反欺诈分析研判平台构建思路
反欺诈是互联网业务风控中出现频率非常高的一个词，不管是电商还是金融领域，欺诈风险都是需要重点防控的。本文从非技术领域描述一种可行的数据构建+可视化+算法在其上叠加应用的产品流程框架，以及该产品框架在
信贷业务核心就是通过用户的贷后表现来动态构建、调节对用户的分类分级和排序，通过排序来过滤掉那些未来的劣质客户。信贷场景中面临的风险包括用户养号，多头，主动提额欺诈等。而这些风险往往通过信用类特征很难刻画出来。以多头为例，用户可以在多个平台借款，手机app上有多种互联网借贷软件，这样的客户很有可能借钱就不愿意还。而且多头客户往往有自己的关联圈子，平时有一定的网络聚集性和地区聚集性。所以如果我们能通过一个平台把用户的全景画像展示出来，比如将人员，端，设备APP，关系网络都集成展示出来，就非常方便模型同学或者策略同学找到异常点。也就方便构建更好的特征，更好的策略。
在互联网电商业务中的欺诈也需要了解欺诈的套路，然后提取特征，制定防御的方案。在其关键链路上打击资源，做好拦截防控。但是我们的很多数据往往分散在各处，除了模型特征层的融合，还需要让人更好的分析应用。
以下几页ppt是我们在数年前在信息泄漏欺诈防控中的应用，取得了很好的成绩。
以下是在金融侧的应用场景，主要是分析套现和恶意逾期
应该是信息的高度融合，风险的快速关联，防控
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