能的損失。