据研究表明，对于线上贷款而言，75%以上的风险来自欺诈，形式有多重身份伪冒、中介黑产、内外勾结、套现等。简单来说，信用违约是没有还款能力，而欺诈是没有还款意愿。因此做好反欺诈对于金融机构来说显得尤为重要。在人工智能和大数据飞速发展的今天，采用反欺诈评分模型来进行反欺诈，已经成为绝大多数金融机构的共识。那到底反欺诈评分模型哪个公司做的比较好呢？
首先我们来了解一下什么是欺诈风险。欺诈风险即恶意骗贷的风险，是操作风险的一种，是制度不完善和内控不充分导致的风险，欺诈风险在国内是尤其突出。我们一般认为欺诈有三种类型：
第一方欺诈，主要指的是客户本人恶意骗贷，无还款意愿等；
第二方欺诈，主要指平台方的工作人员，风控人员自己，直接进行骗贷；
第三方欺诈，主要指非客户和平台的第三方人员，一般是黑客、黑产等人员，利用各类手段进行的骗贷行为。
我们一般在进行反欺诈的时候，重点的讲的都是对“第三方欺诈”的防控。
传统的反欺诈在互联网金融时代存在很大的弊端：一是无线下资源，做不到线下核查；二是核查效率低，无法满足用户的快速贷款业务需求；三是如果采用高风险，高定价的方式来规避风险，则无法达到普惠金融的目标。基于人工智能和大数据的反欺诈评分模型则恰好弥补了这些短板。
最常见的反欺诈模型分源于机器学习模型，主要应用GBDT、XGBoost以及随机森林算法，是基于Boosting、Bagging集成学习算法的树模型。该类集成算法通过训练成百上千棵决策树，将构造好的多棵决策树的结果进行集成（加权，投票等）输出最后的分类概率值，将模型概率值以线性或非线性公式映射成模型分数，输出给到反欺诈策略，利用联合维度的模型策略应用，实现对客户各类欺诈风险的精准防控。
在反欺诈技术发展过程中，知识图谱因其智能、高效的知识组织优势，能够帮助用户快且准地查询、关联、挖掘潜在信息，现在也逐渐被广泛应用于反欺诈领域。
反欺诈评分模型哪个公司做的比较好？
冰鉴科技作为国内智能风控的龙头企业，深耕金融领域多年，尤其在反欺诈领域，冰鉴科技基于领先的人工智能技术和强大的建模能力，将反欺诈策略部署到贷前、贷中、贷后反欺诈策略中，助力金融机构精细化反欺诈运营。冰鉴科技的智能风控解决方案已在国内外1000多家金融机构及政府企事业单位得到应用。冰鉴科技通过持续服务各类金融机构——进而服务中国长尾人群及小微企业：冰鉴的银行业客户，累计审批通过贷款规模数万亿元，累计帮助数亿人次获得各类贷款，累计帮助小微企业获得融资上万亿。
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