自由信号与交易评分

1）为什么得分以及它如何影响货币化

• ↑ Approval Rate不增加充电器，
• ↓ SCA/挑战赛和札幌的成本，
• 通过可持续的COF/MIT支付↑ LTV，
• 提供商/银行的PSD2-TRA（交易风险分析）。

2）信号图（收集的内容）

2.1设备识别/会议

设备指纹（canvas/webgl/audio, user-agent,字体,timezone,语言）。
Cookie/LocalStorage/SDK-ID,可持续标识符（隐私安全）。
仿真器/rut/越狱，代理/VPN/datacenter-IP，TOR。

2.2地理和网络

IP地理vs BIN国家vs计费国家，网络延迟/RTT，ASN/提供商。
IP/地理交换频率，已知的"有毒"子网的"跳跃"时间区。

2.3支付属性

BIN：计划，国家，银行，借记/贷款/预付款，商业/个人。
MCC 7995，金额/货币，代币/卡/设备/帐户尝试的频率。
3 DS历史（frictionless/challenge），AVS/CVV正常化，network tokens（VTS/MDES/NSPK）。

2.4行为与生物行为

输入速度/节奏，共计，字段顺序，CVV/索引错误。
"机器人"模式（无头，自动点击），异常循环。

2.5帐户和链接图

KYC通过的帐户年龄，与设备/付款的捆绑。
图：帐户之间的共享设备/IP/卡,多站点群集。
存款/提款历史记录，游戏行为，退款/付款。

2.6外部来源

IP/设备/BIN黑名单，反欺诈服务的行为信号，风险区域/时间窗口。

3） Fichestor和数据质量

Feature Store： Fitch的统一定义、转换、TTL/时间窗口 （1h/24h/7d/30d）。
在线/离线平价：在realtime和培训中实现相同的转变。

数据控制： schema validation, "not null",范围,反下载（泄漏）.

标签：标记chargeback, confirmed fraud, friendly fraud, legit with date；应用"延迟真相"（标签延迟）。

4）得分方法

4.1规则（策略引擎）

快速和可解释：geo mismatch+velocity → 3 DS。
缺点：僵硬，很多假阳性。

4.2个ML型号

GBDT（XGBoost/LightGBM/CatBoost）是表相的标准。强解释性（SHAP）。
图形模型（GraphSAGE/GAT）-用于设备/IP/映射链接。
神经网络（TabNet/MLP）-当存在许多非线性/相互作用时。
合奏：GBDT+图形栓塞（node2vec）+规则。

4.3反常主义

分离森林/LOF/AE，用于新市场/疲软的历史；用作信号而不是最终判决。

5）阈值战略和SCA/3DS

• 'score ≤ T1' → approve（在eEA：PSP/银行的 TRA-exempt中，如果有）
• 'T1
• 'score> T2' → decline/请求替代品 （A2A/钱包）

校准：根据CBR%和AR%目标显示T1/T2,同时考虑到挑战成本和chargeback风险。在PSD2区域中，在合作伙伴处使用TRA，其中提供商的frode rait<发行商阈值。

6）在线决策架构

1.预告步骤：收集device/geo/velocity → ≤ 50-150毫秒得分。
2.解决方桉：approve/3ds/decline/替代路由（PSP-B，另一种方法）。
3.3 DS集成：如果软锁线→与SCA重播,而无需重新输入卡。
4.逻辑：我们保留"得分"，顶级魔术师（SHAP top-k），接受的动作和授权结果。
5.背面循环：charjbacks/disputs →标签到fichestor。

7）特定fichi（cheat-sheet）

• 尝试使用device/IP/token/account/email 唯一卡/BIN/每台设备的故障百分比 '05/ 14/54/51/91/96'

Geo/Net:

IP_country ≠ BIN_country;distance(user_profile_geo, IP_geo)

ASN类别（暴民/居民/数据中心）,代理/副中心

Behavioral:

time_to_fill_form, focus switches, paste_rate, typo_rate

"夜间窗口"通过帐户的本地时间

Payments:

新的帐户BIN/银行，预付款/预付款，首次COF交易

3DS_method_done，过去的挑战突出，AVS/CVV正常化

Graph:

degree（设备）,triangles,通用IP与charjback群集embedding_score（接近亲密群集）

8）偏见的可解释性和控制

用于T1/T2边界解决方桉的SHAP/feature importance。
ML之上的"安全网"规则：例如，"CVV=N" ⇒挑战赛/决胜局，无论得分低。
公平政策：不使用禁止的属性；对间接歧视的审计。

9）实验和校准

A/B测试：基线规则vs ML；ML-on vs ML-off;不同T1/T2。
度量标准：AR、CBR%、3 DS rate、Challenge success%、Cost/approved。
Profit weighted ROC：优化不是真空AUC，而是经济学（loss matrix：FP=损失周转，FN=chargeback-loss+fees）。

10）监控和漂移

关键信息的数据漂移（PSI/KL）；目标漂移（charjbacks）。
Alerts：在BIN集群/国家中增长'score> T2'；3 DS之后的"05"激增。
定期重新学习（每周/每月），安全执行（阴影→金丝雀→完整）。
校准控制（Brier得分，可信度曲线）。

11）与路由和PSP的关系

评分会影响智能巡回赛：对于边缘选手，以BIN/发行人的最佳 AR发送到PSP。
当ACS/发射器降解（"91/96"激增）时，暂时升高T1（从低风险中升高frictionless）或重定向到PSP-B。

12）流程和"政府"

模型卡：所有者，版本，发布日期，目标KPI，风险。
变更控制：用于新规则/阈值的RFC，记录结果A/B。
PSD2的TRA基座包：方法论描述，模型度量，过程频率。

13）反模式

将离线和在线幻灯片溷合在一起，而不控制延误→泄漏/虚假胜利。
在高峰时段做"全面决定"-杀死AR和LTV。
仅依赖规则或仅依赖ML。
忽略SCA软信号,必要时不启动3 DS。
在没有掩码的情况下编写PAN/PII-PCI/GDPR违规。

14）实施支票

• Fichestor具有在线/离线平价和电路验证。
• 正常化AVS/CVV/3DS，BIN服务，设备指纹打印。
• GBDT+规则安全网+（可选）图形嵌入。
• AR/CBR/Cost下T1/T2阈值校准；SCA/TRA政策。
• 在线计分服务≤150 ms, SLA/Alerta.
• A/B基础架构和经济指标（profit weighted）。
• 漂移监控，定期重新培训，发布日志。
• PCI/GDPR策略：PAN安全,PII最小化,可解释的解决方桉逻辑。

15）摘要

iGaming中的强反氟化物是以下组合的组合：丰富的信号（设备/geo/BIN/行为/图形），稳定的fichestor，ML+规则合奏，SCA/TRA下的清晰阈值策略以及操作学科（A/B，漂移，explainability）。所以你会扣留转换，减少钱包并使收入可预测。