支付风控规则

news2024/11/17 10:43:58

支付宝使用基本风控规则

一、 6个规则

1、规则一:30分钟内,不要连续刷3笔(包括失败交易),两笔交易时间间隔大于5分钟,交易金额不要一样,不要贴近限额;

2、规则二:非正常营业时间,尽量不要出现大额的交易

3、规则三:不要重复提交相同金额的订单,不同交易的交易金额要不一样;

4、规则四:单笔交易金额不要是整数,十位个位都不要是零;3个数字不要一样

5、规则五:单卡单日交易总笔数≤3笔,且失败交易比例≤30%;

6、规则六:单笔交易金额不要过大,控制在1W以内。

二、不能刷注册身份证人的信用卡!

三、刚开通的时候请不要大额支付信用卡,请尽量先使用余额,储蓄卡支付几笔以后再使用信用卡支付,第一次信用卡支付额度不要超过1万!

四、不可以长期都是几个固定微信或者支付宝账号使用!

五、请尽量贴近营业执照正常消费金额及消费时间!

六、不可以短时间内同一账号频繁支付!

支付宝收款基本风控规则

1、新入网的商户,需要慢慢增加日流水。单日同一个人交易过于频繁,容易触发风控。

2、在网商户,禁止夜间交易过于频繁(22点-次日8点)。资金交易呈现规律性分散交易、集中交易特征。交易金额为一定金额的整数倍,或接近于一定金额的整数倍容易触发风控(如199元、201元等)。

3、资金交易金额、频度与客户身份、财务状况、经营内容、经济行为等明显不符。

4、交易时间与体育彩票开奖时间、境外主要博彩机构开奖时间、重大体育赛事确定结果时间等具有高度关联性。

5、未经审核批准,擅自变更网址、经营产品或服务项目。

如何躲避风控规则?

一:合规收款,禁止用于: 赌博、套现刷单、虚假交易、诈骗、游戏充值等!!!如果是商家则使用正规商家码收款,避免频繁风控!

二:敢死队,不管新的还是老的,让人工智能知道我们大量的数据,越多越乱越好,这样我们做什么都是对的,因为我们什么都做,但不能一下太多,要有一个比例,比如10%到30%,偶尔还得停一下,给人工智能来一个丈二和尚。让人工智能严重缺少对我们的统计的数据。(比如,收款码一天收几笔,转账收几笔,红包收几笔,转账到银行卡收几笔等)

三:开通远付宝基础版外的套餐服务,通过远付宝独有的运营模式降低风控问题的出现

四:面对投诉人的投诉需要进行协商处理,妥善解决投诉问题。

五:商家自行申诉处理(下方为介绍)

支付宝风控自助解除

新开户的支付宝,如果突然收到大额,或者识别到和以前的支付宝收款码有风控关联,就会出现风控,提示限额,甚至关闭支付权限,这个不用担心,解除方法如下:

1. 打开支付宝 搜索 商家安全服务 或者支付宝直接扫码进入

2. 选择扫码检测——我有订单号

如果你的收款码用支付宝扫码,还能正常拉起,然后付1分钱,去账单里,就有下图这个单号了,复制这个去填上就行,可以一直保留,能一直用。

如果已经不能拉起支付了,可以试下让法人支付宝扫码进入上面的小程序,有个【解除限制】,看看有没有解除。

输入单号之后,一般是有两种情况,刚开始是让你答题,然后不久可能还会风控异常,就让你提交资料了。

先说第一种答题

一共5道题,我把答案发一下

这种提交就通过了,但是很快又有风控,也是重复上面的步骤,就要你提交资料了,就是一些身份证、营业执照,单号就发快递面单就行,审核也很快,还是不行就联系客服协助处理。

特别强调一下,法人扫支付宝,也可以看到消费者投诉。

银行的风控系统规则?

银行的风控系统会设置一系列的规则,你的每一笔交易都会进行检测,如果违反了规则就会触发风控系统,此时就会有人工核实。

具体的规则如下:

1、欺诈手段:伪卡、盗录、切卡、恶意申领、多头授信、虚假申请等;

2、短时间内连续交易多笔,密集使用;

3、时间地点不符合逻辑,半小时前在北京,半小时后在上海;

4、超出持卡人日常使用半径(行为分析);

5、大额整数、连续相同笔数、顶额透支;

6、试探交易,比如先做一笔小额交易,再来一笔大额交易(就为了测试MCC)。或者一笔交易额度不足,金额递减试探。或者先查额度,对照额度来。这都是大忌啊!

7、特殊商店,额外关注。常见于一些高消费场所、高风险场所,比如珠宝首饰手表、赌场夜总会高档商店、批发类、低费率、封顶类。

8、可疑商户如招商积分黑名单、交通黑名单商户。

9、有违规套现“前科”的人或卡或机器或商户。

10、小规模店、新设立商户、高消费场所、高风险场所、店;

11、非营业时间交易;

12、体积小、价值高、易变现的产品;

13、短时间内不同地区;

14、交易失败重复试,如密码错;

15、退货、取消交易频繁;

16、异常店,如平时无流水,某天交易量猛增。

之前的规则,都是人工设定好,系统执行,发现有问题报警人工判定。但是,随着大数据、人工智能等技术的普及和运用,今后的风控系统会更加完善、全面、智能。

例如,通过不断向算法“喂数据”的只能计算模式,算法自己学会了如何区分好与坏,在模型精度和适用性上有了质的提升。

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