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金融科技火热无比时,支付场景下的风控可以怎么做?(上)

本文部分内容整理自钛媒体相关分享会活动。 “在现如今,我们面对的黑产欺诈者呈现流窜性、专业化、团伙化等特征,行业内更需要共筑风控智能网络,通过联防联控让欺诈者寸步难行。”同盾科技联合创始人兼反欺诈及基础风控部产品总监祝伟如此说道。 随着互联网科技日新月异,区块链等底层技术的开始在比特币以外得到应用,比如跨境金融支付。那在追求效益的基础下,信任和风控就是不可绕开的话题。现如今,支付环节中风控包括大数据与机器学习、计算机视觉及生物识别等手段。 利用大数据与机器学习 祝伟介绍称,大数据风控理念更侧重于云端实时风险分析,通过对用户行为数据的关联分析中发现蛛丝马迹,从而阻止欺诈的进一步发生。云端大数据风控的魅力在于,即便用户侧已经处于不安全状态,比如用户因木马钓鱼或因某网站被拖库导致账户密码等信息已发生泄漏,通过云端的数据关联分析我们依然能判断出账

金融科技火热无比时,支付场景下的风控可以怎么做?(下)

金融中的人脸识别,主要用途分两种:一种是身份核验,即一对一。其实你已经知道了你当前操作的这个待核验人的身份,接下来只要对这个身份和这个人之间进行一个信息核验。;另外一种我们称之为叫1对N,应用在规模化的场景应用中,打个比方你光顾一家服务,你可能办了贵宾卡,那么我们可以不用报名字,也不用掏出VIP卡,到门口刷一下脸他就知道是哪一位,交易完成后自动扣钱。这样一个场景因为实际上谁也没有说出谁是谁,但在这样1:N的的情况下应用,它可以对于不清楚的目标对象进行了检索然后找到了正确的目标对象。 其实在远程身份核验的业务场景中,所使用的技术不只人脸识别一项。任何一个技术落地到一个实际应用时,实际上是一种综合的技术解决方案的应用。比如说在1对1的识别中最常用的辅助技术:身份证文字内容识别(身份证OCR)。还有一些行业特殊性问题的解决,以手机刷脸为例

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