iPayLinks专家解密丨大数据金融下的航旅反欺诈手

小提示：您能找到这篇{iPayLinks专家解密丨大数据金融下的航旅反欺诈手}绝对不是偶然，我们能帮您找到潜在客户，解决您的困扰。如果您对本页介绍的iPayLinks专家解密丨大数据金融下的航旅反欺诈手内容感兴趣，有相关需求意向欢迎拨打我们的服务热线，或留言咨询，我们将第一时间联系您！

< ">世界品牌数字化旅行和旅游理事会（WTTC）预测，到2025年，全世界每年的国际游客数量将达到18亿人次，比2014年的11亿人次增长58%。其中中国旅游业在亚太地区份额持续攀升，促进了旅游市场的蓬勃发展。然而在繁荣背后，航旅业肩上同样承担着巨大的压力，尤其是网络欺诈的日益猖獗，无论是航空公司还是OTA企业在互联网的浪潮中皆难以躲避欺诈分子之害。

< font-size: 16px;">2017年，江苏警方破获一起盗刷他人信用卡套现操作“高反机票”牟利的团伙案件；2018年，一“黑客”与国内某头部OTA企业代理商合作，盗刷71人信用卡；同年，安徽一欺诈团伙盗刷境外信用卡低价转售机票，涉案金额达1800万元。

< font-size: 16px;">

< font-size: 16px;">类似的欺诈行为仍然在不断发生，且给行业带来了巨大损失。

< font-size: 16px;">首先，大家需要了解航旅业中欺诈行为的种类及特点。一般来说，在航旅行业中常见的欺诈类型有两种。

< font-size: 16px;">一种是独立性欺诈，比如个人买家有预谋的恶意退款。独立性欺诈有很强的偶发性，比较难防范，但在所有欺诈类型中的占比极少，所以总的来说危害性并不会很高。

< font-size: 16px;">第二种就是团伙性欺诈。比较常见的形式是，第三方票代机构和欺诈团伙勾结，或者票代机构本身就掌握着大量的盗卡或账户信息，从而进行银行卡盗刷、积分盗用、里程盗用等一系列非法变现行为。这类有组织的欺诈获利最高，欺诈比率一般会随客单的增加而上升，所以对于航旅企业来说，团伙性欺诈多发生在节假日期间。哪里做宣传片

< font-size: 16px;">

< font-size: 16px;">航旅业中的绝大部分企业在处理欺诈问题上并不专业。虽然航司、酒店能够直接获取一手用户信息，但依然很难及时止损，往往需要承担大部分由于拒付、退款所带来的损失。很多OTA企业为了拦截欺诈交易，往往是以“错杀”大量真实订单为代价。于是越来越多的航旅企业开始借由第三方支付或风控公司来降低欺诈拒付率。

< font-size: 16px;">但随着互联网的高速发展，欺诈新套路层出不穷，部分传统风控公司由于风控模式固定、没有行业针对性，并不能很好地把控和防范新型欺诈手段。这时，一些有能力掌握大数据、人工智能等新技术的行业领先OTA、支付公司凭借对用户交易行为的数据分析，可以更好地防范欺诈问题。

< font-size: 16px;">对此，iPayLinks首席风控顾问Bill表示，支付公司相较于业务单一的航旅企业来说，由于日常业务涉及到的不同行业多，从而积累了大量的支付数据并且了解多种类的欺诈手段，所以支付公司在反欺诈方面的经验会更加丰富，对欺诈行为的敏感度也更高。iPayLinks目前的风控系统正是通过结合航旅企业所掌握的客户信息数据，针对行业完善客户画像，从而建立定制化行业风控模型，在不降低交易成功率的前提下把欺诈损失降低到可承受范围内，帮助航旅企业提高经营利润。

< font-size: 16px;">现如今越来越多新技术的诞生促进了反欺诈技术的进步，最明显的就是大数据与人工智能的出现，大大提升了对欺诈行为识别的响应速度。以前风控面对疑似欺诈行为的发生时，一般是通过人工来对交易行为、订单行为进行审核，导致处理效率低下。“新型技术在处理大量庞杂的数据时，可以基于多维度综合地分析用户行为，从而提高风控审核效率，同时进一步将真正的危险拒之门外。”Bill说。

< font-size: 16px;">在反欺诈问题的解决与防范上，iPayLinks一直处于跨境支付领域的前沿，自主研发的智能风控体系建立，能对相关的资金风险进行有效识别、防范；经过iPayLinks多年的不断探索与创新，已经可以有效覆盖事前、事中、事后各个环节；应用大数据分析消费行为，降低误判率和提高欺诈交易捕获率；通过实时流计算引擎，快速处理交易，达到毫秒级欺诈交易识别速度；利用机器学习算法，洞察难以发现的异常交易。

< font-size: 16px;">谈到新技术，大家可能会不约而同的想起今年最“火”的5G。在5G时代即将来临的当下，反欺诈形势也将有着巨大的变化。表面上看，5G最大的特点就是快，但基于这一特点，未来世界在移动端进行交易的用户也将越来越多。移动支付的主战场，很有可能从现在的欧美、亚太，转移至非洲、中东等国家和地区。

< font-size: 16px;">谈到这一点，Bill表示，这些异文化地区的人们在移动端的使用行为上也许与我们目前所熟知的用户行为不同，因此极有可能会与真正的欺诈行为混淆，如何精准分析他们在移动端的支付行为将是我们在5G时代需要克服的痛点之一。