據研究表明，對于線上貸款而言，75%以上的風險來自欺詐，形式有多重身份偽冒、中介黑產、內外勾結、套現等。簡單來說，信用違約是沒有還款能力，而欺詐是沒有還款意愿。因此做好反欺詐對于金融機構來說顯得尤為重要。在人工智能和大數據飛速發展的今天，采用反欺詐評分模型來進行反欺詐，已經成為絕大多數金融機構的共識。那到底反欺詐評分模型哪個公司做的比較好呢？

首先我們來了解一下什么是欺詐風險。欺詐風險即惡意騙貸的風險，是操作風險的一種，是制度不完善和內控不充分導致的風險，欺詐風險在國內是尤其突出。我們一般認為欺詐有三種類型：

第一方欺詐，主要指的是客戶本人惡意騙貸，無還款意愿等；

第二方欺詐，主要指平臺方的工作人員，風控人員自己，直接進行騙貸；

第三方欺詐，主要指非客戶和平臺的第三方人員，一般是黑客、黑產等人員，利用各類手段進行的騙貸行為。

我們一般在進行反欺詐的時候，重點的講的都是對“第三方欺詐”的防控。

傳統的反欺詐在互聯網金融時代存在很大的弊端：一是無線下資源，做不到線下核查；二是核查效率低，無法滿足用戶的快速貸款業務需求；三是如果采用高風險，高定價的方式來規避風險，則無法達到普惠金融的目標?；谌斯ぶ悄芎痛髷祿姆雌墼p評分模型則恰好彌補了這些短板。

最常見的反欺詐模型分源于機器學習模型，主要應用GBDT、XGBoost以及隨機森林算法，是基于Boosting、Bagging集成學習算法的樹模型。該類集成算法通過訓練成百上千棵決策樹，將構造好的多棵決策樹的結果進行集成（加權，投票等）輸出最后的分類概率值，將模型概率值以線性或非線性公式映射成模型分數，輸出給到反欺詐策略，利用聯合維度的模型策略應用，實現對客戶各類欺詐風險的精準防控。

在反欺詐技術發展過程中，知識圖譜因其智能、高效的知識組織優勢，能夠幫助用戶快且準地查詢、關聯、挖掘潛在信息，現在也逐漸被廣泛應用于反欺詐領域。

反欺詐評分模型哪個公司做的比較好？

冰鑒科技作為國內智能風控的龍頭企業，深耕金融領域多年，尤其在反欺詐領域，冰鑒科技基于領先的人工智能技術和強大的建模能力，將反欺詐策略部署到貸前、貸中、貸后反欺詐策略中，助力金融機構精細化反欺詐運營。冰鑒科技的智能風控解決方案已在國內外1000多家金融機構及政府企事業單位得到應用。冰鑒科技通過持續服務各類金融機構——進而服務中國長尾人群及小微企業：冰鑒的銀行業客戶，累計審批通過貸款規模數萬億元，累計幫助數億人次獲得各類貸款，累計幫助小微企業獲得融資上萬億。

以上就是本文對“反欺詐評分模型哪個公司做的比較好”這個問題的回答。