对于该问题，编辑认为如何用数据分析框架应对反欺诈风控问题：当下互联网金融科技快速发展下，中小商业银行面临着来自包括互联网金融机构以及大银行的竞争压力。面对这样的竞争局面，中小商业银行需要尝试在科技上进行突破，与外部机构寻求合作，以突破发展困局。
中小银行面临着资金和技术实力的缺乏，又不像大中型银行一样拥有优质的行业资源、客户数据基础，导致中小银行与BATJ合作的机会少，又没有能力成立科技子公司或者对金融科技领域进行投资布局。在外部受到获客成本增加，经营环境严峻，监管日益收紧等因素影响下，中小银行迫切需要寻求构建金融科技场景的机会，以在激烈的市场竞争下获得盈利。
在新经济形态下，银行的线上零售可能会随着运营和数据体系的建立与完善而实现快速发展，银行在客户获取和管理方面将更加高效，产品与服务也更加符合客户需求。为了降低技术研发的成本投入，快速应对来自京东、百度、腾讯、阿里等互联网巨头的在零售业领域的技术挑战，银行开始尝试与互联网机构跨界合作，开展“金融+互联网”新业态模式探索。例如人人友信通过技术手段帮助银行进行获客管理，节约获客成本和客户运营成本，同时在风险管控上建立严格的技术标准，保障银行的信息安全，这给中小银行提供了转型的机会。另外，互联网金融企业还能帮助银行进行风险数据模型的管理与完善，帮助银行进行技术体系的开发，从而支持银行进行服务能力的提升。
“用明天的钱，原今天的梦”、“融化烦恼、贷来快乐”，如今，我们随处可见这样诱人的广告语，我国互联网金融行业迎来了爆发式发展，甚至传统的商业银行也都纷纷推出自己的线上金融产品，但以互联网的思维做互联网金融业务，各类问题也随之暴露出来。
在传统的信用风险中，欺诈是一个主要的危险因素。在一些P2P网络借贷公司，由于恶意欺诈产生的损失占整体坏账的60%。除此之外，在业务欺诈方面，利用黑产获取利益，也使他们流失了一批忠实客户。
对于坏账这个问题，往往是由于风控工作没有做好造成的，那么建立多维度数据支撑的风控模型变成了解决这个问题最好的“武器”，然而今天所要谈的就是在这个模型中不可缺少的一环：IP地址核验，这其中也包含地理位置与真人度核验两方面。
银行和金融平台可以利用IP问问，将获取到的用户的IP地址进行位置核验，由于I P问问高精准定位结果范围最精准可至街道的级别，银行或P2P网络借贷平台便可以放心地查看该IP的地理位置与该用户在平台上所提供的家庭住址或者公司地址等信息是否相符。
然后就是真人度的核验，IP应用场景技术也是在此时发挥作用。IP应用场景是将IP地址划分为17种不同的场景，包括住宅用户、企业专线、学校单位、数据中心等。如果发现某用户所使用的IP地址为数据中心，那么就有理由怀疑它是非真人在使用，这也是判断某用户是否存在欺诈风险的有利依据。
这两项技术，在金融业务反欺诈方面同样试用，这样的案例也不在少数。上海某金融公司推出了一项面向一线城市用户的优惠活动，他们便通过使用IP问问和IP应用场景两款产品，根据用户IP所在地理位置与用户提交的位置信息进行统一性核验，同时结合IP应用场景核验用户真人度。通过综合分析来访用户的风险程度，减少黑色产业利用机器流量套利，从而降低自己的损失。
精确客户IP地址的位置与真人度核验工作，才能使风控模型更加完善，走好金融反欺诈的“第一步”，在源头上遏制，更好的维护企业的利益。
埃文科技——网络空间地图测绘领域技术专家，提供最全面、最精准的网络空间地图服务。
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