信用卡是最常见的金融信贷产品。初衷是为了满足用户早消费、便捷支付的需求。发卡机构根据申请人的信用资质授予申请人可使用的信用额度。申请人可在多种消费场景下使用信用卡额度进行便捷信用支付,还款后可恢复使用额度。更多消费支付场景。 套现维修卡,信用卡常见违规操作 信用卡刚出现的时候,并不是所有的消费场景都支持刷卡支付,很多地方只接受现金支付。为了拓展使用场景,提升用户体验,不少信用卡产品也在信用支付的基础上为用户开通了提现服务。. 通常,信用卡的提现额度不超过信用额度的30%。透支提现无免息期。相应的手续费和利息也高于信用卡消费。借贷成本高,只适合短期紧急情况。 与小额、多规则的信用卡提现相比,信用卡提现对欺诈用户的吸引力最大。利用不法商户或刷卡设备制造虚假刷卡消费交易,将所有信用额度转化为个人现金,只需少量手续费。套现的方式有“自己刷卡给别人消费”、与商家或一些“贷款公司”、“中介公司”合作套现,或者利用一些网站或公司的服务套现。除了刷卡外,还有“用卡提卡”的诈骗用户。通过消费或提现使用信用卡额度的一部分,在账单日后消费(取款)剩余金额,从消费中还款,重复操作完成账单还款。另外,多次消费的金额会在下一个结算日出现,这样随着提现,就可以实现无限期贷款,每月只需支付部分手续费。当然,欺诈用户也可以申请不同银行的多张信用卡,也可以实现上述“有卡有卡”。每次刷卡消费直接反馈刷卡地点、消费内容等具体信息,便于发卡方及时掌握信用卡的资金使用情况和潜在风险,有利于监督部门的宏观决策。然而,刷卡、套现等欺诈行为无法掌握资金流向,无法了解用户借贷的目的。开证行需承担的信用风险较大,违反监管要求。例如,去年以来,银保监会多次发布通知,严格控制信用卡资金用于投资和房地产交易。根据央行发布的《2019年第二季度支付系统运行总体情况》,截至第二季度末,信用卡和借记卡在用和发卡量合计7.11亿张,环比增长3.04%。银行卡授信总额16.32万亿元,环比增长3.23%;银行卡应还授信余额7.23万亿元,环比增长3.64%。银行卡平均授信额度2.29万元,授信利用率44.31%。信用卡逾期半年余额838.84亿元,占信用卡还款余额的1.17%,比上季度末增加0.02个百分点。 提卡套现,不仅给银行带来损失,还扰乱金融秩序 举卡套现属于金融诈骗行为,不仅有悖于监管机构防止居民杠杆率过快增长的愿景,也给持卡人带来信用风险和资金损失。主要危害集中在以下三个方面:一是信用卡套现增加了金融秩序的不稳定因素。我国对金融机构有严格的准入制度,对金融机构资金的流入流出有一系列严格的监管。不法分子通过虚拟POS机与商户合作,刷卡消费等不真实交易,变相从事信用卡提现业务,但不合法,违反国家规定。金融业务特许经营的法律规定,偏离中国人民银行现金管理。世贸组织的相关规定也可能为“洗钱”等违法行为提供便利,这无疑会给我国整体金融秩序造成不稳定因素。此外,大量不良贷款的形成也会破坏社会诚信环境,阻碍信用卡行业的健康发展。其次,非法取款给开证行带来财务损失。绝大多数信用卡都是无担保的借贷工具。只要持卡人消费,银行就必须承担还款风险。一般情况下,银行通过高额透支利息或提现费用来防范透支风险。然而,信用卡套现的行为正好避开了银行设定的高额取现手续费,越过了银行的防范门槛。特别是一些贷款中介帮助持卡人伪造身份资料,不断提高信用卡额度。银行的正常业务受到极大的干扰,也带来了巨大的风险隐患。由于套现资金数额巨大,持卡人无异于获得无息无抵押个人贷款。但是,开证行无法知道这些资金的用途,难以有效识别和追踪。信用卡的信用风险实际上已经演变为投资或投机的信用风险。一旦持卡人无法偿还套现金额,银行不仅会损失贷款利息,还会损失大量资产。第三,信用卡套现行为给持卡人带来了很大的信用风险。表面上,持卡人通过套现获得现金,减少了利息支出,但实质上,持卡人终究还是需要还款的。逾期还款利息,并可能造成不良信用记录,日后向银行借款将非常困难,甚至承担个人信用缺失的法律风险。 防控刷卡的传统手段与新挑战 传统的防控方法主要是基于规则和模型的提款卡识别方法。基于规则的方法:根据单个用户的交易行为和用户信息,根据经验阈值为正确的变量生成规则,然后通过逻辑运算符连接到策略。基于模型的方法:以一批标记的黑白账户为样本,从这些账户的个人信息和交易行为中提取和推导特征,然后训练分类模型,如LR、GBDT和神经网络模型,基于样本的标签和特征等。最后,将基于历史数据训练的分类模型应用于新的非标记账户,以确定新账户为提现卡的概率。传统的反预付款套现手段主要以个人用户的防控为主,而当前的信用卡诈骗则更为复杂多变。它不仅时间长、交易跨度大,而且具有团伙性、隐蔽性的特点。许多新的挑战。1、提卡套现往往具有一定的帮派性质。例如,提供养卡套现的无良商户使用同一个手机号申请多张信用卡,或拥有多台POS机进行虚假交易。它只在确认一个账户是否是提现卡时停止,并且只有当信用卡逾期时信用卡如何套现金出来,才有可能追踪与之交易的POS机。2、单用户反预付卡的套现方式往往需要一定的时间跨度和一定数量的单用户交易信息。如果时间跨度短或交易数量太少,则无法命中规则或衍生特征;传统的反超前利用卡套现的方式很难在欺诈的早期发现风险。等到风险得到确认的时候,已经进行了多次交易,已经形成了损失。3. 进行筹卡套现的欺诈用户会通过各种手段隐藏自己的欺诈行为并与他人分享经验(例如,调整虚假交易的策略,低于一定金额门槛的小额兑现等),吸引更多人加入养卡兑现阵营;传统防退卡套现方式的识别基于已经发生的风险,策略规则的沉淀相对滞后,风控变化速度慢,无法及时有效防控。 如何利用附属网络有效防控信用卡诈骗 除了加强信用卡发卡、审核、后期维护管理,规范信用卡营销考核机制,加强对特约商户和第三方支付服务商的监管外,还要加强对信用卡的管理。客户交易。1.基于POS机与信用卡的交易关系,身份证与手机号的绑定关系,信用卡的一级、二级甚至三级关系信用卡交易网络,构建三维关联网络,为金融机构提供及时、快速的科学决策依据。2、及时发现潜在和未知风险。一旦发现某个节点(如手机号、身份证、信用卡、POS机等)存在风险,或确定其为提卡套现,则与其相关的所有节点都可能有传播风险。协会网络可快速定位可疑交易和欺诈行为,帮助金融机构及早限制风险。3、显着提高提卡提现成本,让作弊用户退缩。如果欺诈用户想要完全隐藏自己的欺诈行为,他在申请信用卡时需要使用不同的手机号码。当使用不同的信用卡兑现时,他也必须使用不同的POS机。这样一来,养卡的成本就有可能超过养卡兑现的收入。不值得损失。关联网络对信用卡维护和套现的防控主要步骤如下: 首先,基于应用信息和POS机等交易设备信息,建立信用卡关联网络。支付节点可以是信用卡账号、信用卡号和身份证中的一种,支付节点可以是POS机ID和商户号。其次,通过节点度分析,过滤掉节点度较高的节点,过滤掉一些太小的事务。第三,计算节点的风险值,标记已知的套现节点。第四,通过迭代算法,风险价值在网络中得到有效分散,挖掘出更多潜在的信用卡账户。第五,将结果反馈给业务部门,确认风险值最高的信用卡账户。使用协会网络,一家银行发现了数千张具有风险交易的信用卡。对排名前1000名的高风险信用卡一一调查发现,其中约80%被确认为提现用户。被金融机构忽视的自有数据 上个月,监管机构打击了非法窃取用户数据的公司。受此影响,不少严重依赖第三方数据进行贷前准入、风控审批和额度计算的金融机构紧急调整风控流程,有的甚至暂停了信用卡和网上信贷业务。 此外,更多的金融机构和金融科技公司已经开始审查高级业务和产品,无论是否涉及非法爬取或身份不明的第三方数据支持,并开始思考如何增强风控系统的弹性以应对市场变化,继续支持业务发展。 事实上,大部分有线上业务的金融机构,在相关业务开展一定时间后信用卡如何套现金出来,都会积累大量的用户应用数据、产品运营数据和交易行为数据。在绝大多数金融机构中,这些数据除了汇总在一些粗粒度的业务状况统计报表中外,大多分散在各个分离的系统中,无人问津。不仅其巨大的价值没有被充分挖掘和利用,更是一种极大的浪费。 根据IDC今年春天发布的一份白皮书,2018年中国产生了大约7.6ZB的数据,预计到2025年这个数字将增加到48.6ZB。但只有2.5%的数据被分析和利用,而97.5% 的数据仍在休眠。 关联网络可以完全利用金融机构自身的数据,利用图计算、传统机器学习算法甚至前沿的深度学习模型来挖掘关联网络中的风险点。根据具体业务场景、业务逻辑、产品流程,充分挖掘金融机构内部客户群特征、业务数据、交易信息、核心信用信息、合规数据等海量数据的“数据黄金” ,金融机构的客户群。深入认识特征和风险特征,科学构建“内涵与外延”的复杂网络。然后,通过图数据挖掘、无监督算法、半监督算法的应用, |
另一视角
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