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人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
跨境支付-外卡收单之风险控制
杂物博言 产品社 · 2024-05-24 · via 人人都是产品经理

在支付行业中,风控可以说是重中之重,这篇文章里,作者就介绍并梳理了外卡收单侧的一些风控手段,想了解的同学,不妨来看一下。

支付行业本身是微利行业,且对于实时收单交易而言,风控永远是重中之重,是渠道稳定的核心利器,那么本文谈下外卡收单侧有哪些风控手段。

一、合规先行

事先了解卡组、主要目标市场相关条文规定,制定完善的事前准入机制;例如名单筛查、网站扫描、交易流程闭环测试、流量匹配、交易验证等。

1. 名单筛查

  • 合规性检查:确保个人或企业遵守相关法律法规,没有违反反洗钱、反恐融资等规定。
  • 黑名单筛查:检查个人或企业是否出现在国际或国内的黑名单上,如联合国、美国财政部、欧盟等发布的制裁名单。
  • 信用评估:通过信用评分系统评估个人或企业的信用状况,以预测其偿还债务的能力。
  • 背景调查:对个人或企业的背景进行深入调查,包括但不限于其财务状况、历史记录、业务活动等。
  • 关联方审查:检查个人或企业与已知的风险实体是否存在关联,以避免潜在的连带风险。
  • 交易监控:监控交易活动,特别是异常交易,以识别可能的风险行为。

2. 网站扫描

可以选择第三方网站扫描工具对准入网站进行扫描。

3. 交易流程闭环测试

登录网站进行下单、加入购物车、支付、支付成功、退款、联系客服等用户操作进行测试,验证网站交易流程完整。

4. 流量匹配

使用流量验证工具,依据商家提供交易量和网站实际流量进行判断。

二、交易风控系统

搭建风控系统,常规风控系统应包含:风控引擎、风险预警、风险处置、风险图谱、风险交易查询、数据报表。

1. 风控引擎-风控系统的“心脏”

  • 实时监控:能够对每一笔交易进行实时的监控和分析,及时发现异常行为。
  • 规则引擎:内置复杂的规则系统,可以根据预设的规则自动判断交易是否存在风险。
  • 模型驱动:采用机器学习模型来预测和识别欺诈行为,模型会根据历史数据不断学习和优化。
  • 数据集成:能够整合来自不同来源的数据,包括交易记录、用户行为数据、第三方数据等,以提供全面的交易视图。
  • 自动化处理:在检测到可疑交易时,可以自动采取措施,如发送警报、阻止交易或进行进一步的人工审核。
  • 用户友好:提供可视化界面,使非技术用户也能轻松配置和管理风控规则。

2. 风险预警-风控系统的“千里耳、顺风眼”

  • 风险识别:通过数据分析和监控,识别可能对组织造成负面影响的事件或行为。
  • 风险评估:对已识别的风险进行评估,确定其可能性和潜在影响。
  • 风险指标:设定一系列量化指标,用于衡量风险的大小和紧迫性。
  • 实时监控:实时监控交易和活动,以便及时发现异常模式或行为。
  • 数据分析:利用统计分析、机器学习等技术深入分析数据,以识别潜在风险。
  • 规则引擎:根据预设的规则自动检测风险,这些规则可以根据业务需求和风险偏好进行调整。
  • 报告和通知:当检测到风险时,系统会自动生成报告并通知相关人员或部门。
  • 可视化工具:提供仪表板和可视化工具,帮助用户直观理解风险状况。

3. 风险处置-风控系统的“巨噬细胞”

根据不同的风险基本配置不同的处置手段。

4. 风险图谱-风控系统的“情报网”

  • 实体(Entities):指在风险管理中需要考虑的对象,如个人、组织、资产、系统等。
  • 风险因素(Risk Factors):可能导致风险发生的各种因素,如市场波动、操作失误、技术故障等。
  • 事件(Events):可能发生的具体事件,这些事件可能触发风险,如自然灾害、安全漏洞、政策变化等。
  • 关系(Relationships):实体、风险因素和事件之间的相互关系,包括因果关系、时间顺序、影响程度等。
  • 影响(Impacts):风险事件对组织可能产生的影响,可以是财务损失、声誉损害、业务中断等。
  • 概率(Probabilities):风险事件发生的可能性,通常用概率值来表示。
  • 风险等级(Risk Levels):根据风险的概率和影响评估的风险严重程度。
  • 控制措施(Controls):用于降低风险发生概率或减轻风险影响的措施和策略。
  • 风险传播路径(Propagation Paths):风险在组织内部或不同实体之间传播的路径。
  • 依赖关系(Dependencies):实体之间的依赖关系,一个实体的风险可能会影响到依赖它的其他实体。
  • 风险源(Risk Sources):风险的起源,可能是内部的也可能是外部的。
  • 风险缓解策略(Mitigation Strategies):针对特定风险制定的缓解措施。
  • 风险监测指标(Monitoring Indicators):用于监测风险状况和控制措施效果的指标。
  • 风险管理流程(Risk Management Processes):组织用于识别、评估、监控和控制风险的流程。
  • 合规性要求(Compliance Requirements):与风险管理相关的法律法规和行业标准。

三、三方风控系统

外接成熟的三方风控系统有助于快速提升自身系统的风控能力;目前主流的风控系统架构主要是两类:

第一类:基于规则引擎的风控系统,这类系统核心是无数个‘细致入微’的规则,优势是便于策略调整,规则调整反应迅速有效;缺点是规则细致,需要专业风控人员培训使用;

第二类:基于模型的风控系统,这类系统核心就是基于机器学习算法模型训练达成的,优势是技术先进,对于未来的技术平台延展性强;缺点是模型训练周期长,不适合所有类型业务;

综上所述,是一个完整的风控系统,当然还有一些其他手段,例如交易强制走3DS、美国地区开启AVS;这样也是一些方法,当然这些手段会对交易误伤;下面的文章我会介绍下3DS、AVS是什么。

感谢大家关注!

本文由 @杂物博言 产品社 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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