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，帶來對「錢包」安全的持續憂慮。
交易欺詐已成黑色產業鏈
這類的事件已經屢見不鮮，信用卡盜刷是怎麼發生的？有沒有方式可以封堵這種行為呢？要解釋這個問題，讓我們首先看一下銀行卡的交易流程。
在整個銀行卡的交易流程中，發卡行負有保障持卡人用卡安全的義務；收單機構負有特約商戶收單業務管理責任及保障交易和資訊保安的義務；持卡人負有妥善保管銀行卡及密碼的義務；特約商戶負有審核持卡人真實身份和銀行卡真偽的義務；這其中任何乙個環節出現問題，都會給不法分子帶來通過欺詐獲利的空間。
分析顯示，目前常見的欺詐模式有申請欺詐、交易欺詐等，文章開頭提到的案例屬於偽卡欺詐，是交易欺詐中最常見的一種欺詐手段。
分析顯示，不法分子往往通過以下幾種方式來偽造銀行卡：
1、通過賬號生成軟體模擬卡號。
2、使用帶有記憶儲存裝置的讀卡機（側錄器）記錄真實的銀行卡資訊，並在空白卡片上貼上磁條，輸入側錄的**，偽造卡片。
3、對丟失卡、被盜卡、未達卡（沒有寄達或是啟用的銀行卡）、過期卡等銀行卡進行改造，重新製卡或寫磁。
4、冒充真實持卡人身份進行掛失後獲取新卡片。
偽卡典型欺詐流程
信用卡欺詐風險日趨增多
據中國銀聯發布的《中國銀行卡產業發展報告（2017）》顯示，2023年-2023年借記卡的主要欺詐手段主要是電信詐騙、網際網路詐騙、偽卡欺詐。在信用卡欺詐中，偽卡欺詐手段佔比降低，但偽卡欺詐損失仍排名第一。
除了交易欺詐之外，申請欺詐與商戶欺詐的風險也不可忽視。前者是不法分子通過虛假的身份或者資料違規申請銀行卡；而在商戶欺詐中，通過信用卡在pos機上的交易進行違規套現、利用刷卡洗單、合謀受理偽假卡等行為也屢見不鮮，其往往利用的是信用卡交易的漏洞，並通過收取一定份額的佣金等方式謀利。
**收繳的pos機套現工具
以上這些行為不僅會直接帶來經濟損失，更給銀行的正常業務運營帶來了極大的風險。
頂象幫助銀行構建信用反欺詐模型
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，欺詐交易風險突出。此外，偽卡欺詐、虛假申請、網際網路欺詐等行為也是該銀行面臨的重要欺詐風險。
該銀行利用頂象智慧型分析平台構建了基於業務需求的風控模型，有效提公升交易反欺詐能力。
首先，利用智慧型分析平台對銀行百萬量級的資料進行清洗，通過刪除無意義字段，清洗缺失率高、單一取值、或者分布完全相同的資料，降低了資料的規模，為資料的快速分析與建模奠定了基礎。
隨後，對這些資料進行預處理，從海量資料中提取可用特徵，建立大寬表。在寬表搭建中以商戶、個人、商戶與個人三方面作為彙總物件，將交易次數、交易金額、交易幣種、交易時間間隔、不同商戶數、總交易次數等作為字段，並分別選擇不同的時間區段作為時間視窗，實現對於各種統計值資料的彙總。
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起的交易，而且在較短時間內大量用卡，所涉及金額較大。
3、交易筆數在120-150筆的商戶交易欺詐率達到50%。隨著交易筆數的增加，尤其是交易筆數達到2000筆及以上的商戶，出現商戶欺詐的可能降低，交易量150筆以下的商戶應重點監測。
4、給定資料中仍有極個別交易筆數達到數千筆的同時，欺詐交易筆數達到1000+的商戶，這說明目前的欺詐偵測手段尚不成熟，未能及時發現可疑商戶。
5、從欺詐率來看，交易筆數較少的商戶的欺詐率更高，更容易產生欺詐行為。
基於以上資料，頂象智慧型分析平台衍生了幾千維度的重要特徵，按照一定的比例劃分訓練、驗證資料集，使用合適的機器學習模型，使模型auc（area under the curve）達到 0.75以上。隨後對於模型訓練的資料進行調整，對樣本進行取樣調整後進入模型訓練，實現了當準確率達到90%以上，可以覆蓋70%的欺詐交易。
在模型訓練之後，最終選取**排名前列的資料作為最終的**名單，達到了極高的命中率。
頂象智慧型分析平台涵蓋資料傳輸、資料儲存、資料管理、資料etl、ai建模等功能，可以極大地降低企業使用人工智慧技術的門檻，企業只需要提供相關資料即可實現資料etl，建模等全部操作，通過離線排程、實時分析決策等加快資料的分析和應用，加速企業應用最新的ai技術。
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恐怖的銀行信用卡複利
1 我也在用建行的，首先取現是沒有免息期的，只要取現就會收利息。2 你的信用額度是1000元，取現額是信用額度的30 也就是300元。3 取現手續費 境內 取現金額的0.5 最低2元，最高50元。4 滯納金 最低還款額未還部分的5 最低1美元或5元人民幣 幣種與相應的最低還款額相同 我說的很明白了吧...