升级企业壁垒，达飞云贷铸造反欺诈体系

　　金融企业的发展重在风险管理，而风险管理的关键点之一则在于反欺诈。金融反欺诈是一场没有硝烟的战争，因此，提升 “反欺诈”能力、打击“反欺诈”，是金融企业的重要议题。达飞云贷深知其理，依托丰富的反欺诈经验与成熟的风险管理体系，并积极借助大数据、人工智能等互联网新兴科技进行理论与实践的相结合，不断自我发展、完善，极大程度的提升了达飞反欺诈体系的识别、分析、评估等各方面能力。

　　金融欺诈风险可根据欺诈主体的不同划分为三类，分别为第一方欺诈：借款人本人;第二方欺诈：借款人的联系人;第三方欺诈：盗用别人身份信息的借款人。根据欺诈主体的不同，采取的反欺诈措施也不同。

　　达飞云贷自成立之初便十分重视“反欺诈”体系构建，根据欺诈主体的不同在贷前、贷中、贷后各环节分别建立贷前反欺诈模型、反欺诈额度管理模型、提现反欺诈规则等，做到实时交易监控与额度动态管控等;随着行业“欺诈”形势日益严峻，公司再度升级反欺诈预警系统，让数据定位更精准;应用大数据，将欺诈风险早早拒之门外。

　　大数据在达飞云贷反欺诈的应用

　　达飞云贷反欺诈系统的数据源不仅基于公司内部客户申请、授信、借款等数据，也与其他外部机构如运营商数据服务商、征信公司等进行数据合作，采集行业内外相关信息，积极运用大数据、并行处理等技术，提高数据分析处理的效率与精度，同时针对不同欺诈场景，运用不同的分析维度，对海量的基础数据按照客户、产品、渠道等多个维度进行分析，实现风险的准确识别与实时预警，通过深度挖掘风险特征，按照信息多维度进行数据结构化整理，构建更具针对性、有效性的反欺诈模型，可进行实时、准实时、批量的反欺诈拦截。

　　机器学习助力达飞云贷反欺诈

　　金融行业快速发展，填写字段少、审核速度快、放款即时是当前金融企业的现状，然而目前客群大多数是有信贷需求但没有央行征信记录的薄文件人群，该客群在刺激金融行业发展的同时，也为金融行业带来了巨大的信用和欺诈风险。

　　达飞云贷针对该人群的主要特征，一方面制定基于人工经验的反欺诈评分卡及风险策略规则;另一方面也积极加强新技术的应用，建立基于机器学习的用户信用预测模型，机器学习模型可以在减少人工干预的情况下利用更多的数据维度，学习出更多的规则，迭代速度更快，模型预测力更强，在互联网金融公司面临的客群较为复杂，且信用数据少，在能关联到海量第三方用户行为数据的情况下，机器学习模型突显出更大的优势。

　　达飞内部多部门反欺诈联动

　　打击“反欺诈”，达飞云贷上下同心;达飞内部建立反欺诈联动，由反欺诈，、监察部、信审，等多部门通力合作打击一切欺诈行为，建立部门间案件调查流转流程，升级反欺诈预警系统与案件调查系统，让数据定位更精准、调查执行更高效。

　　达飞云贷反欺诈将与时俱进，不断自我更新，采用“人工+机器”双管齐下的方式，不断提升欺诈风险识别能力，让欺诈无处遁形。

　　金融企业的发展重在风险管理，而风险管理的关键点之一则在于反欺诈。金融反欺诈是一场没有硝烟的战争，因此，提升 “反欺诈”能力、打击“反欺诈”，是金融企业的重要议题。达飞云贷深知其理，依托丰富的反欺诈经验与成熟的风险管理体系，并积极借助大数据、人工智能等互联网新兴科技进行理论与实践的相结合，不断自我发展、完善，极大程度的提升了达飞反欺诈体系的识别、分析、评估等各方面能力。

　　金融欺诈风险可根据欺诈主体的不同划分为三类，分别为第一方欺诈：借款人本人;第二方欺诈：借款人的联系人;第三方欺诈：盗用别人身份信息的借款人。根据欺诈主体的不同，采取的反欺诈措施也不同。

　　达飞云贷自成立之初便十分重视“反欺诈”体系构建，根据欺诈主体的不同在贷前、贷中、贷后各环节分别建立贷前反欺诈模型、反欺诈额度管理模型、提现反欺诈规则等，做到实时交易监控与额度动态管控等;随着行业“欺诈”形势日益严峻，公司再度升级反欺诈预警系统，让数据定位更精准;应用大数据，将欺诈风险早早拒之门外。

　　大数据在达飞云贷反欺诈的应用

　　达飞云贷反欺诈系统的数据源不仅基于公司内部客户申请、授信、借款等数据，也与其他外部机构如运营商数据服务商、征信公司等进行数据合作，采集行业内外相关信息，积极运用大数据、并行处理等技术，提高数据分析处理的效率与精度，同时针对不同欺诈场景，运用不同的分析维度，对海量的基础数据按照客户、产品、渠道等多个维度进行分析，实现风险的准确识别与实时预警，通过深度挖掘风险特征，按照信息多维度进行数据结构化整理，构建更具针对性、有效性的反欺诈模型，可进行实时、准实时、批量的反欺诈拦截。

　　机器学习助力达飞云贷反欺诈

　　金融行业快速发展，填写字段少、审核速度快、放款即时是当前金融企业的现状，然而目前客群大多数是有信贷需求但没有央行征信记录的薄文件人群，该客群在刺激金融行业发展的同时，也为金融行业带来了巨大的信用和欺诈风险。

　　达飞云贷针对该人群的主要特征，一方面制定基于人工经验的反欺诈评分卡及风险策略规则;另一方面也积极加强新技术的应用，建立基于机器学习的用户信用预测模型，机器学习模型可以在减少人工干预的情况下利用更多的数据维度，学习出更多的规则，迭代速度更快，模型预测力更强，在互联网金融公司面临的客群较为复杂，且信用数据少，在能关联到海量第三方用户行为数据的情况下，机器学习模型突显出更大的优势。

　　达飞内部多部门反欺诈联动

　　打击“反欺诈”，达飞云贷上下同心;达飞内部建立反欺诈联动，由反欺诈，、监察部、信审，等多部门通力合作打击一切欺诈行为，建立部门间案件调查流转流程，升级反欺诈预警系统与案件调查系统，让数据定位更精准、调查执行更高效。

　　达飞云贷反欺诈将与时俱进，不断自我更新，采用“人工+机器”双管齐下的方式，不断提升欺诈风险识别能力，让欺诈无处遁形。