【风控术语】数字金融反欺诈技术名词表
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1.大數(shù)據(jù)分析（Big Data Analysis）
大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)分析是指運(yùn)用可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測(cè)性分析能力、語(yǔ)義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等方法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程。
2.設(shè)備指紋（Device Fingerprint）
設(shè)備指紋是指通過(guò)用戶指紋為每個(gè)用戶賬戶建立唯一的ID，將用戶的網(wǎng)絡(luò)行為、設(shè)備、數(shù)據(jù)等綜合信息建立穩(wěn)定聯(lián)系，保證用戶安全。設(shè)備指紋技術(shù)可以用于包括賬戶安全、支付安全、營(yíng)銷安全在內(nèi)的交易全生命周期監(jiān)控。
3.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)（Web Crawler）
網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)既可以用于用戶運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、信用卡數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)交易數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)等的爬取，也可以應(yīng)用于司法老賴名單、網(wǎng)絡(luò)核查數(shù)據(jù)的爬取。
4.黑名單篩選（Blacklist Screening）
黑名單篩選是針對(duì)注冊(cè)用戶反欺詐的技術(shù)手段。根據(jù)用戶注冊(cè)時(shí)填寫的姓名、身份證號(hào)、手機(jī)號(hào)、銀行卡號(hào)等要素信息，加上平臺(tái)通過(guò)SDK抓取到的設(shè)備指紋和IP，進(jìn)行多維度篩選，與黑名單進(jìn)行匹配，命中即拒絕。
5.生物識(shí)別（Biometric）
生物識(shí)別技術(shù)如聲音識(shí)別、人臉識(shí)別等，是指對(duì)用戶特定生物特征進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別的一種技術(shù)手段，通過(guò)比對(duì)用戶的生物特征信息，判斷用戶身份，主要用于用戶身份的核實(shí)等場(chǎng)景，防止出現(xiàn)用戶賬戶被盜用的情況。
6.人臉識(shí)別（Face Recognition）
人臉識(shí)別是基于人的臉部特征，對(duì)輸入的人臉圖像或者視頻流進(jìn)行識(shí)別的技術(shù)。首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉，則進(jìn)一步給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息，并依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。
7.虹膜識(shí)別（Iris Recognition）
虹膜識(shí)別基于眼睛中的虹膜進(jìn)行身份識(shí)別。其核心是使用模式識(shí)別、圖像處理等方法對(duì)人眼的虹膜特征進(jìn)行描述和匹配，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)人身份自動(dòng)認(rèn)證。虹膜識(shí)別的主要步驟包括虹膜圖像的獲取、預(yù)處理、特征提取與編碼和分類。
8.生物探針（Biological Probe）
生物探針可以通過(guò)客戶端等途徑采集到用戶在使用過(guò)程中的多項(xiàng)指標(biāo)（如按壓力度、設(shè)備仰角、手指觸面、線性加速度、觸點(diǎn)間隔等），基于這些行為的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算專屬行為模型，用于識(shí)別是否為本人操作。
9.地理位置識(shí)別（Geographic Location Recognition）
地理位置識(shí)別是一種通過(guò)真實(shí)地理位置識(shí)別基于位置欺詐行為的技術(shù)手段。地理位置識(shí)別利用包括IP、基站、WiFi、身份證、手機(jī)號(hào)及銀行卡等多維度的地理位置信息的信息庫(kù)，精準(zhǔn)定位網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)者的信息，包括城市、經(jīng)緯度及網(wǎng)絡(luò)類型等，從而識(shí)別欺詐行為。
10.活體檢測(cè)（Vivo Detection）
活體檢測(cè)技術(shù)主要通過(guò)要求用戶做特定動(dòng)作或朗讀特定內(nèi)容，對(duì)用戶是活人還是機(jī)器進(jìn)行判斷和檢測(cè)，是防范欺詐團(tuán)伙批量攻擊的一種有效手段。
11.文本語(yǔ)義分析（Text Semantic Analysis）
文本語(yǔ)義分析主要用于對(duì)文本類數(shù)據(jù)的解析和挖掘，從用戶評(píng)論等文本內(nèi)容中提取用戶特征。
12.關(guān)系圖譜（Map of Relationship）
關(guān)系圖譜是利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)，從特定維度對(duì)不同用戶和不同操作行為之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)和計(jì)算，從而發(fā)現(xiàn)不同用戶和不同操作之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以用于團(tuán)伙特征檢測(cè)等場(chǎng)景。
13.用戶畫像（User Profile）
用戶畫像是一種通過(guò)精準(zhǔn)識(shí)別用戶進(jìn)行反欺詐的手段。用戶畫像根據(jù)用戶社會(huì)屬性、生活習(xí)慣、消費(fèi)習(xí)慣等信息抽象出標(biāo)簽化的用戶模型。構(gòu)建用戶畫像的核心工作是給用戶貼標(biāo)簽，而標(biāo)簽是通過(guò)對(duì)用戶信息分析獲得的高度精煉的特征識(shí)別。
14.有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)（Supervised Machine Learning）
有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)是反欺詐檢測(cè)中最為廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模式。機(jī)器學(xué)習(xí)通常從有標(biāo)簽數(shù)據(jù)中自動(dòng)創(chuàng)建出模型，來(lái)檢測(cè)欺詐行為。其中包含的學(xué)習(xí)技術(shù)分別有決策樹(shù)算法、隨機(jī)森林、最近鄰算法、支持向量機(jī)和樸素貝葉斯分類。
15.無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)（Unsupervised Machine Learning）
無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)是無(wú)需依賴于任何標(biāo)簽數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型的機(jī)器學(xué)習(xí)模式。其可以通過(guò)利用關(guān)聯(lián)分析和相似性分析，發(fā)現(xiàn)欺詐用戶行為間的聯(lián)系，創(chuàng)建群組，并在一個(gè)或多個(gè)其他群組中發(fā)掘新型欺詐行為和案例。
16.半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)（Semi-Supervised Machine Learning）
半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)是有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種學(xué)習(xí)方法。半監(jiān)督學(xué)習(xí)使用大量的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，并同時(shí)使用標(biāo)簽數(shù)據(jù)，來(lái)進(jìn)行欺詐識(shí)別工作。
17.區(qū)塊鏈（Block Chain）
區(qū)塊鏈技術(shù)是利用塊鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)驗(yàn)證與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、利用分布式節(jié)點(diǎn)共識(shí)算法來(lái)生成和更新數(shù)據(jù)、利用密碼學(xué)的方式保證數(shù)據(jù)傳輸和訪問(wèn)的安全、利用由自動(dòng)化腳本代碼組成的智能合約來(lái)編程和操作數(shù)據(jù)的一種全新的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)與計(jì)算方式。區(qū)塊鏈去中心化、去信任的機(jī)制能夠在預(yù)防性反欺詐領(lǐng)域進(jìn)行有效應(yīng)用。
18.用戶行為序列（Behavioral Sequence）
用戶行為序列也叫“基于時(shí)間序列的用戶行為”，是某一時(shí)間段內(nèi)，按照時(shí)間先后順序記錄的用戶從事某種活動(dòng)的每一步行為。
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總結(jié)
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