在支付行业中，风控可以说是重中之重，这篇文章里，作者就介绍并梳理了外卡收单侧的一些风控手段股票杠杆交易app，想了解的同学，不妨来看一下。
支付行业本身是微利行业，且对于实时收单交易而言，风控永远是重中之重，是渠道稳定的核心利器，那么本文谈下外卡收单侧有哪些风控手段。
一、合规先行
事先了解卡组、主要目标市场相关条文规定，制定完善的事前准入机制；例如名单筛查、网站扫描、交易流程闭环测试、流量匹配、交易验证等。
1. 名单筛查
合规性检查：确保个人或企业遵守相关法律法规，没有违反反洗钱、反恐融资等规定。
黑名单筛查：检查个人或企业是否出现在国际或国内的黑名单上，如联合国、美国财政部、欧盟等发布的制裁名单。
信用评估：通过信用评分系统评估个人或企业的信用状况，以预测其偿还债务的能力。
背景调查：对个人或企业的背景进行深入调查，包括但不限于其财务状况、历史记录、业务活动等。
关联方审查：检查个人或企业与已知的风险实体是否存在关联，以避免潜在的连带风险。
交易监控：监控交易活动，特别是异常交易，以识别可能的风险行为。
2. 网站扫描
可以选择第三方网站扫描工具对准入网站进行扫描。
3. 交易流程闭环测试
登录网站进行下单、加入购物车、支付、支付成功、退款、联系客服等用户操作进行测试，验证网站交易流程完整。
4. 流量匹配
使用流量验证工具，依据商家提供交易量和网站实际流量进行判断。
二、交易风控系统
搭建风控系统，常规风控系统应包含：风控引擎、风险预警、风险处置、风险图谱、风险交易查询、数据报表。
1. 风控引擎-风控系统的“心脏”
实时监控：能够对每一笔交易进行实时的监控和分析，及时发现异常行为。
规则引擎：内置复杂的规则系统，可以根据预设的规则自动判断交易是否存在风险。
模型驱动：采用机器学习模型来预测和识别欺诈行为，模型会根据历史数据不断学习和优化。
数据集成：能够整合来自不同来源的数据，包括交易记录、用户行为数据、第三方数据等，以提供全面的交易视图。
自动化处理：在检测到可疑交易时，可以自动采取措施，如发送警报、阻止交易或进行进一步的人工审核。
用户友好：提供可视化界面，使非技术用户也能轻松配置和管理风控规则。
2. 风险预警-风控系统的“千里耳、顺风眼”
风险识别：通过数据分析和监控，识别可能对组织造成负面影响的事件或行为。
风险评估：对已识别的风险进行评估，确定其可能性和潜在影响。
风险指标：设定一系列量化指标，用于衡量风险的大小和紧迫性。
实时监控：实时监控交易和活动，以便及时发现异常模式或行为。
数据分析：利用统计分析、机器学习等技术深入分析数据，以识别潜在风险。
规则引擎：根据预设的规则自动检测风险，这些规则可以根据业务需求和风险偏好进行调整。
报告和通知：当检测到风险时，系统会自动生成报告并通知相关人员或部门。
可视化工具：提供仪表板和可视化工具，帮助用户直观理解风险状况。
3. 风险处置-风控系统的“巨噬细胞”
根据不同的风险基本配置不同的处置手段。
4. 风险图谱-风控系统的“情报网”
实体（Entities）：指在风险管理中需要考虑的对象，如个人、组织、资产、系统等。
风险因素（Risk Factors）：可能导致风险发生的各种因素，如市场波动、操作失误、技术故障等。
事件（Events）：可能发生的具体事件，这些事件可能触发风险，如自然灾害、安全漏洞、政策变化等。
关系（Relationships）：实体、风险因素和事件之间的相互关系，包括因果关系、时间顺序、影响程度等。
影响（Impacts）：风险事件对组织可能产生的影响，可以是财务损失、声誉损害、业务中断等。
概率（Probabilities）：风险事件发生的可能性，通常用概率值来表示。
风险等级（Risk Levels）：根据风险的概率和影响评估的风险严重程度。
控制措施（Controls）：用于降低风险发生概率或减轻风险影响的措施和策略。
风险传播路径（Propagation Paths）：风险在组织内部或不同实体之间传播的路径。
依赖关系（Dependencies）：实体之间的依赖关系，一个实体的风险可能会影响到依赖它的其他实体。
风险源（Risk Sources）：风险的起源，可能是内部的也可能是外部的。
风险缓解策略（Mitigation Strategies）：针对特定风险制定的缓解措施。
风险监测指标（Monitoring Indicators）：用于监测风险状况和控制措施效果的指标。
风险管理流程（Risk Management Processes）：组织用于识别、评估、监控和控制风险的流程。
合规性要求（Compliance Requirements）：与风险管理相关的法律法规和行业标准。
三、三方风控系统
外接成熟的三方风控系统有助于快速提升自身系统的风控能力；目前主流的风控系统架构主要是两类：
第一类：基于规则引擎的风控系统，这类系统核心是无数个‘细致入微’的规则，优势是便于策略调整，规则调整反应迅速有效；缺点是规则细致，需要专业风控人员培训使用；
第二类：基于模型的风控系统，这类系统核心就是基于机器学习算法模型训练达成的，优势是技术先进，对于未来的技术平台延展性强；缺点是模型训练周期长，不适合所有类型业务；
综上所述，是一个完整的风控系统，当然还有一些其他手段，例如交易强制走3DS、美国地区开启AVS；这样也是一些方法股票杠杆交易app，当然这些手段会对交易误伤；下面的文章我会介绍下3DS、AVS是什么。
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