反欺诈关联数据形成用户画像及关系图谱
相关报告
- 2014-2018年中国金融服务区域市场调查研究及投资前景分析报告(2014-04-27)
- 2014-2018年中国城市商业银行业市场发展研究及投资机会分析报告(2014-04-25)
- 2015-2020年中国银行业市场重点层面调查研究报告(2015-09-28)
- 2014版连锁酒店行业企业建设项目可行性研究报告(2013-12-11)
- 2014-2018年中国金融服务行业市场发展研究及投资机会分析报告(2014-04-27)
- 2014版高档餐饮行业企业建设项目可行性研究报告(2013-12-11)
- 2014版文化行业企业建设项目可行性研究报告(2013-12-11)
- 2016-2022年中国银区域行业市场调查研究及发展分析报告(2015-10-23)
- 2014-2018年中国村镇银行行业市场深度研究分析及投资决策咨询研究报告(2014-01-08)
- 2015-2020年中国银行业市场主要领域调查分析报告(2015-09-28)
在获得了全面的数据来源之后,反欺诈系统的另一个关键就是要靠数据关联得出具体的用户画像。因为数据本身的价值就是数据的关联性,如果数据都是割裂的就失去了价值,通过关联不同的数据来源形成具体的用户画像才能充分利用数据的价值。全方位的用户画像
通过关联不同的数据库,例如移动设备信息库、互联网交易信息库、社交信息库等,可以整理获得用户的性别、年龄、学历、职业、资产等信息,形成完整的用户画像,进而可以作为用户行为判断的依据。
在获得用户画像之后,还可以通过关联不同用户之间的数据,例如共用IP、手机号等,得出用户的大数据关系图谱,降低团伙欺诈的风险。用户大数据关系图谱
本文地址:http://www.zwzyzx.com/show-341-251031-1.html
相关资讯
- 创投企业的分类及盈利模式:Pre-IPO、区域孵化、“上市公司+PE”(2016-07-29)
- 债务处置效果明显,银行不良贷款率持续下降(2016-04-13)
- “偿二代”从规模导向转变为风险导向,险资配臵地产股的大势已来(2016-08-26)
- 预期未来我国将不断出台支持证券公司的相关政策(2017-02-08)
- 资产管理:智能投顾改变传统理财模式(2016-08-10)
- 中国保险业兴盛不起来的原因分析(2013-12-04)
- 宏观环境推动互联网保险行业快速发展(2016-09-06)
- 增值税具有悠久的历史(2016-10-28)
合作媒体
最新报告
定制出版
热门报告
免责声明
中为咨询所引述的资料是用于行业市场研究以及讨论和交流,并注明出处,部分内容是由相关机构提供。若有异议请及时联系本公司,我们将立即依据相关法律对文章进行删除或作相应处理。查看详细》》