反欺诈是对包含交易诈骗，网络诈骗，电话诈骗，盗卡盗号等欺诈行为进行识别的一项服务。在线反欺诈是互联网金融必不可少的一部分，常见的反欺诈系统有：用户行为风险识别引擎，征信系统，黑名单系统等组成。

通过这一架构，能有效支持银行风险管理，满足风险管理发展的需要。银行可根据自身风险管理的当前业务需求和未来发展的目标，以及银行业务系统环境来实施该架构，如图《反欺诈系统》所示

信用卡交易反欺诈系统包含五个部分，数据采集，欺诈侦测，系统管理，报表，数据库。

数据库包括规则库，欺诈交易库，受检交易库，信息库和行为模型库。规则库记录侦测欺诈交易所用的规则；信息库记录系统维护信息；欺诈交易库记录已被欺诈系统确认为疑似的欺诈交易；受检测交易库记录银行卡交易。

系统管理部分负责处理欺诈监控，参数管理，交易查询，规则管理。它维护整个系统的运行稳定。风险管理部门操作员通过系统管理模块对欺诈交易进行处理，负责连接案件管理系统，通过系统管理将可疑交易提交给案件管理系统进行下一步的处理。

数据采集负责交易筛选，字段裁剪，数据加载。采集的数据来自于受检测交易库。数据采集子系统负责获取各种规格交易数据，将这些交易数据转换为统一的，能够被侦测子系统识别的格式。这样侦测子系统就可以专心关注于检测工作，而不必关心外部交易格式的变换。

欺诈侦测负责交易评分，规则检测，欺诈入库。它是整个反欺诈系统的核心子系统。包括计分引擎模块和规则引擎模块。

监控报表对交易反欺诈系统的应用和管理极为重要。主要分为管理应用、业务统计、系统安全几大类。报表可以帮助业务和风险管理人员了解欺诈侦测的效果以及人员的分配情况。同时通过对流程的监控和报表的分析，可以对现有规则进行评估，对效果不理想的部分进行必要的修正和调整，从而能够实现信用卡交易反欺诈规则随时间以及欺诈模式的变化而逐步变化。另外，还可以帮助合理的分配人员，使审核人员的效率得以充分发挥。监控与报表体系设计的合理性与否，将直接关系到系统的最终应用效果。