互联网金融反欺诈
互联网金融反欺诈体系
互联网金融反欺诈体系
1.反欺诈原则
优先防范团体式欺诈风险
优先使用反欺诈技术，其次使用规则策略防范欺诈风险
提高欺诈成本
2.反欺诈体系——人员配置
反欺诈政策分析
反欺诈建模
反欺诈案件调查
反欺诈产品经理
反欺诈情报监控
反欺诈贷前审批
3.现金贷全流程反欺诈体系
4.账户安全体系
注册：输入手机号-验证码-指纹或手势密码
登录：未更换手机—数字、指纹、手势密码；更换手机：密码验证—验证码—人脸识别
绑卡：四要素——手机号——交易密码
修改密码：原密码——验证码——新密码
忘记登录密码：手机号——验证码——身份证——登录密码
找回交易密码：人脸识别——四要素——验证码——交易密码
5.外部舆情监控
作用：发现策略、系统、流程漏洞；监控合作方是否存在违规行为；发现高危客户、中介联系方式
监控方法：搜索指数变化；高危论坛、群信息关于公司的宣传内容；借助情报系统进行监控。
基于大数据的互联网金融风控与反欺诈研究
基于大数据的互联网金融风控与反欺诈研究随着互联网金融的迅猛发展，金融风控与反欺诈成为了互联网金融行业中不可忽视的重要环节。
传统金融机构的风控体系在互联网金融背景下暴露出了一系列的问题，而大数据技术的应用为金融风控与反欺诈提供了新的解决方案。
一、互联网金融风控互联网金融风控是指通过对互联网金融平台进行风险监控和控制的一系列措施，以确保平台安全、投资者合法权益得到保障。
在互联网金融交易中，投资者和平台之间的信任关系相对薄弱，因此风控成为了保证交易安全的关键。
大数据技术在互联网金融风控中的应用主要体现在以下几个方面：首先，大数据技术可以帮助互联网金融平台对用户进行信用评估。
通过收集用户在互联网上的行为轨迹、交易记录、社交关系等信息，利用大数据分析技术对用户进行信用评估，识别出潜在的风险用户。
其次，大数据技术可以提供实时的风险监测和预警系统。
互联网金融平台通常需要处理大量的交易数据，在短时间内分析处理这些数据是传统方法无法胜任的任务。
而基于大数据技术的风险监测和预警系统可以实时监测用户的交易行为，并及时预警出现异常情况，从而降低风险。
过对历史欺诈案例的分析，利用大数据挖掘技术挖掘出欺诈行为的特征，构建欺诈模型，实现对欺诈行为的识别和防范。
最后，大数据技术还可以帮助互联网金融平台加强风险与收益的平衡。
在风险控制方面，大数据技术通过数据挖掘和分析，可以提供更加准确的风险评估和定价模型。
在收益方面，大数据技术可以通过挖掘用户的需求和行为信息，为互联网金融平台提供更精准的产品推荐和个性化服务，从而提高用户的满意度和交易量。
总而言之，大数据技术的应用为互联网金融风控提供了全新的解决方案。
通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以帮助互联网金融平台实现风险的快速识别和控制，提高整体风险管理能力。
同时，大数据技术还可以提供更加精准的个性化服务，增强用户体验和平台竞争力。
二、互联网金融反欺诈研究互联网金融反欺诈是指通过利用大数据分析和挖掘技术，识别并防范互联网金融交易中存在的欺诈行为和风险。
互联网金融风险防控措施
互联网金融风险防控措施随着互联网技术的飞速发展，互联网金融行业正日益成为经济社会的重要组成部分。
然而，互联网金融所涉及的大量资金交易和个人信息传递，也带来了一系列的安全风险和隐患。
为了保障用户的利益和信息安全，互联网金融平台和相关机构必须采取一系列的风险防控措施。
本文将围绕互联网金融风险防控展开，从技术、法律和管理角度，分别对网络安全、反欺诈和信息保护等方面进行详细阐述。
1. 网络安全措施（1）网络防火墙：互联网金融平台应通过设置网络防火墙，实现对用户数据的安全过滤和访问控制，防止黑客攻击和恶意软件的入侵。
此外，定期对防火墙进行漏洞扫描和修补，以及实施入侵检测和网络日志监控，也是确保网络安全的重要手段。
（2）安全认证机制：为保障用户账号的安全性，互联网金融平台应采取双因素认证、动态口令和设备指纹等安全认证机制，增强用户身份验证的安全性，并避免账号遭受恶意攻击和盗取。
（3）信息加密传输：互联网金融平台在数据传输过程中，应通过SSL/TLS等加密协议对用户信息进行加密传输，以防止黑客窃取用户数据。
同时，互联网金融平台也应加强对用户信息的加密存储，确保用户数据在存储过程中不会被非法获取。
2. 反欺诈措施（1）风险评估与分析：互联网金融平台应建立完善的风险评估与分析体系，通过数据挖掘和风险模型等手段，对用户的信用信息和行为进行评估和分析，及时发现和阻止欺诈行为。
（2）身份验证：互联网金融平台在用户注册和交易过程中，应采用有效的身份验证机制，如实名认证、银行认证等，确保用户身份信息的真实性和合法性。
此外，互联网金融平台也应加强对用户提交信息的审核和验证，避免不真实信息的传递。
（3）交易监控与风险控制：互联网金融平台应建立完善的交易监控系统，通过实时监测用户的交易行为和交易模式，及时发现和阻止异常交易和欺诈行为。
同时，根据用户的信用评估和交易历史，设置风险控制策略，对高风险用户和交易进行限制和拦截。
3. 信息保护措施（1）隐私保护：互联网金融平台应严格遵守相关的隐私保护法规，制定完善的隐私政策，明确用户的个人信息使用范围和目的，并加强对个人信息的保密管理和访问控制，确保用户的隐私权益不受侵犯。
互联网金融中的反欺诈系统设计
互联网金融中的反欺诈系统设计随着科技的不断发展，互联网金融在我国的发展逐渐壮大。
互联网金融的一大优点就是效率高，在完成借贷业务的同时还能大大节省时间。
然而，在利用互联网进行金融交易的过程中，安全问题也是不断摆出来的问题。
而其中最为严重的安全问题便是欺诈。
为了解决这一问题，负责反欺诈的互联网金融反欺诈系统便应运而生。
一、反欺诈系统的概述互联网金融反欺诈系统是指为了识别金融欺诈而设计的一种方式。
由于互联网交易的便捷性和技术的进步，金融欺诈现象越来越严重。
反欺诈系统在这种情况下应运而生，以帮助金融公司、银行等金融机构识别欺诈行为并防止财务损失。
反欺诈系统旨在保障互联网金融业务的安全和公正性。
系统运用先进的技术，包括数据挖掘、网络情报分析、实时监视等，监测网络上的数据流量、解析信用卡交易和账户记录，并利用模式分析和人工智能技术来识别欺诈行为。
二、反欺诈系统的核心构成1.数据挖掘技术数据挖掘技术是反欺诈系统的重要组成部分。
它可帮助系统自动分析大量的数据，以找出异常模式和行为模式。
通过对大量数据的处理和分析，反欺诈系统可快速识别和预测欺诈行为的趋势和模式，并能对异常行为构成的风险进行及时的预警。
2.网络情报分析技术网络情报分析技术是基于抓取、收集互联网上信息的技术，通过网络舆情分析和情报整合，实时监测网络上的欺诈活动，并对呈现的数据进行模式分析。
因为网络欺诈犯罪分子的欺骗手法一直处于不断变化的状态下，所以网络情报分析技术需要不断的更新和升级，以便对欺诈行为进行更有效的监测。
3.实时监视反欺诈系统通过实时监视每个账户的交易行为，来判断账户是否有欺诈行为。
监控的内容包括账户的登录、账户的转账、账户的修改等。
如果待监视的信息超出反欺诈系统设定的预警线，系统会立刻发出自动警告，要求运营商进一步确认账户信息。
在做出判断时，反欺诈系统会根据账户的历史交易记录、注册IP地址等多方面的信息来做出判断。
三、反欺诈系统应用的影响反欺诈系统在互联网金融交易中所起到的作用是非常重要的。
金融行业反欺诈预防措施
金融行业反欺诈预防措施第1章反欺诈概述 (3)1.1 欺诈行为类型 (3)1.1.1 信用卡欺诈 (3)1.1.2 网络金融欺诈 (3)1.1.3 银行账户欺诈 (4)1.1.4 保险欺诈 (4)1.1.5 信贷欺诈 (4)1.2 反欺诈的意义与挑战 (4)1.2.1 反欺诈的意义 (4)1.2.2 反欺诈的挑战 (4)第2章反欺诈法律法规与政策 (5)2.1 国内反欺诈法律法规体系 (5)2.1.1 反欺诈法律框架 (5)2.1.2 反欺诈立法动态 (5)2.1.3 反欺诈地方性法规 (5)2.2 国际反欺诈法律规范 (5)2.2.1 国际反欺诈法律框架 (5)2.2.2 国际合作与协调 (5)2.3 反欺诈政策解读 (5)2.3.1 部门职责分工 (5)2.3.2 反欺诈政策措施 (5)2.3.3 行业自律与协同治理 (6)2.3.4 社会共治与公众参与 (6)第3章反欺诈组织架构与职责 (6)3.1 反欺诈部门设置 (6)3.2 反欺诈岗位职责 (6)3.3 反欺诈团队协作 (7)第4章客户身份识别与风险评估 (7)4.1 客户身份识别 (7)4.1.1 收集身份证明材料 (7)4.1.2 核对身份信息 (7)4.1.3 生物识别技术 (7)4.1.4 非面对面业务身份识别 (7)4.2 客户风险评估 (7)4.2.1 收集客户信息 (8)4.2.2 建立风险评估模型 (8)4.2.3 设定风险等级 (8)4.2.4 风险控制措施 (8)4.3 持续监控与重新评估 (8)4.3.1 交易监控 (8)4.3.2 信息更新 (8)4.3.3 风险评估周期性更新 (8)4.3.4 异常交易调查 (8)4.3.5 风险控制措施调整 (8)第5章交易监控与异常交易分析 (8)5.1 交易数据采集与处理 (9)5.1.1 交易数据来源 (9)5.1.2 数据整合与预处理 (9)5.2 异常交易识别 (9)5.2.1 统计分析方法 (9)5.2.2 机器学习方法 (9)5.2.3 深度学习方法 (9)5.3 异常交易调查与处理 (9)5.3.1 异常交易调查 (10)5.3.2 异常交易处理 (10)第6章反洗钱与反恐融资 (10)6.1 反洗钱法律法规与政策 (10)6.1.1 反洗钱法律法规 (10)6.1.2 反洗钱政策 (10)6.2 洗钱风险识别与评估 (10)6.2.1 洗钱风险识别 (10)6.2.2 洗钱风险评估 (11)6.3 反恐融资措施 (11)6.3.1 客户身份识别与核实 (11)6.3.2 交易监测与报告 (11)6.3.3 内部控制与合规管理 (11)第7章信息技术在反欺诈中的应用 (11)7.1 反欺诈信息系统建设 (11)7.1.1 构建全面的反欺诈数据仓库 (11)7.1.2 设计反欺诈规则引擎 (11)7.1.3 实现反欺诈业务流程自动化 (12)7.1.4 建立反欺诈风险控制模型 (12)7.2 数据挖掘与分析技术 (12)7.2.1 客户行为分析 (12)7.2.2 异常交易监测 (12)7.2.3 欺诈团伙识别 (12)7.2.4 欺诈趋势预测 (12)7.3 人工智能与大数据在反欺诈中的应用 (12)7.3.1 智能风险评估 (12)7.3.2 智能欺诈识别 (12)7.3.3 智能决策支持 (13)7.3.4 智能化反欺诈运营 (13)第8章内部控制与合规管理 (13)8.1 内部控制制度 (13)8.1.1 组织架构 (13)8.1.2 制度建设 (13)8.1.3 流程设计 (13)8.2 合规管理流程 (13)8.2.1 合规政策制定 (13)8.2.2 合规风险评估 (13)8.2.3 合规培训与教育 (14)8.2.4 合规监督与检查 (14)8.3 内部审计与检查 (14)8.3.1 审计制度 (14)8.3.2 审计实施 (14)8.3.3 整改与问责 (14)8.3.4 持续改进 (14)第9章员工培训与反欺诈意识提升 (14)9.1 反欺诈培训内容与形式 (14)9.1.1 基础知识培训 (14)9.1.2 欺诈预防技能培训 (15)9.1.3 情景模拟与案例分析 (15)9.1.4 培训形式 (15)9.2 培训效果评估与持续改进 (15)9.2.1 培训效果评估 (15)9.2.2 持续改进 (15)9.3 反欺诈意识宣传与教育 (15)9.3.1 宣传活动 (15)9.3.2 教育引导 (16)第10章合作与外部信息共享 (16)10.1 行业合作与交流 (16)10.2 部门与监管机构信息共享 (16)10.3 国际合作与跨境信息共享 (16)第1章反欺诈概述1.1 欺诈行为类型金融行业作为现代经济体系的核心，其安全性。
金融反欺诈 大数据加强金融欺诈检测
金融反欺诈大数据加强金融欺诈检测金融反欺诈：大数据加强金融欺诈检测随着互联网和金融科技的快速发展，金融欺诈日益猖獗，给人们的财产安全带来了巨大威胁。
为了应对这一挑战，金融机构纷纷采用大数据技术来加强金融欺诈检测，以帮助识别和预防欺诈行为。
本文将探讨大数据在金融反欺诈方面的应用，并讨论其优势和挑战。
一、大数据在金融反欺诈中的应用1.1 交易行为分析大数据技术可以帮助金融机构对用户的交易行为进行分析，以发现异常模式或存在潜在欺诈的行为。
通过对大量数据的实时监控和分析，可以快速发现异常交易，并及时采取措施进行风险控制。
1.2 用户身份验证大数据分析可以用于验证用户的身份信息，如姓名、身份证号码等，以防止身份盗窃或冒名顶替等欺诈行为。
通过对用户提供的数据进行比对和分析，可以更准确地判断用户的真实身份，提高欺诈检测的准确性。
1.3 威胁情报分析大数据技术还可以帮助金融机构进行威胁情报分析，及时发现和预警可能的欺诈活动。
通过对大量的外部数据源进行监测和分析，可以识别潜在的欺诈模式和趋势，为金融机构提供决策支持和风险预警。
二、大数据在金融反欺诈中的优势2.1 高效识别欺诈模式相比传统的手工分析方法，大数据技术可以高效地处理和分析大规模的数据，快速识别和建立欺诈模式。
通过运用机器学习算法和人工智能技术，可以不断优化识别模型，并提高检测的准确性和效率。
2.2 实时监测和预警大数据技术可以实现对实时数据的实时监测和实时预警，使金融机构能够及时发现和应对欺诈行为。
与传统的批处理方法相比，大数据技术可以更加实时地处理大量的数据，提高反欺诈的及时性和效果。
2.3 强化客户体验通过利用大数据分析，金融机构可以更好地了解客户的需求和行为，提供个性化和针对性的服务。
这不仅可以提高客户满意度，还能够增加客户对金融机构的信任度，从而减少欺诈的风险。
三、大数据在金融反欺诈中面临的挑战3.1 数据安全和隐私保护在大数据分析过程中，保护用户的数据安全和隐私是一项重要的挑战。
互联网金融的反欺诈技术与措施
互联网金融的反欺诈技术与措施互联网金融的发展给人们的生活带来了诸多便利，但同时也带来了一系列风险和挑战。
其中，诈骗是互联网金融领域亟待解决的严重问题之一。
为了保护用户的利益和确保金融系统的健康发展，各个互联网金融平台都在不断努力提升反欺诈技术和措施。
本文将探讨互联网金融领域常见的反欺诈技术与措施，并分析其应用效果和问题。
一、人脸识别技术人脸识别技术是近年来互联网金融领域广泛应用的一种反欺诈技术。
通过采集用户的人脸信息，并与存储的用户数据进行对比，可以有效地识别出欺诈行为。
该技术在账户开通、登录、交易等环节起到了重要作用，提高了用户的安全性和使用便利度。
然而，人脸识别技术也存在一些问题。
首先，技术本身的准确率有待提高。
尤其是在光照不足、面部表情复杂等情况下，容易出现误识别的情况。
其次，用户的人脸信息可能被盗取或篡改，导致欺诈行为。
因此，完善人脸信息的保护措施至关重要。
二、大数据分析技术大数据分析技术是互联网金融领域另一种常见的反欺诈技术。
通过收集用户的行为数据、交易记录、设备信息等，使用机器学习和数据挖掘的方法，构建用户行为模型，从而识别出可能存在的欺诈行为。
大数据分析技术的优势在于能够从庞大的数据中发现隐藏的规律和异常情况，提高了识别欺诈的准确率。
同时，由于互联网金融平台的交易数据庞大且多样化，大数据分析技术也有能力进行快速分析，及时发现和阻止欺诈行为。
然而，大数据分析技术也面临一些挑战。
首先，如何快速准确地处理和分析大数据成为难题。
其次，隐私保护问题也需要得到充分重视，避免个人信息被滥用。
三、人工智能技术人工智能技术是互联网金融领域下一代反欺诈技术的重要方向。
通过使用自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，结合大数据分析和机器学习算法，构建智能风控模型，实现对欺诈行为的自动识别和监测。
人工智能技术的优势在于可以快速适应和学习新的欺诈手段和模式，提高预警和拦截的精准度。
同时，人工智能技术可以大幅度降低人力成本，实现对欺诈行为的实时监控。
互联网金融平台的风控体系与反欺诈机制
互联网金融平台的风控体系与反欺诈机制随着互联网的迅猛发展，互联网金融平台逐渐成为人们进行投资和理财的首选。
然而，互联网金融平台的高风险性也引发了人们对于安全性的担忧。
为了保障用户的资金安全和防范欺诈行为，互联网金融平台建立了完善的风控体系和反欺诈机制。
首先，互联网金融平台的风控体系是保障用户资金安全的重要保障。
风控体系主要包括风险评估、风险控制和风险监测三个方面。
在风险评估方面，平台会对借款人进行严格的信用评估，通过借款人的个人信息、征信记录以及还款能力等进行综合评估，以确定借款人的信用等级和借款额度。
在风险控制方面，平台会设定借款人的借款上限，限制单笔借款金额和借款期限，以减少风险。
在风险监测方面，平台会定期对借款人的还款情况进行监控，及时发现并处理逾期还款等风险情况。
其次，互联网金融平台的反欺诈机制是防范欺诈行为的重要手段。
反欺诈机制主要包括用户身份认证、交易行为监测和数据分析等方面。
在用户身份认证方面，平台会要求用户进行实名认证，并通过多种手段验证用户的身份信息，确保用户的真实性和合法性。
在交易行为监测方面，平台会通过技术手段对用户的交易行为进行实时监测，发现异常交易行为及时进行风险提示和处理。
在数据分析方面，平台会收集和分析用户的交易数据，通过建立用户行为模型和风险评估模型，识别出潜在的欺诈行为，提高反欺诈的准确性和效果。
然而，互联网金融平台的风控体系和反欺诈机制仍然存在一定的挑战和不足之处。
首先，风控体系和反欺诈机制需要不断更新和完善，以适应不断变化的风险形势和欺诈手段。
其次，互联网金融平台需要加强与相关部门和机构的合作，共同打击欺诈行为，提高整体的防范效果。
此外，用户也需要提高自身的风险意识和防范能力，避免成为欺诈行为的受害者。
综上所述，互联网金融平台的风控体系和反欺诈机制是保障用户资金安全和防范欺诈行为的重要手段。
通过建立完善的风控体系和反欺诈机制，互联网金融平台能够有效降低风险，保护用户的合法权益。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
互联网金融反欺诈
如果说互联网时代可以追踪一个人当下的信息，那么大数据时代，可以通过技术“预知”一个人未来的行为方式。
具体到P2P网贷平台，则可以通过对数据的抓取和挖掘分析，根据借款人以往的各种商业信息作参考，判断他们的风险系数，欺诈和预期的可能性。
在中国，信用借款坏账大致分为两类：一类是借款人在借款时主观上就不想还款，这被称之为欺诈；另一类是借款后，还款能力出现了问题而还不起款。
由于国内个人征信体系尚不完善，中国欺诈违约比例明显高于国外。
传统P2P贷款审批业务主要基于审贷人员的主观判断，初步的定性分析以及政策制度来实现。
由于目前征信及监管环境的限制，P2P平台很难获得充裕的数据、信用记录用于信贷管理环节，一定程度上推高了行业的信贷风险。
如今，风险控制能力和作业效率将成为未来的核心竞争力。
然而，对于P2P平台来讲，数据量化风控体系不是简单的数据堆积，而是一种发现有效数据、数据间的相互关系以及挖掘数据背后隐藏的信息的能力，从而更好地对个人信用风险进行评估。
现在，低廉的线上造假成本和层出不穷的信用诈骗手段，大大降低了网贷申请过程中诈骗难度，给P2P平台风险识别带来了很大的挑战。
据普惠金融信息服务有限公司此前发布的信审数据库统计显示，每100个拒贷案件中，就有16起涉及不同程度的蓄意造假或欺骗，欺诈行为已经成为P2P平台风控要面对的大敌之一。
网贷行业存在严重造假行为的原因包括：线上造假成本低廉、诈骗技术不断更新，包装代办公司迅速崛起，社会个人征信体系不完善，大量平台对风控的重视程度低等。
由于P2P目标人群属于社会信用领域的次级人群，具有信用行为的特殊性和复杂性，无法参考传统银行的基于抵押为核心的贷款模式，在进行反欺诈甄别过程中，需要考虑的变量数量更多，各变量之间的关联性更为复杂。
在高质量数据的基础上，运用关联、分类、聚类、异常挖掘等方法构建了多层、多维、多结构反欺诈和量化风控模型，将传统银行信贷中的欺诈规则融入到数学模型体系中，并对模型进行集成，通过数以百计的人群行为变量重现借款人的社会特征，实现对欺诈行为更为准确地识别。
爱钱进会根据历史数据，分析“坏人”（逾期借款人）有哪些共同特征，“好人”（优质借款人）又有哪些共同特征，将这些数据做成评分卡，用统计学建立模型，预测一个借款人未来可能做出的行为，把这个模型套用到新进来的客户上，“好人”甚至可以当天获批贷款，而“坏人”会被标黑，有些数据存疑的借款人会被标灰，留待再进行人工审核。
其实，P2P平台拍拍贷此前已表示，通过多年的数据积累和反复修正，已经建立了自己的反欺诈体系；今年4月，互联网金融平台爱钱进也宣称，借助母公司普惠金融的风控实力，正式推出国内P2P网贷行业首个动态反欺诈模型体系。
此外，征信机构中智诚也于6月15日上线开始运行针对网贷业和互联网金融机构专门研发的反欺诈云平台等。
“反欺诈”亦被益博睿、FICO等外资征信公司提到了一个非常重要的位置。
邦帮堂副总裁王秀萍表示，外资征信机构的反欺诈技术与服务更加成熟，但在中国并没有太多的数据积累；类似同盾科技这种本土服务商，对国情更熟悉，反欺诈经验较多，也更了解国内P2P平台的需求，但由于成立时间不长，加上国内征信基础设施的不健全，在数据的丰富上还有很大提升空间；此外，P2P平台在服务用户的过程中积累了大量数据和反欺诈经验，反欺诈的方法和手段也更直接有效，但在数据全面性上，与专业第三方机构相比还存有一定的差距。
不单单是反欺诈就能起到风控作用有业内人士指出，并不是单单的反欺诈就能起到作用，一般都是要组合来用，例如正常的风控系统都是黑名单、反欺诈、评分卡三个组合在一
起。
这是大数据和专业能力的结合产品，有了数据不会分析、不会建立模型，数据也发挥不了很好的作用。
互联网的虚拟性给P2P平台的风控提出了更高的要求，传统风控手段已不足以完全把控风险和收益的关系，在互联网金融蓬勃发展的背景下，时刻都有资金在互联网上流转。
因此，保障交易安全、降低网络欺诈发生率的重要性不言而喻。
信通中国首席风控官王加武此前也指出，风控技术一直被看做是P2P行业的隐性门槛，也是P2P企业能够正常运营的核心与保障，而在国内征信体系尚不完善等背景下，建立科学、完善的风控体系，促进企业及整个行业的健康发展，仍是每一家企业不容回避的责任。
为满足P2P等小微金融机构的反欺诈等风控需求，第三方风控机构神州融与全球最大征信局Experian联合开发的大数据风控平台，已率先与众多征信机构对接，整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信数据，涵盖用户的交易、行为、身份、学历、工商、通信信息和各类防欺诈规则、评分卡等，帮助小微金融机构快速识别欺诈风险，通过全球最优秀的ExperianSMG3决策引擎工具，帮助小微金融机构实现全信贷生命周期的风控管理和优化。