openpay交易风控决策流程
2022-07-22 14:20:44 14 举报openpay交易风控决策流程
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大纲/内容
灰度20%对软规则不捞回
规则：现金贷B卡，model14与idold93与prelevel综合分，FDC评分，paidgrade
软规则捞回：model18与paidgrade
软规则：FDC，现金贷规则，indosat，TL
1、部分客户需人脸校验或者PIN码验证
下单规则
硬规则：多头，首单分档，model18
外部数据：（payoff=0查询）FDC报告，IKI，exerian电信信用分，TL信用分，indosat信用分
待观察
反欺诈规则
其他
输出风控结果
首单
前端业务拦截规则
灰度
期数策略1、prelevel及payoff输出最大期数；2、AFI根据订单金额确定最小期数；
首付策略1、固定0首付平台策略2、灰度20%走宽松的0首付策略，其他80%走严格的0首付策略
前置风控规则
规则捞回：现金贷B卡与paidgrade捞回
信用规则
规则2：商户限额类如充值类商户限额300K
硬规则：model18与首单分层与pdlleve综合分，按平台制定策略
灰度20%
paidgrad=DE灰度30%
软规则捞回：paidgrade捞回
规则1：高频下单类任意3小时内，同一uid/ip，openpay订单达到10单，一律拒绝；任意24小时内，同一uid/ip，openpay优惠券使用次数达到5次，无优惠下单
软规则捞回：BL虚拟非虚拟单于model18捞回
1、是否有额度，额度是否满足使用；2、当前是否有逾期订单；3、客群筛选4、高频订单拦截5、uid、IC等黑灰名单
首付策略1、固定0首付平台策略2、首单，非首单使用同样的0首付策略3、新客使用preleve，后续需换首单分层
硬规则：model18与paidgrade，pdllevel，多头，现金贷数据
灰度（对不同的0首付占信灰度）
软规则：paidgrade=E规则多头等规则
定价输出：（只有购物车页）最低首付，最大期数，利率策略应用：Prelevel，Paidgrade，price
灰度80%对软规则捞回
1、当前逾期规则（消分、现金贷、lazada）2、最近3个月历史逾期情况（现金贷、lazada）3、年龄地域限制4、反洗钱名单限制5、商品限制（skuname关键字，黄金，优惠券，topup充值）6、商户限额（TL、XL限额300K）
直接通过：额度200K直接通过
软规则捞回：model14、TL，indosat，PDLlevel，额度使用率，首付比例
稳定、优质老客
客群分流（优质老客在1081，其他在1115规则流）
灰度80%
反欺诈策略：（分客群做策略，维度一样，拒绝阈值不一样）1、验黑灰策略2、设备异常、行为异常、关联异常类策略3、商户反欺诈策略4、单量、充值金额限制5、高风险收货地址管控6、欺诈模型分尾部拒绝7、防电诈、防盗号策略
稳定老客
直接通过：无逾期占信通过
硬规则：利率策略BL虚拟单，非虚拟单与model18
一些对支付成功率要求特别高的商户走收银台前置风控规则
优质老客
新客，待观察
软规则：BL多头规则
客群分类
前置准入规则
定价规则
软规则：首单分层，FDC
反欺诈模型： id_antifraud_28新客搜推模型 id_antifraud_37新客团伙模型 id_antifraud_38老客团伙模型 id_antifraud_76下单盗号模型
非首单
安全校验
软规则捞回：paidgrade，model14等捞回BL虚拟非虚拟单于model18捞回
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