广发信用卡的智能风控在识别交易风险并进行拦截方面有以下特点和作用：
智能风控体系的构成
数据收集与整合
广发信用卡通过多种渠道收集数据，包括客户的基本信息（年龄、职业、收入等）、消费历史（消费地点、消费类型、消费频率等）、还款记录以及外部数据（如征信数据、行业风险数据等）。这些海量的数据为准确识别风险奠定了基础。
风险识别模型
基于规则的模型：制定一系列预设规则，例如，当一笔交易的金额超出持卡人平常消费金额的数倍且交易地点为高风险地区（如诈骗高发的特定国家或地区）时，系统会触发风险预警。
机器学习模型：利用机器学习算法，如决策树、神经网络等。通过对大量历史交易数据（其中包含正常交易和欺诈交易数据）的学习，模型能够自动识别交易中的异常模式。例如，它可以学习到某个持卡人通常在工作日的白天进行小额消费，而突然在深夜出现一笔大额消费时，就可能存在风险。
交易风险识别的方式
消费行为分析
消费地点异常识别：如果持卡人的信用卡平时主要在本地消费，突然在短时间内出现异地，尤其是距离较远地区的消费记录，系统可能会将其判定为高风险交易。例如，持卡人上午还在本地进行消费，下午却有一笔在千里之外城市的大额消费，这种不符合持卡人正常消费轨迹的情况会被重点关注。
消费类型突变识别：系统会分析持卡人的消费偏好。若持卡人平时主要进行餐饮、超市购物等小额消费，而突然出现奢侈品店或赌场等高风险场所的消费记录（如果是非法赌博地区），这可能被视为异常交易。
消费时间规律分析：根据持卡人过往的消费时间习惯进行判断。如持卡人通常在周末进行娱乐消费，而在工作日凌晨突然有一笔大额消费，这种不符合其消费时间规律的交易可能存在风险。
金额特征识别
大额异常交易检测：当一笔交易金额远远超出持卡人的信用额度或者日常消费金额水平时，容易被视为高风险交易。例如，持卡人的月平均消费为5000元，信用额度为2万元，突然出现一笔5万元的交易，系统会对其进行严格审查。
整数金额风险评估：某些诈骗交易往往会使用整数金额，如10000元、5000元等。智能风控系统会对整数金额的大额交易提高警惕，尤其是当这些交易同时还伴有其他风险特征时，如交易地点异常等。
拦截交易后的处理
通知持卡人
一旦交易被拦截，广发信用卡会通过短信、电话或者手机银行APP通知持卡人。通知内容会包括交易被拦截的原因、涉及的交易金额和商户信息等，以便持卡人确认是否存在风险。
风险核实与解决
持卡人可以根据通知内容进行反馈。如果持卡人确认交易是本人操作且无风险，例如是因为持卡人正在旅行而出现异地消费等情况，银行会在核实身份后解除拦截并允许交易继续进行。如果持卡人发现交易存在可疑情况，银行会协助持卡人采取进一步措施，如挂失卡片、报警等。
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