普惠金融大数据反欺诈模型建设方案

一、背景
普惠金融业务线上化、批量化程度高，面临的欺诈风险（如：组团骗贷、空壳公司、身份冒用）也日益严峻。建立一套高效、精准的反欺诈模型体系，是保障业务健康发展的“防火墙”。

二、数据源整合

1. 内部数据

• 客户身份信息、设备指纹（IP地址、MAC地址）、交易流水、历史信贷表现。

2. 外部数据

• 工商数据：注册地址、经营范围、股权结构、变更记录。
• 司法数据：失信被执行人、限制高消费、裁判文书。
• 征信数据：多头借贷、逾期记录。
• 黑名单库：同业黑名单、反洗钱黑名单。

**三、核心反欺诈规