雙引擎風控

隨著網際網路的快速發展,網際網路金融給客戶帶來了更好的客戶體驗和便捷性，同時也帶來了客戶隱私泄露、網路詐欺、網路釣魚、電信詐欺等欺詐問題，網際網路金融業面臨嚴峻挑戰。交易反欺詐是集風險預防、風險防控、風險分析為一體的系統工程，也是平衡成本與損失的藝術。

傳統交易反欺詐系統中風險評估部分多採用規則引擎對交易風險進行分析評估，規則引擎基於一組預設的風險規則模型，通過判斷交易因子是否滿足條件檢測風險值，在應對突發欺詐交易案件模式上具有回響更新快的特點，但誤報率也相對較高。

風險引擎是將交易數據、簽約數據、設備數據、行為數據傳入到風險引擎中，基於歷史數據使用機器學習算法進行學習出的風險模型進行計算，得出風險的分值大小。風險模型通過不斷對欺詐數據和正常數據進行自學習自動進行更新，能夠顯著減少風險監控人員的管理成本。這是國外眾多知名風險監控產品更多的採用風險引擎的原因。然而其劣勢在於，對明顯或已知的欺詐判斷缺少直接迅速的管理控制，對於新型欺詐案例，不能迅速進行防控。

基於此理論基礎，宏基恆信的研發團隊根據客戶需求，自主研發出了全面、高效，可操作性強，易於管理的“規則引擎”與“風險引擎”雙引擎風險監控系統，將風控行業帶入了一個全新的紀元。

風險引擎

優勢

1、風險引擎是一種高階模型，相比規則模型是對問題空間做非線性區格，可以在識別欺詐交易的同時顯著降低誤報率；

2、風險引擎除了可以總結已有欺詐案件，還能夠洞察潛在的欺詐模式，具有一定的對未來發生的新型欺詐的預測能力；

3、風險引擎通過不斷對欺詐數據和正常數據進行自學習自動進行更新，能夠顯著減少風險監控人員的管理成本。

劣勢

對明顯或已知的欺詐判斷缺少直接迅速的管理控制。

2規則引擎：

優勢

1、業務規則是來自對欺詐案件的事後總結，只對和已發生欺詐類似的交易才有識別效果；

2、規則在應對新的欺詐交易案件模式上具有回響更新快的特點。

劣勢

1、規則無論多複雜，都是對問題空間做線性區格，欺詐的小機率特性使得單純使用業務規則會造成非常高的誤報率；

2、越來越複雜的規則和各規則變數之間類似矩陣組合關係使得規則的管理複雜。

3最佳實踐

採用風險引擎+規則引擎相結合的雙重風險評估引擎，全面、高效，可操作性強，易於管理。

4部署計畫

第一步（3-6個月）：

以規則引擎為主，風險引擎進入學習期，風險引擎使用數據開始建模。

第二步（6-12個月）：

規則引擎與風險引擎並行，對規則引擎進行人工最佳化，風險引擎進入運行期。

第三步：

以風險引擎為主，風險引擎持續自主學習，風險引擎不斷完善，規則引擎退入輔助階段。