惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

A
About on SuperTechFans
Y
Y Combinator Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
I
InfoQ
C
Check Point Blog
IT之家
IT之家
MyScale Blog
MyScale Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Vercel News
Vercel News
Last Week in AI
Last Week in AI
GbyAI
GbyAI
P
Proofpoint News Feed
量子位
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
月光博客
月光博客
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
人人都是产品经理
人人都是产品经理
B
Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
H
Help Net Security
云风的 BLOG
云风的 BLOG

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,
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

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。