截止2014年底,我国信用卡发行量已超过4亿,商户数量持续增长,全国的受理商户以增长到29.8万家,ATM机达到6.4万台,POS机约47.6万台。国内机构达到125家,在信用消费理念进入我们的生活同时,信用卡风险问题也是日益突出,特别是在当前经济滑坡的大形势下,我国信用卡欺诈风险已进入多发、高发时期。近年利用信用卡预授权漏洞大额套现的行为继续攀升,银行在经营管理过程中面临的欺诈风险也越来越大。信用卡欺诈分为申请欺诈和用卡欺诈,申请过程中经办人无需与申请人见面,且业务量大,无抵押品,所以申请欺诈常常发生。对已经发卡的客户,监管不严格,没有把控好客户的用卡走向,所以套现、异地盗刷等用卡欺诈也时常发生。国内大多数商业存储机构位于风险监管的初始步骤,与世界级别的存储机构对照,其监管定义、管理框架,和监管测控方案、系统、技术人员等部分都嫌不足,这点和现有的欺诈类型构成较大反差,因而我国在相关操控以及装置模型的构建、业务操作、系统平台以及反欺诈技术等各方面都面临挑战。本文介绍了信用卡风险的概念和分类,欺诈风险的重要性,研究了国内外反欺诈研究发展现状,分析了反欺诈系统在国内商业银行中实施的程度和遇到的障碍,在信用卡欺诈环境的背景下,介绍了银行信用卡的工作审核流程、反欺诈所需的技术以及系统的需求和功能分析,提出了一个符合反欺诈现状的反欺诈系统模型。本文选用的核心处理技术是中文模糊匹配算法,结合大数据,采用了数据流引擎类技术、规则化推理引擎类技术和决策树引擎类技术,实现了对大量数据的灵活操作处理和匹配,由于申请信用卡的客户众多,银行难以发现他们的用卡特征,针对客户用卡行为监管就显得缺乏依据,为此,银行可利用数据仓库中的消费地址、消费金额、商品类型等对客户进行划分,发现客户的用卡特征,从而防范用卡欺诈。对银行现有的系统条件没有过高的要求,因此从管理和维护成本方面考虑,都适合在国内商业银行推广,最后论文对研究结果进行了总结,并提出了未来的发展方向。