欺诈风险是借款人恶意利用金融规则的漏洞以非法占有为目的，采用虚构事实或者隐瞒事实真相的方法，骗取借款的风险。

反欺诈解决方案经历了从简单的黑名单规则，到反欺诈规则引擎， 再到有监督的机器学习， 再到无监督的大数据欺诈检测，而其数据特征 提取依然是反欺诈能力的基础。

总结一些常用的反欺诈数据特征类型，使用该类的欺诈特征数据， 可以进一步搭建反欺诈模型：或得到欺诈评分， 或得到欺诈规则。

验证类型

输出结果

银行卡四要素

• 手机号码、银行卡、姓名、身份证号一致/不一致

银行卡三要素

• 银行卡、姓名、身份证号一致/不一致

手机号码三要素

• 身份证号、姓名、手机号码一致/不一致

二要素身份认证

• 姓名、身份证号一致/不一致

人像比对&人脸识别

图像比对是否一致， 活体检测等

2.1 手机号码特征

• 手机号前缀是否相同
• 手机号归属地是否相同
• 是否是虚拟运营商
• 流量卡 or 通话卡
• 手机号码注册多平台验证

2.2 运营商数据

• 运营商数据匹配性：手机通讯录联系人电话与运营商通话记录联系人
  电话匹配度
• 申请人手机有效性：申请手机运营商状态异常、接听个人手机次数占
  联系手机总次数比重较低、关机时间过长、月均被叫次数增长率过高、
  当月主叫次数过低、电话使用时长（月）、申请手机月均账单异常
• 申请人通讯录关联情况：申请人通讯录高度重合（申请手机通讯录名
  单和最近 N 个月内其他申请手机通讯录重合度≥70%）
• 申请人注册手机与异常号码通话情况：例如过去 N 个月与贷款类号码
  话大于等于 X 次
• 申请人注册手机与异常号码通话情况：例如过去 N 个月与贷款类号码
  话大于等于 X 次 ·手机号码在网时长
• 手机号码在网时长

2.3 联系人信息交叉验证

• 联系人有效性（非真实） ：联系人手机不在通讯录内、联系人号码近 N 天无>30s 的主叫通话记录

• 文字类信息关联类对比：正则、字节拆分、关键字提取、相似度计算、 模糊匹配、错别字/同音字识别等方法
• 字段
• 衍生特征（频度、关联性）
• 昵称
• 昵称符合固定的规律（中文+数字）
• 出生日期
• 年纪、星座、生肖
• 性别
• 同一时段申请人的性别是否失衡（集中为男性或女性）
• 密码
• 同时段用户设置的密码是相似程度
• 邮箱
• 是否是一次性邮箱, 邮箱名是否满足特定规律、是否同一邮箱服务商 地址信息
• 工作地址， 住房及租房地址是否雷同
• 公司名称
• 是否雷同， 或关联逾期客户
• 公司电话
• 是否雷同， 或关联逾期客户（公司电话异常关联：同公司名称有逾期 X 天以上客户数≥N；同公司电话最近 N 天申请人≥X）
• 联系人信息及电话
• 名字及手机号是否关联多个账户

• 数据
• 详细（用于交叉验证关联性）
• 设备类
• 设备(名称、品牌）
• 手机品牌、手机型号是否相同
• 操作系统
• 每次打开操作系统是否都相同
• 操作系统是否都相同
• 版本是否太旧
• 设备指纹
• 设备 imei 号是否关联多个账户
• MAC 地址信息是否关联多个账户
• 设备 ID
• 每次登录 device id 号是否都相同
• 是否使用模拟器
• 屏幕分辨率信息
• 手机型号和屏幕分辨率是否匹配
• app 列表
• 是否含有多个借贷软件
• 环境类
• IP 地址
• IP 网络类型及运营商
• IP 粗略/精确地理位置
• IP 是否是同一个号段
• 每次登录 ip 地址是否相同
• IP 异常：是否境外 IP，是否 3G/4G 等基站类 IP
• 代理信息
• 每次打开是否是同一个 user agent
• GPS 信息
• 交叉验证经纬度相似性分析如 ip 和 gps 是否能对的上
• 基站定位
• 根据基站编号查询对应的基站地理位置经纬度
• WIFI 定位
• 根据 WIFI 的 BSSID 查询 WIFI 热点的地理位置经纬度
• wifi list 贷款前的几分钟有没有切换过 wifi
• 渠道 ID
• Ssid 渠道 ID 属于违规渠道
• app 版本
• 是否有可能利用老版本的 APP 的 bug 做攻击

可以运用设备及环境信息的交叉验证例如：

• 同硬件设备网络聚集性：IP 近 X 天聚集多个设备值大于一定数量
• 设备异常操作：使用代理注册、设备相邻两次注册时间间隔极短、设备或平台账号短时间移动的位置距离异常
• 设备指纹关联风险（机构代办风险）：7天内设备上提交借款的个人信息极多（例如：7天内同一设备上提交借款的个人信息极多≥3）
• 设备信息核查规则：设备关联手机数较多
• 多次尝试：失败后变更环境尝试–同一账户最近 4 小时关联 ip 数≥2
• 借款反欺诈规则-设备异常操作：使用代理借款、登录与借款间隔时间 极短、设备借款次数过多

• 数据类型
• 详细
• 注册、申请、时间
• 申请时间在凌晨 1-5 点等
• 注册申请信息行为数据
• 注册用了多长时间，文本输入时长
• 键盘敲击时长
• 注册、登录、集中频次
• 一共申请了几次
• 同一时间登录做一个校验（同一时间多人登录）

• 包括但不限于用户的电商消费数据、社交网络数据、银行及信用卡数据、司法数据等等
• 数据类型
• 详细
• 学历信息授权采集
• 学历信息字段
• 人行征信授权采集
• 公司信息是否一致
• 学历是否一致
• 居住地址是否一致
• 手机号码是否一致
• 逾期数据
• 各类黑、灰名单
• 设备欺诈库，IP 欺诈库， 身份欺诈库电话欺诈库、司法不良名单银行卡授权采集
• 半年银行卡流水
• 关系网络数据
• 查询个人 QQ 是否加入过异常 QQ 群组
• 微信是否关联异常用户
• 1 度关系或二度关系（直系或非直系亲属）命中其他机构逾期账龄或命 中黑中介社交网
  消费收支数据
• 线上电商和线下消费、银联消费、银行卡收支、航旅出行数据等 以及工资、社保、公积金等数据
• 多头借贷数据
• 近 3 个月用户（身份证号、手机号等基本信息关联在）在其他借贷机构申请次数