最近世界的确是不很太平，面临很多的变数。比如最大的超级大国总统上台后出格的言论一再挑动着世界各地从事贸易往来者的神经；比如美军决定在韩国部署萨德反导系统掀起了一轮全民抵制韩国乐天的运动；比如最近通过浏览论坛发现，不少卖家反应迄今有着150年历史的某老牌国际汇款公司无法收付款了。

通过贴中的反馈来看可能是国家加强了对外汇的管控，国内银行出于风险考虑终止了接汇服务，尤其是风险较大的国家（俄罗斯，叙利亚，古巴，黎巴嫩、非洲部分国家），具体执行情况因各个银行的要求可能会有不同，并不是所有的银行明确限制了汇款服务……当然，也不排除有些城市或网点直接停掉了。

做任何事情都是由风险的，风险如何防范，用户便捷性与风险管控之间该如何平衡呢，卖家所选择的收款支付手段自身是怎么工作的呢。带着这些疑问我们去看看全球在线支付的鼻祖PayPal风控是怎么样工作的。

据《麻省理工科技评论》2016年1月刊“LexisNexis（世界著名数据库）的一项调查显示，PayPal的欺诈率是所有交易额的0.32%，比卖家平均面临的1.32%欺诈率要低很多。”

要知道在在跨国交易发生的早起这家巨头也差一点被信用卡撤单、网络钓鱼偷盗账户、洗钱犯罪等恶意欺诈玩死，PayPal上海风控中心是除美国总部以外最大的全球风控中心。

据这个团队的负责人讲风控是一个需要大量数据和技术沉淀的工作，PayPal风控系统是从超过十八年与在线欺诈的对抗中进化出来的，从传统的信用卡盗刷到新兴的脚本，以及自动化大规模欺诈，PayPal针对每一种风险都设计了专门的平台以及模型去应对。此外在数据的质量、算法、以客户为中心理念制定的风控策略这些方面都是他们PayPal不同于其他竞争者的地方。

在被问到风控师日常的工作是什么时候，这位负责人讲：我们拥有工程师与分析师两组交融合作的跨职能团队。具体会有不同的侧重，例如做业务分析和策略的同事，日常更多是在随时关注业务数据的变化，通过案例分析和数据分析相结合来寻找业务中可以提高的地方或是捕捉新出现的欺诈模式。而做模型和算法的同事更多时候是在研究如何提高模型的表现与稳定性，构建新的变量。工程的同事则更关心如何构建稳健高效的数据管道与基础架构等来支撑整个PayPal风控流程的自动化与稳定性。