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在支付行業中，風控可以說是重中之重，這篇文章里，作者就介紹并梳理了外卡收單側的一些風控手段，想了解的同學，不妨來看一下。

支付行業本身是微利行業，且對于實時收單交易而言，風控永遠是重中之重，是渠道穩定的核心利器，那么本文談下外卡收單側有哪些風控手段。

一、合規先行

事先了解卡組、主要目標市場相關條文規定，制定完善的事前準入機制；例如名單篩查、網站掃描、交易流程閉環測試、流量匹配、交易驗證等。

1. 名單篩查

• 合規性檢查：確保個人或企業遵守相關法律法規，沒有違反反洗錢、反恐融資等規定。
• 黑名單篩查：檢查個人或企業是否出現在國際或國內的黑名單上，如聯合國、美國財政部、歐盟等發布的制裁名單。
• 信用評估：通過信用評分系統評估個人或企業的信用狀況，以預測其償還債務的能力。
• 背景調查：對個人或企業的背景進行深入調查，包括但不限于其財務狀況、歷史記錄、業務活動等。
• 關聯方審查：檢查個人或企業與已知的風險實體是否存在關聯，以避免潛在的連帶風險。
• 交易監控：監控交易活動，特別是異常交易，以識別可能的風險行為。

2. 網站掃描

可以選擇第三方網站掃描工具對準入網站進行掃描。

3. 交易流程閉環測試

登錄網站進行下單、加入購物車、支付、支付成功、退款、聯系客服等用戶操作進行測試，驗證網站交易流程完整。

4. 流量匹配

使用流量驗證工具，依據商家提供交易量和網站實際流量進行判斷。

二、交易風控系統

搭建風控系統，常規風控系統應包含：風控引擎、風險預警、風險處置、風險圖譜、風險交易查詢、數據報表。

1. 風控引擎-風控系統的“心臟”

• 實時監控：能夠對每一筆交易進行實時的監控和分析，及時發現異常行為。
• 規則引擎：內置復雜的規則系統，可以根據預設的規則自動判斷交易是否存在風險。
• 模型驅動：采用機器學習模型來預測和識別欺詐行為，模型會根據歷史數據不斷學習和優化。
• 數據集成：能夠整合來自不同來源的數據，包括交易記錄、用戶行為數據、第三方數據等，以提供全面的交易視圖。
• 自動化處理：在檢測到可疑交易時，可以自動采取措施，如發送警報、阻止交易或進行進一步的人工審核。
• 用戶友好：提供可視化界面，使非技術用戶也能輕松配置和管理風控規則。

2. 風險預警-風控系統的“千里耳、順風眼”

• 風險識別：通過數據分析和監控，識別可能對組織造成負面影響的事件或行為。
• 風險評估：對已識別的風險進行評估，確定其可能性和潛在影響。
• 風險指標：設定一系列量化指標，用于衡量風險的大小和緊迫性。
• 實時監控：實時監控交易和活動，以便及時發現異常模式或行為。
• 數據分析：利用統計分析、機器學習等技術深入分析數據，以識別潛在風險。
• 規則引擎：根據預設的規則自動檢測風險，這些規則可以根據業務需求和風險偏好進行調整。
• 報告和通知：當檢測到風險時，系統會自動生成報告并通知相關人員或部門。
• 可視化工具：提供儀表板和可視化工具，幫助用戶直觀理解風險狀況。

3. 風險處置-風控系統的“巨噬細胞”

根據不同的風險基本配置不同的處置手段。

4. 風險圖譜-風控系統的“情報網”

• 實體（Entities）：指在風險管理中需要考慮的對象，如個人、組織、資產、系統等。
• 風險因素（Risk Factors）：可能導致風險發生的各種因素，如市場波動、操作失誤、技術故障等。
• 事件（Events）：可能發生的具體事件，這些事件可能觸發風險，如自然災害、安全漏洞、政策變化等。
• 關系（Relationships）：實體、風險因素和事件之間的相互關系，包括因果關系、時間順序、影響程度等。
• 影響（Impacts）：風險事件對組織可能產生的影響，可以是財務損失、聲譽損害、業務中斷等。
• 概率（Probabilities）：風險事件發生的可能性，通常用概率值來表示。
• 風險等級（Risk Levels）：根據風險的概率和影響評估的風險嚴重程度。
• 控制措施（Controls）：用于降低風險發生概率或減輕風險影響的措施和策略。
• 風險傳播路徑（Propagation Paths）：風險在組織內部或不同實體之間傳播的路徑。
• 依賴關系（Dependencies）：實體之間的依賴關系，一個實體的風險可能會影響到依賴它的其他實體。
• 風險源（Risk Sources）：風險的起源，可能是內部的也可能是外部的。
• 風險緩解策略（Mitigation Strategies）：針對特定風險制定的緩解措施。
• 風險監測指標（Monitoring Indicators）：用于監測風險狀況和控制措施效果的指標。
• 風險管理流程（Risk Management Processes）：組織用于識別、評估、監控和控制風險的流程。
• 合規性要求（Compliance Requirements）：與風險管理相關的法律法規和行業標準。

三、三方風控系統

外接成熟的三方風控系統有助于快速提升自身系統的風控能力；目前主流的風控系統架構主要是兩類：

第一類：基于規則引擎的風控系統，這類系統核心是無數個‘細致入微’的規則，優勢是便于策略調整，規則調整反應迅速有效；缺點是規則細致，需要專業風控人員培訓使用；

第二類：基于模型的風控系統，這類系統核心就是基于機器學習算法模型訓練達成的，優勢是技術先進，對于未來的技術平臺延展性強；缺點是模型訓練周期長，不適合所有類型業務；

綜上所述，是一個完整的風控系統，當然還有一些其他手段，例如交易強制走3DS、美國地區開啟AVS；這樣也是一些方法，當然這些手段會對交易誤傷；下面的文章我會介紹下3DS、AVS是什么。

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