信用卡风控升级方式有哪些

信用卡风控技术的升级与发展成为了近年来较为热门的话题。在信息技术的快速发展带来便利的也在某种程度上促进了各种信用卡欺诈事件的发生，保证用户使用信用卡的安全性的各家银行也在不断的研发与升级信用卡风控技术。信用卡网将会介绍信用卡风控升级方式有哪些，介绍其背后的技术原理。

一、基于人工智能的风险识别

1、基于机器学习技术的风险识别：银行可以利用机器学习技术对信用卡交易中的数据进行分析和处理，预测和判断交易风险并进行拦截。例如，利用监督式学习对用户历史交易数据进行分析，根据类别、时间、金额等维度将用户的消费行为归为不同的交易类型，再根据对应类型的历史成功率、风险程度、时间等因素综合计算出此次交易的概率值，根据阈值进行分类拦截。

2、智能风控决策引擎：银行可以利用自然语言处理、机器学习等技术，将监测到的信用卡交易信息进行加工和分析，当前的风险水平以及加入外部数据考虑，结合不同的风险阈值，制定智能决策方案，进行实时风险评估和拦截。这种方式的核心是通过集成和分析各种数据源的数据，使得银行风险管理者可以对数据进行多元化建模，利用机器学习算法对不同的客户群体进行分类识别。

3、智能黑名单管理：银行通过机器学习等技术来分析用户的交易数据，将用户行为分为不同的类型，运用大规模非结构化数据分析来发现交易行为异常的客户，将其归入黑名单，以避免信用卡欺诈等风险事件的发生。

二、基于风险评分模型的风险识别

1、基于传统的评分卡模型：银行在征得用户同意的情况下，利用大数据的方式进行数据分析，根据用户的消费偏好、消费时间等多维度数据，通过成熟的数据挖掘和建模技术生成相对应的评分模型来进行风险识别。

2、基于欺诈模型的风险识别：银行根据欺诈攻击的类别，建立具有不同的欺诈模型。例如，有些欺诈活动可能更多地是针对新户，另外一些则是更多针对老户产生的，针对这种情况，银行可以制定不同的欺诈模型来进行信息筛查，以确保在不同的欺诈攻击下能够采用最合适的风险控制策略。

3、新型风险识别模型：不同于单纯把风险分为高、中、低三级，新型风险评分模型会对风险进行更细致的刻画。例如，对于交易中出现偶然性的小额支付，可以直接判定为安全交易；而对于较大额度且频率较高的连续支付，则需要进一步细化风险概率的判定。相比基于传统的评分卡，新型风险评分模型往往更具可预测性和决策性，能够更好地发现信用卡欺诈行为。

三、移动风控

1、基于移动设备的模型：该模型是将风险评估和用户行为分析与移动设备结合起来实现。通过手机设备，银行可以从设备信息识别码、IP地址等方面获得用户的位置信息和使用习惯，进而对信用卡交易进行升级防范。

2、智能安全支付：银行可以通过手机等智能设备，采用安全支付技术，对移动支付使用进行统一的风险评估与监测。基于行为认证技术，对用户的使用设备、账户信息进行过滤校验，有效避免欺诈行为的发生。

3、移动风险控制系统：该系统主要包括三个模块，分别是识别模块、预警模块和防范模块，实现安全的移动支付。通过强壮的移动风控解决方案，需要将传统的风险控制技术与移动支付相结合，保证安全性和风险防范的本质。

通过以上三个方面的介绍，看到，随着技术的发展和应用的广泛，风险防范和管控的方法也在不断更新迭代。各银行以“创新”为核心，加大组织架构的调整和投入，将风险管理领域作为一个企业战略的重要方向，更好地解决信用卡欺诈问题，维护用户的权益。

随着信用卡风险防范技术不断的升级，管理与技术等方面存在差距。银行需要意识到这种现实，加大对于信用卡风险防范的投入和技术的研发。银行必须时刻关注风险，深入理解与银行信用卡发行、应用和风险管理相关的因素，才能够利用新兴技术和操作比较设计出更加完善的风险识别系统。