从规则到智能：风控技术的进化之路，AI大数据风控 VS 传统风控

• 主动防御欺诈：通过先进的技术和算法，主动识别和阻止欺诈行为，确保商家的利润不受损失。

  
  

• 高效处理订单：运行速度快，能够迅速完成订单审核，提升用户体验，维持和提高复购率。同时，高效的风控还能节省人工成本，提高运营效率。

  
  

• 精准化风控：通过大数据分析和机器学习技术，实现精准化的风控策略，有效控制有损率，减少误判和漏判。

  
  

• 维护支付成功率：在确保安全的前提下，优化风控策略，不错过任何一笔有效的支付和合法客户，维护和提高支付成功率。

为了应对传统风控方式的局限，WeTech凭借其深厚的技术实力和丰富的行业经验，构建了各类大数据反欺诈风控模型。这些模型通过对各类欺诈活动进行标记分析，有效遏制了欺诈行为的扩散。

1. 反欺诈策略优化

WeTech的反欺诈策略优化包括了对欺诈行为的识别、分析、应对和持续监控等多个环节。首先，通过收集和分析大量交易数据，WeTech能够识别出潜在的欺诈行为模式。然后，利用机器学习算法对这些模式进行深度分析，找出欺诈行为的特征。接下来，WeTech会根据分析结果制定针对性的风控策略，会对风控策略进行持续监控和评估，以确保其有效性并及时调整策略以适应新的欺诈手段。

2. 流程优化

传统的风控流程往往繁琐且耗时，导致用户体验不佳。WeTech通过优化风控流程，实现了高效、准确的风险评估。首先，WeTech将风控流程自动化，减少了人工干预的环节。通过引入先进的算法和模型，WeTech能够实现对交易数据的实时分析和处理。其次，WeTech对风控流程进行了精细化设计，确保每个环节都能发挥最大的作用。例如，在交易风险评估环节，WeTech采用了多维度、多层次的评估方法，以确保评估结果的准确性和全面性。

3. 数据优化

数据是风控模型的基础，数据的质量直接决定了风控模型的效果。WeTech在数据优化方面做了大量工作。首先，WeTech建立了完善的数据采集和存储机制，确保能够获取到全面、准确的数据。其次，WeTech对数据进行了深度清洗和预处理，去除了冗余、错误和无效的数据。最后，WeTech采用了先进的数据挖掘和分析技术，从海量数据中提取出有价值的信息和特征，为风控模型提供了有力的支持。

4. 算法优化

算法是风控模型的核心，算法的优化能够显著提升风控模型的性能和效果。WeTech在算法优化方面进行了深入研究和实践。首先，WeTech采用了多种先进的机器学习算法，以构建更加精准、高效的风控模型。其次，WeTech对算法进行了持续优化和改进，以适应不断变化的欺诈手段和市场环境。例如，在算法训练过程中，WeTech采用了增量学习和在线学习等方法，以实现对新数据的实时学习和更新。

一、WeTech反欺诈风控模型的应用效果

WeTech的反欺诈风控模型在跨境电商领域取得了显著的应用效果。通过构建各类大数据反欺诈风控模型，WeTech成功地对各类欺诈活动进行了标记分析，有效遏制了欺诈行为的扩散。

1. 降低风控打扰率

传统的风控方式往往会对大量合法交易进行不必要的审核和拦截，导致用户体验不佳。而WeTech的反欺诈风控模型则能够精准地识别出欺诈行为，避免了对合法交易的误伤。这不仅降低了风控打扰率，还提升了用户体验和满意度。

2. 提高支付成功率

由于WeTech的反欺诈风控模型能够精准地识别出欺诈行为并对其进行拦截，因此大大提高了支付成功率。同时，由于避免了对合法交易的误伤，也减少了因误伤而导致的支付失败情况。这有助于提升跨境电商企业的销售业绩和客户满意度。