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2021-06-12 01:17栏目:创投界

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一个残酷的事实是,虽然欺诈业务中的数据和技术比比皆是,但真正的领域专业知识却是稀缺资源。认识安迪·普罗克特,FICO的欺诈专家之一。安迪职业生涯的大部分时间都在花旗银行(Citibank)打击欺诈的前线工作,现在他是FICO公平反欺诈顾问之一,专门从事打击基于身份的欺诈,包括应用程序欺诈。今天,服务器ddos防御方法,我们很兴奋地就如何打击身份欺诈,特别是针对应用程序欺诈这一热门话题,挑选安迪的大脑。你见过的最疯狂或最有效的申请欺诈计划是什么?安迪:我见过很多令我震惊的事情,有些是因为肇事者的胆大妄为,另一些则是对组织没有办法阻止他们的怀疑。即时访问网上银行,因此由于是"现有"客户的安全状态,因此很容易进行欺诈。即时存取存款账户,包括透支设施和次日(记账)申请欺诈检查。网上零售商只传递注册地址,而不是通过欺诈检查的送货地址。在你看来,什么是第一位的:承保决定还是欺诈决定?为什么?安迪:信用风险是账户发起的最大因素。该组织提出的总体问题是"我们是否应该向这些个人提供信贷?"为了回答这个问题,还有更深层次的问题:申请是否符合信贷政策——我们认为他们有能力偿还吗?他们会盈利吗?我们应该提供什么条件?他们说的是实话吗?欺诈小组只关心最后一个问题。事实上,即使他们说的是实话,他们是否是欺诈者?为了回答这些问题,我们需要做同样多的检查。这些检查的顺序因组织的业务偏好和其他因素(如法规)的不同而有所不同。但是,如果可能的话,我建议采用一种成本和时间效率高的流程。这通常涉及早期取消信贷政策,然后是早期的欺诈淘汰。只有在那之后,你才应该出去支付额外的信息。一旦所有信息都已输入,并且发生了取消,请应用信用风险政策来确定您想要接受的人。此时离开的申请者有潜在的欺诈损失风险,因此请执行欺诈检查。一些客户将定价和限额设置保存到欺诈检查之后。我喜欢这样的过程:任何潜在的第一方欺诈标记如果不足以拒绝申请,仍然会通过影响信用额度、限额增加期、交叉销售期等对潜在损失产生影响。您如何看到金融机构自动化与应用程序和身份欺诈相关的欺诈流程-成功或失败?安迪:在世界各地,我看到了不同程度的自动化和不同程度的成功。如果做得对,自动化是伟大的-它给申请人一个快速、一致和顺利的体验。毕竟,欺诈团队和任何人一样,都希望真正的应用程序能够直接通过并降低误报率。一些组织认为自动决策是不好的,甚至不符合要求。事实并非如此。对有限信息的自动拒绝是一个令人头痛的处方,但是,数据丰富的应用程序,高防cdn_504错误什么意思,例如,自动决定请求附加信息或触发OTP,即使是误报,也可能是阳性的。为了打击欺诈,你建议金融机构如何组织他们的团队?成功执行应用程序欺诈计划需要哪些必备技能?安迪:关联决策-我们经常使用它,但它是有效的。我们确实看到了各自为政的情况,有时我们看到信用卡团队与无担保个人贷款挂钩,但汽车金融、抵押贷款和中小企业/企业贷款有完全不同的政策、流程和系统。只要我从事欺诈活动,关键的优势就是共享数据——欺诈者就是这样做的。我见过客户与竞争对手的组织共享数据,而不是与他们自己业务的其他部分共享数据。除了相关决策外,成功的应用程序欺诈计划还需要三个主要实践:策略–他们推动应用程序欺诈策略与业务策略保持一致。他们展望未来,制定准备计划,防御CC香港服务器,确定应对当前威胁的系统和流程。关键技能:大局思维。考虑商业战略。掌握最新的威胁、趋势和欺诈防御系统/技术。运营——他们执行战略。他们是前线。他们高效地运作并遵守商定的服务水平协议,他们还通过成为当地人的眼睛来帮助战略。关键技能:像骗子一样思考,对系统和政策了如指掌,思维敏捷,win防御cc,勤奋。分析——他们为战略决策提供信息,推动新数据,并努力实现整个团队的最佳绩效。关键技能:除了明显的高计算能力和分析能力外,他们还需要以目标为中心,无论目标是预测新渠道/品牌/营销活动中的欺诈风险,还是优化规则和队列性能。金融机构应如何恰当地平衡误报,以及在保护底线的同时实现收入增长最大化的重要指标和其他指标?安迪:分析。反馈循环和缺陷分析有助于降低误报率。同时,免备案cc防御,我也见过一些有争议的欺诈规则,但有些规则的误报率很低。显然,降低误报率很容易,但在保持或提高欺诈检测率(检测工具主动发现的欺诈数量占检测到的所有欺诈的比例)的同时却不那么容易做到。这三部曲中的第三个指标是转诊率。与假阳性率最为密切相关的是,这是一个产生运营成本的问题……也是一个人为错误发挥作用的地方。一些欺诈团队的策略受到其运营团队规模的限制,而其他一些团队则对业务部门对他们的推荐率有严格的限制(不考虑组织的欺诈率)。不管司机是谁,转诊率应与假阳性率和检出率一起优化。请查看我们的欺诈系列的其他帖子:应用程序欺诈趋势-从身份盗窃到第一方欺诈建立欺诈风险偏好的最佳实践ELI5:黑暗网络与应用程序欺诈有什么关系数据,数据,数据:申请欺诈和房间里的大象利用机器学习和人工智能防止应用程序欺诈机器学习在欺诈检测中的4个成功因素关于Fair Isaac欺诈顾问:FICO拥有一个由前欺诈经理和领域专家组成的全球团队,他们在欺诈管理方面拥有150多年的综合经验。该实践帮助组织优化运营流程,执行复杂的分析业务,并建立一个强大的欺诈计划。他们在6大洲的45个国家开展了业务,在这些国家中,他们指导和指导组织朝着最佳实践、数据驱动方法和战略变革管理方向发展。