pos機連接網(wǎng)絡(luò ),利用關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )

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1、pos機連接網(wǎng)絡(luò )

pos機連接網(wǎng)絡(luò )

信用卡是最常見(jiàn)金融信貸產(chǎn)品，初衷是為了解決用戶(hù)提前消費和便捷支付的需求。發(fā)卡機構根據申請人的信用資質(zhì)授予其可以使用的信用額度，申請人可以在多個(gè)消費場(chǎng)景使用信用卡額度進(jìn)行便捷的信用支付，而已經(jīng)使用的額度可以在還款之后重新恢復、再循環(huán)使用于更多的消費支付場(chǎng)景。

由于信用卡剛出現的時(shí)候，并不是所有消費場(chǎng)景都支持刷卡支付，很多場(chǎng)所只接受現金支付，為擴大使用場(chǎng)景、提升用戶(hù)體驗，很多信用卡產(chǎn)品在信用支付的基礎上也為用戶(hù)開(kāi)通現金取現的服務(wù)。通常信用卡的取現額度通常不超過(guò)信用額度的30%，透支取現的部分沒(méi)有免息期、其對應的手續費和利息也比刷卡消費高，借貸成本高、只適用于短期應急的情形。

相對于額度小規矩多的信用卡取現，信用卡套現最吸引欺詐用戶(hù)。利用不法商戶(hù)或刷卡設備制造虛假刷卡消費交易，以少量的手續費把信用額度全部轉化為個(gè)人的現金。而套現的方式有“他人消費刷自己的卡”，與商家或某些“貸款公司”、“中介公司”合作套現，或者是利用一些網(wǎng)站或公司的服務(wù)等套現。

除了信用卡套現，還有欺詐用戶(hù)進(jìn)行“以卡養卡”。通過(guò)消費或者套現等方式使用一部分信用卡的額度，然后在賬單日之后消費（提現）剩余額度，將消費來(lái)的錢(qián)進(jìn)行還款，反復操作即可實(shí)現完成賬單的還款。而且多次消費的金額會(huì )出現在下一個(gè)賬單日上，這樣配合套現就可以實(shí)現無(wú)期限的貸款，每月只需要支付部分手續費即可。當然，欺詐用戶(hù)也可以辦理多張不同銀行的信用卡，也能實(shí)現以上的“以卡養卡”。

信用卡的每筆刷卡消費直接反饋刷卡場(chǎng)所、消費內容等具體信息，便于發(fā)卡行及時(shí)掌握信用卡的資金用途和潛在風(fēng)險，利于監管部門(mén)宏觀(guān)決策。而養卡、套現等欺詐行為，無(wú)法把握資金流向、無(wú)法洞悉用戶(hù)的借貸用途，發(fā)卡行要承擔的信貸風(fēng)險也相對較大，并且是違反監管要求的。如去年以來(lái)，銀保監會(huì )多次發(fā)文通知，嚴控信用卡資金用于投資、房地產(chǎn)交易等。

央行《2019年第二季度支付體系運行總體情況》顯示，截至二季度末，信用卡和借貸合一卡在用發(fā)卡數量共計7.11億張，環(huán)比增長(cháng)3.04%。銀行卡授信總額為16.32萬(wàn)億元，環(huán)比增長(cháng)3.23%；銀行卡應償信貸余額為7.23萬(wàn)億元，環(huán)比增長(cháng)3.64%。銀行卡卡均授信額度2.29萬(wàn)元，授信使用率為44.31%。信用卡逾期半年未償信貸總額838.84億元，占信用卡應償信貸余額的1.17%，占比較上季度末上升0.02個(gè)百分點(diǎn)。

養卡套現屬于金融欺詐行為，不但與監管機構防止居民杠桿率的過(guò)快增長(cháng)的愿景是相違背的，更會(huì )給持卡人帶來(lái)信用風(fēng)險和資金損失。主要危害集中以下三方面：

首先，信用卡套現增加了金融秩序中的不穩定因素。我國對于金融機構有嚴格的準入制度，對金融機構資金的流入流出都有一系列嚴格的規定予以監控。不法分子聯(lián)合商戶(hù)通過(guò)虛擬POS機刷卡消費等不真實(shí)交易，變相從事信用卡取現業(yè)務(wù)等行為卻游離在法律的框架之外，違反了國家關(guān)于金融業(yè)務(wù)特許經(jīng)營(yíng)的法律規定，背離了人民銀行對現金管理的有關(guān)規定，還可能為“洗錢(qián)”等不法行為提供便利條件，這無(wú)疑給我國整體金融秩序埋下了不穩定因素。另外，大量不良貸款的形成也將破壞社會(huì )的誠信環(huán)境，阻礙信用卡行業(yè)的健康發(fā)展。

其次，非法提現給發(fā)卡銀行帶來(lái)資金損失。絕大多數的信用卡都是無(wú)擔保的借貸工具，只要持卡人進(jìn)行消費，銀行就必須承擔一份還款風(fēng)險。在通常情況下，銀行通過(guò)高額的透支利息或取現費用來(lái)防范透支風(fēng)險?？墒?，信用卡套現的行為恰恰規避了銀行所設定的高額取現費用，越過(guò)了銀行的防范門(mén)檻。特別是一些貸款中介幫助持卡人偽造身份材料，不斷提升信用卡額度，銀行的正常業(yè)務(wù)受到巨大的干擾，也帶來(lái)了巨大的風(fēng)險隱患。由于大量的套現資金，持卡人無(wú)異于獲得了一筆筆無(wú)息無(wú)擔保的個(gè)人貸款。而發(fā)卡銀行又無(wú)法獲悉這些資金用途，難以進(jìn)行有效地鑒別與跟蹤，信用卡的信用風(fēng)險形態(tài)實(shí)際上已經(jīng)演變?yōu)橥顿Y或投機的信用風(fēng)險。一旦持卡人無(wú)法償還套現金額，銀行損失的不僅僅是貸款利息，還可能是一大筆的資產(chǎn)。

第三，信用卡套現行為給持卡人帶來(lái)極大的信用風(fēng)險。表面上，持卡人通過(guò)套現獲得了現金，減少了利息支出，但實(shí)質(zhì)上，持卡人終究是需要還款的，如果持卡人不能按時(shí)還款，就必須負擔比透支利息還要高的逾期還款利息，而且可能造成不良的信用記錄，以后再向銀行借貸資金就會(huì )非常困難，甚至還要承擔個(gè)人信用缺失的法律風(fēng)險。

針對養卡套現的識別，傳統的防控手段主要通過(guò)基于規則和基于模型的方法。

基于規則的方法：針對單個(gè)用戶(hù)的交易行為和用戶(hù)信息，根據經(jīng)驗閾值為右變量生成規則，再通過(guò)邏輯運算符連接成策略。

基于模型的方法：抽取一批被打標的黑白賬戶(hù)作為樣本，從這些賬戶(hù)的個(gè)人信息和交易行為提取并衍生特征，然后根據樣本的標簽和特征訓練分類(lèi)模型，如LR、GBDT和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型等，最后將基于歷史數據訓練的分類(lèi)模型應用于新的非打標賬戶(hù)，判斷新賬戶(hù)是養卡套現的概率。

傳統反養卡套現的手段主要基于個(gè)體用戶(hù)的防控，而現在的信用卡欺詐更加復雜多變，不僅時(shí)間和交易跨度長(cháng)，還具有團伙性、隱蔽性的特點(diǎn)，這就給金融機構反欺詐帶來(lái)諸多新挑戰。

1、養卡套現往往具有一定的團伙性，如提供養卡套現服務(wù)的不法商家使用相同的手機號申請多個(gè)信用卡，或者擁有多個(gè)POS機進(jìn)行虛假交易等；傳統的反養卡套現手段僅僅止于確認某個(gè)賬戶(hù)是否是養卡套現，并且只有在某個(gè)信用卡發(fā)生逾期時(shí)，才可能會(huì )去追查與之交易的POS機。

2、針對單用戶(hù)的反養卡套現方法往往需要單用戶(hù)一定時(shí)間跨度和一定筆數的交易信息，如果時(shí)間跨度較短或者交易筆數過(guò)少，就無(wú)法命中規則或者衍生特征；傳統的反養卡套現手段很難在欺詐的初期就能發(fā)現風(fēng)險，等到能夠確認風(fēng)險時(shí)，已經(jīng)進(jìn)行了多筆交易，此時(shí)損失已經(jīng)形成。

3、進(jìn)行養卡套現的欺詐用戶(hù)會(huì )通過(guò)各種手段隱藏自己的欺詐行為，并將經(jīng)驗分享給他人（如，調整虛假交易的策略，以低于某個(gè)金額閾值進(jìn)行小額套現等），由此吸引更多人加入養卡套現陣營(yíng)；傳統的反養卡套現手段的識別基于已發(fā)生的風(fēng)險，策略規則沉淀相對滯后，風(fēng)控更迭速度慢，因此不能及時(shí)有效防控。

防控信用卡套現要從多方著(zhù)手，除加強信用卡發(fā)放、審核、后期維護的管理，規范信用卡營(yíng)銷(xiāo)考核機制，強化對特約商戶(hù)和第三方支付服務(wù)商的監管外，更需要加強客戶(hù)交易的管理。

1、基于POS機與信用卡的交易關(guān)系，身份證與手機號的綁定關(guān)系、信用卡交易網(wǎng)絡(luò )中信用卡的一度、二度甚至三度關(guān)系等數據構建立體的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )，為金融機構提供了及時(shí)、快速的科學(xué)決策依據。

2、及時(shí)發(fā)現潛在和未知風(fēng)險。一旦發(fā)現某個(gè)節點(diǎn)（如：手機號、身份證、信用卡、POS機等）存在風(fēng)險，或確定是養卡套現，那么所有與它有關(guān)系的節點(diǎn)都可能存在傳播風(fēng)險。關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )快速定位可疑交易和欺詐行為，幫助金融機構將風(fēng)險控制在初期。

3、大幅增加養卡套現的成本，讓欺詐用戶(hù)知難而退。如果欺詐用戶(hù)想完全隱藏自己的欺詐行為，申請信用卡時(shí)需要用不同的手機號，使用不同信用卡套現時(shí)，也必須用不同的POS機，這樣養卡的成本可能會(huì )超過(guò)養卡套現的收益，完全得不償失。

關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )防控信用卡養卡套現的主要步驟如下：

首先，基于申請信息和POS機等交易設備信息，建立信用卡的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )。其中，付款節點(diǎn)可以是信用卡賬戶(hù)號、信用卡卡號和身份證等類(lèi)型中的一種，收款節點(diǎn)可以是POS機ID和商戶(hù)號等。

其次，通過(guò)節點(diǎn)度分析，對節點(diǎn)度較高的節點(diǎn)做過(guò)濾處理，對一些過(guò)小的交易做過(guò)濾處理。

第三，計算節點(diǎn)的風(fēng)險值，并對已知的套現節點(diǎn)進(jìn)行標注。

第四，通過(guò)迭代算法，將風(fēng)險值在網(wǎng)絡(luò )中進(jìn)行有效的傳播，挖掘出更多潛在信用卡賬號。

第五，將結果反饋給業(yè)務(wù)部門(mén)，對風(fēng)險值最大的信用卡賬號進(jìn)行確認。

借助關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )，某銀行挖掘出數千張存在風(fēng)險交易的信用卡。對排名一千的高風(fēng)險信用卡逐一排查發(fā)現，其中約80%被確認為套現用戶(hù)。

上個(gè)月，監管部門(mén)針對非法爬取用戶(hù)數據的公司進(jìn)行了整頓。受此影響，多個(gè)嚴重依賴(lài)三方數據進(jìn)行貸前準入、風(fēng)控審批和額度計算的金融機構，緊急調整風(fēng)控流程，部分甚至叫停了信用卡和線(xiàn)上信貸業(yè)務(wù)。

此外，更多的金融機構和金融科技企業(yè)開(kāi)始審查資深的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，是否涉及非法爬取、源頭不明的三方數據支持，并開(kāi)始思考如何增強風(fēng)控體系的韌性以應對市場(chǎng)變化、持續支持業(yè)務(wù)發(fā)展。

其實(shí)大部分擁有線(xiàn)上業(yè)務(wù)的金融機構，在相關(guān)業(yè)務(wù)開(kāi)展了一定時(shí)間段后，會(huì )積累大量的用戶(hù)申請數據、產(chǎn)品運營(yíng)數據和交易行為數據。而這些數據在絕大多數的金融機構，除了被匯總在一些粗顆粒的業(yè)務(wù)現狀統計報表中，卻大部分散落在各個(gè)相互割裂的系統中無(wú)人問(wèn)津，不但其蘊藏的巨大價(jià)值沒(méi)有被充分挖掘和利用，更是一種極大的浪費。

IDC今年春天發(fā)布的一項白皮書(shū)披露，2018年國內產(chǎn)生了大約7.6ZB的數據，預計到2025年這一數字將增至48.6ZB。但其中只有2.5%的數據得到了分析和利用，97.5%的數據依舊在沉睡中。

關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )可以完全使用金融機構自有數據，利用圖計算、傳統機器學(xué)習算法乃至前沿深度學(xué)習模型，挖掘關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )中的風(fēng)險點(diǎn)。它通過(guò)金融機構內部客群特征、業(yè)務(wù)數據、交易信息、核心征信、合規數據等海量數據等“數據金山”的充分挖掘，基于對金融機構具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景、業(yè)務(wù)邏輯、產(chǎn)品流程、客群特征、風(fēng)險特點(diǎn)的深度理解，科學(xué)構建“有內涵、可外延”的復雜關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )。再通過(guò)應用圖數據挖掘、無(wú)監督算法、半監督算法、有監督算法等多角度充分挖掘，進(jìn)而結合應用場(chǎng)景、實(shí)際操作人員的具體需求直觀(guān)而智能的在運營(yíng)和監測平臺呈現最有效信息，從而為多個(gè)行業(yè)和場(chǎng)景提供反欺詐、精準營(yíng)銷(xiāo)、精細化運營(yíng)等應用服務(wù)，助力業(yè)務(wù)創(chuàng )新與增長(cháng)。

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