顶象Dinsight实时风控引擎平台_实时风险决策_交易反欺诈

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顶象Dinsight实时风控引擎平台

Dinsight实时风控引擎是顶象构建业务安全体系的核心解决方案，帮助客户快速建设大数据智能风控体系，实现互联网及金融场景下的业务反欺诈和信用风控管理。

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黑产深入各行业场景

网络欺诈损失占GDP比例多达0.63%约4000多亿人民币。—Experian《欺诈经济学:规避快速增长和创新中的风险》

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航旅/出行
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机票信息盗爬

盗刷积分

渠道流量作弊

银行/保险
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盗用申贷

需要良好的数据支撑

数据积累的井喷式增长：有80%左右的数据是非结构化数据且无法访问；常见的原因有数据过于分散、可靠性差以及缺乏分析能力等。数据价值流失速度快：大数据分析过程都是一个冗长的过程，数据采集、管理、处理、存储、分析到应用的整个流程不仅漫长，而且很难做到实时处理，这样就导致数据库中的数据很容易被迫过时，导致分析偏差。

解决内部数据问题

不兼容的遗留系统以及不同类型的数据可能以不同的格式存在于企业的各个部门，数据可能没有统一的ID而无法打通，企业难以对数据进行可靠的比较和组合。

引入外部数据

传统的风控模式数据来源单一、审核流程冗长、人力成本高昂，已经不能满足当下业务中产生的海量数据实时分析和多样化风险识别的需求。

需要闭环的风险处置流程 icon

业务人员关心当前是否存在安全问题，业务安全应用有没有漏洞，运行时有没有攻击，攻击来源发生在哪，能否进行有效监控及预警，能否定位到攻击位置，是否可以进行关联分析？所以对环境风险、运行时攻击、异常行为的监测、预警、具有威胁时自动触发防护策略及处置、关联关系挖掘、以及数据沉淀的闭环处置流程是切实必要的。

风控产品6.0

实时风控引擎Dinsight通常也叫做决策引擎、风控，实时决策基于设备指纹、流计算等技术，具备毫秒级输出决策结果的能力。实时决策通过可视化方式可以让策略专家或客户业务人员配置出反欺诈、信贷等场景的防控策略。在防控策略里支持使用名单库（如IP黑名单、手机号黑名单），模型（如评分模型、授信模型），按时间序列的复杂计算（如某银行卡近6个月交易总额，某IP近一天注册次数，某账号近一周下订单次数）。

6.0版本在交易反欺诈与信贷场景进行了融合升级，增加了策略处理机制更贴合用户的实际使用场景，优化了操作细节，打通了云策略平台，可以帮助用户更好地获取最新最有效的防控策略包，对于跨场景的数据互通增加监控机制，使风控效果更精准化，提升联防联控能力，从用户在业务首环节开始，到整条业务链路结束，每个节点的数据皆可在防控策略里使用。

应用场景

随着互联网垂直电商、消费金融等领域的快速崛起，用户及互联网、金融平台受到欺诈的风险也急剧增加。网络黑灰产已形成完整的、成熟的产业链，每年千亿级别的投入规模，超过1000万的“从业者”，其专业度也高于大多数技术人员，给互联网及金融平台的攻防对抗带来严峻的挑战。

实时反欺诈账户安全
批量垃圾注册

账号盗用

账号隐私

身份伪造

实时反欺诈营销推广
羊毛党套利

黄牛秒杀囤货

推广作弊

恶意退货

恶意占座

实时反欺诈交易支付
盗卡交易

虚假交易

恶意套现

信用炒作

实时反欺诈数据安全
信息爬取

数据泄露

数据伪造

数据破坏

信贷风控

功能架构

部署架构

产品功能

Dinsight实时风控引擎，是一款基于设备指纹、流计算等先进技术，实现毫秒级决策的风险防控产品。为互联网、银行及金融场景下的业务反欺诈和信用风控管理，提供一站式全流程的自动化决策服务。通过配置可视化的方式让业务人员能够简单高效的配置出不同场景、不同风险下的风险防控策略。同时还支持与模型、数据的对接，通过离线分析实现自我演进，更好的适应业务风险的变化速度。

可视化策略管理

可针对不同场景的业务需求，自定义配置风险决策流程，包括规则引擎、决策流、模型管理、版本管理、冠军挑战者等。可视化界面帮助客户精确而简洁的描述复杂逻辑，维护策略信息。

智能风险监控

可视化的风险大盘通过风险地域分布、风险趋势及实时请求等维度数据，展示当前的风险趋势。通过策略命中排行、风险类型占比、请求设备分布等维度数据，为风控人员提供数据依据。

实时指标计算

将风控的请求数据进行聚合、分析、处理，得到的可进一步使用的特征。内置统计、求和、求平均、求关联、历史趋势递增/递减等指标配置，并支持自定义计算公式。

策略实验室

策略实验室用于策略调优，支持用户手动新建，也可引用线上策略。支持选择线上实时数据、线上历史数据或自定义数据三种数据源对策略进行试验。调优后的策略可复制到线上运行。

核心优势

丰富的专家策略及智能演进

顶象策略团队拥有数名行业专家，根据多年对抗互联网、银行及金融各风险场景的经验，积累了丰富的策略库，可供各类型业务风控参照和复用。通过丰富的专家策略与机器学习模型，能够应对各类互联网、银行及金融业务风险，结合离线分析还可实现自我演进，优化决策体系。

毫秒级的决策能力

采用高效的系统架构及先进的流计算技术，复杂逻辑的平均处理速度仅20毫秒。能够在保证用户体验的前提下实时对抗各类互联网、银行及金融业务风险，支撑各类高并发业务。支持策略和模型的热更新，具有分钟级策略/模型上线能力，可快速应对各类突发风险，无需中断业务。

强大的数据聚合与策略调优

内置各类反欺诈与风控数据，支持多方数据的配置化接入与沉淀，能够进行图形化配置，并快速应用于复杂策略与模型。独有的策略实验室功能，能够为策略调优提供历史数据的支撑，客观的展现出新老策略的效果对比，保障新策略上线后的效果。

安全灵活的部署方式

为企业提供SaaS和本地化两种部署方式。集成性和可扩展性高，无缝兼容原有风控系统。也可根据业务发展灵活拓展新模块，满足行业合规性要求。能与顶象Xintell人工智能平台联动，打造从离线分析建模到稳健风控升级的新一代风控闭环体系。

覆盖多行业的业务安全经验 icon

积累了10多个行业200多个应用场景方案，覆盖账户、营销、信贷、交易、运营等业务，从互联网的登录、注册、账户、交易、数据到金融的获客、申请、存量管理、催收、运营等场景等。

全方位、立体式的反欺诈防控模式 icon

多维度策略规则验证机制 icon

策略规则配置时可以实时录入实验数据进行仿真测试，实时测试规则的有效性。系统支持冠军挑战者模式，一个冠军多个挑战者进行分流，真实验证策略在不同版本下的风控效果。策略实验室支持引用线上策略或新增策略进行测试，检验策略中规则的逻辑准确性与命中率、覆盖率等分析。为业务人员提供线上实时数据、线上历史数据、自定义数据(多笔/单笔)、测试案例(自定义构造数据）数据进行仿真测试，通过多维报表比对辅助业务人员分析策略最佳阈值，为策略调优提供数据依据。在上线运行前，您可以观察策略的运行情况，观察状态的策略命中后在接口里只会返回风险等级为正常请求，但在请求事件监控页面可以看到以后置为上线状态后的真实风险等级新。

完善的风险审查机制

黑数据沉淀
对于IP、设备等风险数据可以加入到黑名单为防御赋能，也支持

行为分析
对历史行为进行分析，总结习惯性特征，并支持实时计算给决策引擎、模型平台使用

人工核查
通过人为分析等手段进行核查是否为真正风险

攻击行为还原
黑灰产环境、攻击手段还原

风险事件监控
对风险事件进行监控，包括命中的防御策略及处置动作

审查条件设置
对于命中审查条件的事件，自动加入到人工审查中心

认领、分配机制
审查人员可以认领或将风险事件分配给对应人员进行核查

闭环式数据补充管理

内部数据管理

支持对接入的数据进行质量管理，对业务数据和外部数据可以通过配置监控目标和监控规则，进行数据质量的分析，生成预警报告，对一些三方数据的响应情况和质量做考核，提高风险控制的质量。

外部数据管理

外部数据管理作为强有力的数据补充，可以弥补单一数据来源造成的信息不对称的风险，目前支持三方数据比如风险名单数据，评分数据、征信数据以及本行（集团）其他业务数据的实时调用，多维度的数据组合，可以深层挖掘多种风险类型，消灭或减少风险事件发生的各种可能性。

行业领先的系统开放能力 icon

具备行业内领先的系统开放能力，包括处置自定义、名单数据管理、公有云数据对接、指标特征输出，可以为客户自有的决策引擎、机器学习平台赋能，提升整体风控产品的防控能力。

全方位的系统监控能力 icon

案例1：金融全渠道反欺诈 icon

业务现状

某大型银行业务风控环节没有覆盖的所有业务环节逐步建设，最终未覆盖全业务流程，包括注册、登录、开户、转账、修改登陆密码、交易密码修改、修改登录手机号、绑卡解绑、充值、提现等关键业务环节。对于一些策略规则没有支撑测试调优。

客户需求

新建系统实现对基础业务的实时交易监控，形成完善的客户行为分析能力，对客户异常行为交易有效甄别，最终实现对交易风险监测机制、拦截机制。基于历史数据可以积极预测风险，有利于风控系统在事前、事中识别出客户交易交易风险，完善系统的风控体系。适当引入合理有效的外部数据，通过数据模型对客户交易的环境、行解决方为、交易等动作进行分析，建设全行级的交易风险监控系统。

解决方案

打造一体化全流程反欺诈体系，建成集交易事前防范、事中监控及事后分析的风险监控体系，有效防范电信网络诈骗、银行卡欺诈、互联网交易欺诈等，全面提升反欺诈能力。建立面向全渠道、立体的、综合的欺诈行为监控体系，防范跨渠道、多交易作案，提高全行交易风险管理水平。搭建稳定、动态的风险规则模型库，有效识别交易风险，实施相应的动态安全策略，实现对全渠道业务交易风险的智能排查、实时预警，有效防范欺诈风险发生。

落地成果

年度预警及阻断的请求达700多万次，识别风险账户8万余次。年度发现网络平台虚假贷款诈骗、刷单诈骗、网络赌博等新型电信网络诈骗风险事件120 余起起，涉及金额 1500多万元。

案例2：航空反欺诈

业务现状

某大型航空公司面临着进行精准营销的手段很多，包含积分、折扣、抽奖、优惠券等，但是黑灰产利用技术手段和工具注册了大量虚假账号，不仅抢夺了属于正常用户的合法权益，更给精准营销带来巨大困扰，严重影响了精准营销的决策。恶意“爬虫”造成用户信息的泄露，浪费了航空公司带宽资源，白白消耗航空查询费用;而“虚假占座”不仅给航空公司和用户带来经济损失，损害了用户的合法权益，也扰乱航空公司的正常运营。

客户需求

从被动分流向主动获取转变、通过精准描述客户画像，针对性地开发满足客户群需求的产品与服务，从而推动航空公司有效投入资源，进而开展个性化推荐与精准营销，并通过动态改进客户服务体验，发展与维持旅客的关系。新建系统实现对客户的实时身份识别、有效识黑灰产、人机模型、爬虫等风险监测机制、拦截机制。

解决方案

基于航空公司的需求和特点，顶象构建了一套航旅反欺诈解决方案，能够精准识别且拦截黑灰产制作和操控的虚假账号，防范薅羊毛、刷单、推广作弊等风险，保障精准营销的效果。⼈机⾏行为验证及反爬层⾯面，顶象具备⼗十余种及独有的专利刮刮卡验证⽅方式，结合设备属性、⾏为模型，通过独有的验证魔方功能，可根据风险情况动态变化验证码组合⽅方式，以提升⿊黑灰产的破解难度，有效防御爬⾍虫等恶意⾏为。

落地成果

风险识别量300多万次年度预警及阻断的请求达700多万次，识别大量异常请求特征①境外IP；②代理秒拨等风险IP；③存在渠道。年底出现过一次持续3日黑灰产对抗后，黑灰产停止攻击，访问趋于正常。

案例3：内控内审-合规反欺诈 icon

业务现状

某国内大型电力公司，对于根据日常的经营业务安全需求日益提高，在电费审批、账号登录等场景下需要加大防控力度。

客户需求

建设营销业务安全风险防控模块，依托营销网络安全在线监测应用，采用业务行为特征分析、流量识别检测、资产指纹探测等技术，构建决策执行引擎，实现资产梳理脆弱性分析、风险业务画像、风险联动处置等功能，提高业务安全风险防控能力。业务违法操作，没有经过人工的思考与审查时间就进行或批量操作，审批意见基本没有或者雷同。全部都没有上传附件。

解决方案

针对业务全流程各个业务节点配置全景式业务防控策略。对技术全链路采取防控措施，避免单点防御工具所带来的一破全破的问题。

落地成果

上线一个月发现异常账号操作二十余个，对于异常操作及时防患于未然，对于内部管理人员的勤勉尽责起到了良好的督导作用。