Accertify

1. 数据进来　实时通道（下单时同步拦截）或批量通道（文件 / SFTP 事后跑）。
2. 落到一张宽表　所有判断都基于这张表的字段，没有的字段就判不了。
3. 加工数据　清洗格式，调外部服务补地理位置、设备指纹、邮箱画像等。不打分。
4. 一票定案　白名单会员直接放行、命中制裁名单直接拒绝，不看分数。
5. 评分卡加减分　其余因子逐个检查，命中加减分，也可能跳过或提前结束。
6. 按分数线分三档　自动通过 / 人工复核 / 自动拒绝。
7. 执行动作　派进队列、写黑名单、发邮件、出文书。进哪个队列由动作规则决定，分数只决定队列里谁排前面。

规则分五类，只有一类打分

跨客户共享的黑名单（ARID）被刻意限定为只能加分、不能一票定案：别家客户标记的数据，误判率不受自己控制。

1. 进队列　按收单方、卡组织等筛选，可存成常用视图。
2. 点开即认领　不处理要手动还回队列，否则一直挂在自己名下。
3. 看命中了什么　面板列出命中的因子和各自分数，加上订单、设备、名单信息。
4. 下结论　接受 / 拒绝 / 转跟进，结论写回交易，用于统计误杀漏放。
5. 结案后约 15 分钟才搜得到　后台异步处理。

1. 按到期日排序　先处理快到期的，点开即认领。
2. 关联原始订单　自动关联；关不上就手工填订单号，或上传订单证明。
3. 查关联争议　按卡号搜，同卡、拆单产生的多笔争议一眼可见，可批量处理。
4. 备材料　上传证据、写说明、填真实争议原因。
5. 结案三选一　认赔 / 应诉 / 已无法申诉。
6. 自动出应诉材料　选应诉后，系统自动填好文档、组装成材料包，经传真、人工上传或 SFTP 发给收单方。

对照我方：我们现在人工下载材料、去 Provider 端手动提交，等于 Accertify 三种投递方式中的「人工上传」，这一步不落后。差距在投递之前的自动填充与组装，这是最小增量的演进方向。

1. 新建或复制一个改　官方推荐复制：「账单国 = 收货国」复制一份，改成「≠」。
2. 用一笔真实交易验证　看是否按预期命中。
3. 放进评分卡　配三样：顺序、分数、命中后怎么办。
4. 回溯　拿历史交易跑一遍，看误杀和漏放。
5. 提交审批　批准前线上版本不动，批准后整体切换。
6. 上线后看报表　效果数据喂给下一轮，重新定分。

1. 规则库和评分卡是两个东西　规则只定义「怎么判断」，分值配在评分卡里。同一条「高风险国家」规则，在信用卡业务的评分卡里可以值 5,000 分，在钱包充值的评分卡里值 2,000 分。调权重是改评分卡，不是改规则。
2. 加工类规则和判断类规则平级　因为评分前数据必须先「建」出来。要比对账单地址和收货地址，得先调服务把两个地址补齐、格式化。所以规则引擎不只是判断器，也是数据加工管道。
3. 动作也是规则　派队列、写名单、发邮件、生成文书、甚至发起扣款，都是规则类型。这意味着运营动作可以被配置，而不是写死在代码里。

因子分四类

「算频次」最值钱：单看一笔看不出问题，放到时间线上才露馅。比如同一个手机号注册了 5 个账户，每个账户单独看都正常。

名单的「置信度」

名单里每条记录都带一个 1–9 的置信度，表示有多确定它是坏的：人工确认的欺诈者标 9，系统自动拉黑、还没人核实的标低一点。置信度不参与乘法，每个档位算一个独立因子，各配各的分（例如「黑名单 · 置信度 9」+3,000，「黑名单 · 置信度 5」+1,000）。这样系统自己猜的和人确认过的，不会被同等对待。

顺序号按 10 递增，方便以后往中间插新因子。

顺序为什么重要

如果只是加减，先算后算结果一样。顺序起作用，是因为每一项可以决定后面还要不要继续检查：

• 提前结束——白名单会员排第一，命中就放行，后面的加分项根本不会检查。
• 跳过——命中某个重大风险后跳到结尾，省掉中间的检查。
• 中途看分——跑到一半先结算一次，后面可以写「分数超过 40,000 才去调付费验证服务」，低风险的单就不花这笔钱。

为什么分数配在评分卡上，不跟着因子走

因为同一个风险点，在不同业务里严重程度不一样。「账单国 ≠ 收货国」在跨境电商里很常见，给 100 分就够；在本地钱包充值里就很可疑，该给 2,000 分。一个因子可以放进多张评分卡，每张配不同的分。调分数只动评分卡。

示例：一笔 $2,000 的交易

分数拿来干什么

1. 划分数线　低分自动放行，中间交人工，高分自动拒绝。
2. 决定先看哪单　人手有限，分高的先审。这其实是分数最常用的地方。
3. 控制成本　中途看分，只对高分单调用付费的外部验证。

想表达「两个因子同时出现才特别危险」（比如大额 + 高风险国家）？加减做不到相乘，只能把两个因子合成一个新因子 AU|大额 单独配分，或者写脚本。

好比「作弊直接零分」，卷面得多少分都不看。这类因子还带一个测试 / 生产开关：先在测试状态下观察，确认没问题再切到生产才真正生效。

所以系统里同时有三种判断方式：模型给概率、评分卡给分数、一票定案的因子直接给结论，各管各的场景。

这也解释了为什么只做加减：统计模型算出来的本来就是「每个因子各占多少分」，和银行信贷的评分卡是同一个思路。