信用卡风控如何识别套现

信用卡套现是指消费者用信用卡提取现金的一种行为，该行为可以通过不正当的手段实现，一旦被套现，不仅消费者会蒙受损失，银行也会面临巨大的风险压力，针对信用卡套现的风险，银行需要实施相应的风险控制措施，以保护客户的利益，维护银行的声誉。信用卡网详细介绍信用卡风控如何识别套现。

一、信用卡套现的行为特征

信用卡套现是通过提现、支付宝转账等方式将信用额度换成现金的行为。看起来和信用卡正常使用没什么区别，其行为特征是有明显区别的。

1、频繁提现

信用卡套现者通常会频繁提现，每天结算后便迅速再次提现。对此，银行可以通过监测信用卡的每日交易次数以及提现的时间间隔等方式识别是否存在套现行为。

2、大额提现

相对于信用卡正常使用者，套现者通常提现的金额较大，这一点也是其行为特征之一。银行可以通过对信用卡的提现限额进行管控，限制单笔提现金额和每日提现次数，遏制信用卡套现现象。

3、跨区域套现

信用卡套现者为了逃避监测，会选择跨区域套现。银行可以通过多区域交易监测，对异地交易等异常交易情况进行实时监测和分析，以便识别以及防范套现行为。

二、模型建设与优化

针对信用卡套现问题，银行可以建设套现识别模型，这一模型包括信用卡特征分析模型以及套现行为预测模型。

1、信用卡特征分析模型

银行可以通过该模型对信用卡持卡人的行为特征进行分析和评估，包含持卡人的个人基本信息、交易信息、行为偏好等等，通过建立信用卡持卡人的全维度行为标签，来进行对信用卡套现行为的特征识别。

2、套现行为预测模型

模型主要是通过对海量数据进行录入、处理和分析，通过机器学习等人工智能技术，对信用卡套现行为进行预测。并从中筛选出一定比例的可疑账户进行专项核查和跟踪。银行在使用套现行为预测模型的还需根据专业的业务知识持续优化模型，进一步提高模型的准确性和针对性。

三、技术手段应用

为了更好的防范信用卡套现风险，银行需要大力发展科技技术，建立完善的风险控制系统，还需要运用先进的技术手段进行识别与管控。

1、人工智能技术

人工智能技术可以分析海量历史数据，识别出信用卡套现的容易出现的规律和趋势，通过数据挖掘和建模等技术手段精确识别套现行为，实时预警。

2、大数据技术

大数据技术可以对数据进行快速处理，帮助银行识别出套现行为。建立风控模型的过程中，也会用到大数据挖掘的技术来寻找规律和特征，为建立完善的套现识别模型提供有力的数据支持。

3、人脸识别技术

通过将信用卡消费终端和人脸识别技术进行结合，消费时进行人脸识别比对，能够较好的杜绝套现行为，技术需要硬件设备支持，推广运用上需要花费较多的成本。

信用卡套现行为在如今社会中十分普遍，对于银行来说，若不能有效的识别和防范该行为，很容易造成损失，建设完善的套现识别与预测模型，结合先进的技术手段，自动化规范管理、预警、监控与反馈是相当有效的方法。

银行应该不断地改进和完善自己的风险控制系统，不断创新和优化风控的技术体系，全面提升银行内部管理的也能够打造出一个更加安全可靠的信用卡市场。