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支付风控是金融科技领域的重要组成部分，其主要目的是保障用户的资金安全和防范金融风险。然而，近年来，一些不法分子利用支付风控的漏洞进行违法犯罪活动，给社会和个人带来了极大的危害。 近期，有媒体报道称，一些不法分子利用支付风控的漏洞进行“抓嫖”活动，即通过非法手段获取用户的支付信息，进而实施诈骗、敲诈等犯罪行为。这种行为严重侵犯了用户的隐私权和财产安全，给社会带来了极大的负面影响。 对此，我们应该采取以下措施来加强支付风控的建设和管理： 1. 加强技术手段的应用，提高支付风控的智能化水平。通过大数据分析、人工智能等技术手段，对异常交易行为进行实时监控和预警，提高风险识别和防范能力。 2. 加强法律法规的制定和执行，严厉打击违法犯罪行为。对于利用支付风控漏洞进行违法犯罪的行为，要依法予以严惩，形成强大的震慑力。 3. 加强用户教育和引导，提高用户的安全意识和防范能力。通过各种渠道和方式，普及支付安全知识，教育用户如何保护个人信息和资金安全。 4. 加强行业自律和监管，建立健全支付风控体系。支付机构要加强内部管理和风险控制，建立健全风险防范机制，提高支付风控的整体水平。 总之，支付风控的建设和管理是一项长期而艰巨的任务，需要政府、企业、用户等各方共同努力，共同维护金融安全和社会稳定。

参考以下文章来源:

通过本案例，大家可以对“风控”有一个很直观的理解，能干嘛，怎么干，能实现什么样的效果。 有了这些基础的“风控思维”，再深度学习风控体系，就容易多了！

从娱乐圈开始，前一阵子娱乐圈真是各种塌房，前有黄*波，中有李*迪，后有李*峰。 我觉得报出来的，只是冰上一角。 可能里面还有更多的，作为风控人，我觉得有非常多的模型，都可以用来抓嫖娼。

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开始前，先了解下风控策略，其实也叫风控规则。是风控业务里面非常非常重要的一个职能模块，基本上所有风控相关的人员，无论是不是风控策略岗位，或多或少都会涉及到策略挖掘或者配置

如何制定“抓嫖”的风控规则，进行策略挖掘呢，大体流程是这样的：

  • 确定相应的风控场景，明确分析意图，进行黑样本案例分析，并盘点现有的数据
  • 心里有数后，进行特征构建。 数据有各种各样的类型，有属性类的，也有明细类的，对于明细数据，需要各种聚合汇总
  • 完成后，下一步就需要预处理了。 对于处理好的特征，分类别特征和连续特征。 不同的分析方法，对数据的输入有不同的要求，因此有各种处理方法。

  • 处理好后，输入模型。 然后就得到了风控策略。 这里简化和抽象了，实际上要复杂很多。

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下面针对不同情形，所构建起来的风控策略，通过这些基础的案例，大家会对风控规则有一个初步的认知

一.使用电子支付

1.利用网络异常

在转账网络中，存在一种典型的星形网络，也就是长期不同的账户，向一个账户转账，但是转账网络直接，都没什么联系，或者很少联系，那这个网络基本上就很异常了。
如果这个时候，还没办法判断，我们再加一个 性别占比 ，那基本上就实锤了。
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2、利用金额异常

在一个人的收款账户中，其金额，应该是随机的，符合本福特定律的，但是如果专门做嫖娼的，可能就是298，398，质量好的998，或者8888等，账户金额，不符合自然分布，也是个非常强的特征。
当然这里也可以用性别占比，进一步提高模型的准确性。
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二.使用现金支付

使用现金支付的情况下，我们有没有办法呢，当然有，并且也是非常多的，现在满大街都是监控，且警察蜀黍掌握了很多监控的权限。

1.人脸关系网络

在同一个监控下面，同一个女人的脸ID，在相当长的时间里，与不同的男人脸ID，存在网络关系，那就非常异常了，只要看几天的视频，基本就能锁定该女子，其实和一的思路一样，只是这里用了人脸数据。
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2.wifi关系网络

如果没有人脸，那可以使用WiFi关系，如果在一起过夜，那连接通一个wifi，通过对连接网络的分析，同样能发现嫖娼模式的网络。非常容易定位，某些小区，某些酒店等，同一女子和不同的男性连接在同一个WiFi。

3.时空伴随

如果有轨迹数据，对于同一条路，女子和不同的人存在伴随特性，那也是非常容易发现的一个特征，就和我们大数据疫情监控一样，把这个网络进一步分析，就能发现明显的嫖娼特征了。
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三.保护的严严实实的

刚刚讲的，都是有支付痕迹，或者人脸特效，那如果我伪装 的 特别好，严严实实的呢？那是不是就抓不到了？不可能得。有没有想过，在大街上，保护 的 严严实实的，本身就是一个特征
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我们可以对视频进行一次检测，或者目标检测，发现有蒙面，马上进行跟踪，基本上就无处可逃了。

本文目的是风控思维的培养，深度的风控内容。