信用卡套利技术（储蓄卡套利技术）

文 / 同盾科技副总裁 陈文

近年来，商业银行着力加大科技赋能风险防控，持续强化智能风控对业务管理的支撑作用，丰富大数据、人工智能、区块链等新技术的应用场景，完善智能化风控与营销系统建设，加速数字化转型进程。

信用卡积分是银行为鼓励用户刷卡提供的福利，利用积分可以兑换实物或者虚拟权益等，因此也被“羊毛党”等欺诈分子视为必争之地。据媒体报道，国内多地警方在过去几年连续破获多起信用卡非法套现、套利案件，单起案件涉案交易金额从数千万至数亿元不等，有些涉案团伙已形成危害巨大的灰色产业链，扰乱正常的金融市场秩序，给银行信用卡业务带来巨大的资产不良率风险。

近期，银保监会也向各大银行通报信用卡业务检查发现主要问题，要求银行完善异常交易监测，有效监测识别套现行为，关注套取积分、通过第三方支付机构套现、一人为多人代还欠款等行为风险，强化管控措施力度。

在这一背景下，某商业银行引入同盾科技“云图-知识图谱”技术，协助该行多个业务条线分别从自身业务需求出发，整合及深挖行内外数据，扩大风险管理范围，为各业务风险防控体系提供有力支撑。今年以来，该行扩大这一技术在信用卡积分反套利、套现代偿、贷中风控等场景的探索应用，落实全流程强化科技赋能风险管理理念；利用同盾的行业专长和技术产品强化防控机制，通过定制技术方案对长期以来形成的难以应对的寄生灰产进行精确打击，甄别套利蛀虫，为业务安全运行持久护航。

业务痛点

信用卡业务一直是该行核心竞争优势之一。2020年，该行信用卡中心顺应消费趋势，精准定位目标客群，针对高净值人群、年轻网购及信贷等不同客群，通过产品创新、多维场景、差异化服务满足其消费需求，实现客群结构的优化。数据显示，截止2020年末，该行信用卡累计发卡近9千万张，进一步强化一流信用卡品牌的市场地位。

该行规模如此庞大的信用卡业务，自然也会引起套利分子的注意。目前，套利分子主要通过大额虚假交易获得较高的积分，再通过积分兑换实物和虚拟物品进行攫取利益，体现为同一款商品被同一手机号/设备进行多次兑换，订单寄往同一个配送地址或相似地址等情况。

为此，信审团队持续开展可疑订单筛查工作，定期导出可疑订单并下发人工，排查是否地址相似、地址是否合理，对认定订单和客户加载标签和管控。虽然兑换套利行为得到了部分控制，但面临着排查效率低、线索少的问题。同时，这一机制未覆盖虚拟物品，存在只能事后管控的问题，且线下取数范围及维度单一，无法通过深层次的关联关系找到套利客户的共性和关联关系。

“云图”反套利

该行信用卡中心通过引入同盾云图-知识图谱技术，构建基于关系网络的排查工具，自动关联风险客户特征，识别多人恶意集中兑换的现场并进行事后管控，整理和分析挖掘客户关联特征，反哺事中风控策略，提升积分套利场景下的排查分析效率与风险管控能力。

事实上，同盾云图-知识图谱产品是一体化知识图谱构建与应用解决方案，通过提供统一的知识图谱构建平台、知识计算、图挖掘框架和应用产品方案，运用知识抽取、知识计算、语义分析等人工智能技术，能提供高效、灵活、智能的知识加工和应用能力，帮助用户快速从数据中提炼知识，实现金融、保险、互联网、企业及政府等多个领域业务的智能决策。

● 关系网络构建

在本项目中，同盾云图针对该行面临的信用卡积分套利，通过接入信用卡积分商城等应用系统和渠道数据，融合兑换订单信息、兑换礼品信息、设备信息、收货手机与地址信息，以及持卡人客户信息及其消费信息、持卡人风险特征和指标，并结合线下积累的案件库名单库，完成对信用卡业务中的人、电话、地址、设备、订单、交易等实体的抽取与存储，构建进件关系、社交关系、资金流交易关系、订单兑换关系等基础关系网络。

● 自动化风险排查

面向风险排查场景，云图提供“核查中心”，可实现自动化风险识别和用户自主创建核查分析。核查中心提供可视化关联图谱、风险指标、风险报告、添加标签和核查处置等功能，帮助业务人员高效、精准识别风险。

在积分套利反欺诈业务中，基于已构建的信用卡图谱和上述核查模式，通过配置业务规则，深入挖掘可疑的套利模式结构，匹配相似的图结构和关联群体，生成异常兑换可疑风险团伙，异常兑换模式包括有：同相似收货地址类、同设备兑换类、同电话兑换类以及虚假交易类等等。

同时，提供自动化的风险排查工具，可自定义搜索方式，筛选出满足业务条件的可疑风险订单信息，并可查看所命中的业务规则，以及所在团伙的图谱展示，并可导出数据作进一步的核实调查。同时，为业务提供案件关联分析可视化工具，可实现单个或多个不同实体的关联分析，可疑案件溯源分析及认定，实现案件和名单的快速响应和处置，提高工作效率。

● 事中管控应用

基于知识图谱关联指标组件，构建信用卡积分套利图谱指标池，通过中心度、风险传播等图算法，构建实体和关系群体的集中度和紧密度指标，刻画实体的虚假交易和积分订单客户、收货信息是否存在异常特征，通过API接口方式对接决策系统，提供指标查询服务，实现积分兑换订单事中防御和管控。

同时，日终批量时决策系统将命中规则的客户信息回流给知识图谱，以此反哺图谱平台上的业务规则，从而提升案件排查分析效率和风险管控能力。

● 案件名单积累沉淀

业务人员将先前线下积累了近一年的案例数据，包括中介地址、虚假交易名单、积分套利名单，通过批量导入模式同步到图谱平台中，不断的积累与沉淀，通过业务打标和统计指标方式，闭环应用在案件排查、风险群体挖掘及事中防控上。

业务效果

自2021年3月下旬上线以来，该行信用卡积分套利风险排查与管控能力上了一个新台阶，业务人员风险排查工作效率提升数倍。目前，共中介地址风险订单挖掘可疑名单管控率效能翻倍，数据时效提升3倍，通过云图-知识图谱技术已挖掘出数百个可疑团伙，涉及数十亿积分。

事实上，同盾云图-知识图谱技术在该行多个风控场景发挥显著作用。2020年，该行通过同盾云图-知识图谱技术，整合行内外数据并进行深入挖掘，打通公私、存贷关系，建立包含企业、个人、事件的关系图谱，构建全行风险识别、风险传导、风险监控的统一平台。

不仅如此，同盾云图-知识图谱技术在银行等金融机构的风险管理、反洗钱、智能营销等诸多细分场景都拥有广阔的应用空间。知识图谱的应用，将深化银行人工智能、云计算、大数据等新技术应用，增强银行的科技弹性。对于提升银行的技术支撑能力、运营和管理效率也将起到积极的推动作用。更重要的是，这一技术有助于银行高效利用海量的非结构化数据，丰富完善客户画像，对风险实现联防联控的同时，提升银行业务与客户需求的匹配程度，从而进一步提升客户体验和服务质效。