互联网金融反欺诈（1）

反欺诈实践中分为3步：

• 明确模型目标
• 挖掘数据价值
• 及线上预测。

建立反欺诈

我们主要是做如下步骤

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欺诈定义

5种方法来定义欺诈

• 1. 逾期超过T天。这是最直观也是最简单的定义，这个定义中的T即可以通过滚动率等量化的手段来预估，也可以根据业务经验来确定，比如在互联网金融行业通常将T定为180天。
• 2. 首期不还款。首期不还款指的是从第一期开始，客户就没有还过款。在互联网金融领域，通常会在在逾期超过T天的基础上加上首期不还款这个条件来进一步筛选欺诈。
• 3. 首期失联。当客户发生首期逾期后，互联网金融企业通常会通过电话联系客户。当联系失败或者客户明确表示不还款时，则定义客户为首期失联。
• 4. 回访失踪。在客户发生逾期后，有的互联网公司会通过客户提供的地址实地回访客户，如果找不到客户，则定义客户为回访失踪。
• 5. 权威部门确认。客户是否欺诈还可以通过权威部门来确认，这也是最严格的有关欺诈的定义。

上述的方法其实是分为三类:

• 还款数据相关，1，2条，逾期超过T天+首期不还款
• 人工干预，3，4，首期失联，回访失踪
• 第三方判定，5

由于搭建模型具有一定的滞后性，人工干预和外部干预的方法往往在建模时已经失效了（除非，数据里有明确的人工干预结果记录），因此通常会使用与还款数据相关的方法来定义欺诈，也就是说方法1+方法2。具体的如下图所示：

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当然，这样的定义会有一定的误差。
一方面它会将一些信用违约误判为欺诈
另一方面，它也会“漏掉”一些欺诈，比如有的欺诈者为了获取更大的额度，会“假装”先期还款几次。但整体来说，这两种情况所占的比例都不大，可以认为这样的定义是合理的。