BIN Lookup & Risk Scoring (BillionCore)

Score any card BIN for approval, rebill and refund/chargeback risk — approve/review/decline in under 1ms.

原始信息汇总

数据集概述：BIN Lookup & Risk Scoring (BillionCore)

核心功能

• 输入：6–8 位卡 BIN（银行卡识别码）。
• 输出：在亚毫秒内返回以下信息：
  • 决策：approve / review / decline 及原因。
  • 风险评分：0-100 分的风险分数。
  • 发行方数据：品牌（如 Visa）、类型（如 credit）、银行名称、国家。
  • 媒体购买视角：批准可能性、续费概率、退款/退单风险、预计生命周期价值（LTV）。

主要用途

• 支付与反欺诈：在结账时筛查卡 BIN，路由或阻止高风险交易。
• 联盟营销/媒体购买：在扩大支出前识别高风险、高退单率的 BIN。
• 风险团队：按 BIN 衡量流量质量。

技术特点

• 基于 Go 语言的内存引擎驱动，支持亚毫秒级响应。
• 仅需 BIN，无需完整卡号，不存储敏感信息。

端点详情

• 端点：GET /api/bin/lookup
• 请求参数：

参数	类型	必填	描述
bin	string	是	6–8 位卡 BIN（例如 453998）
country	string	否	交易国家，ISO-2 代码（例如 US）
profile	string	否	retail（欺诈视角）或 affiliate（媒体购买视角）
price	number	否	续费/票价，用于计算 LTV 和经济指标（例如 49.99）

• 示例响应（部分）： json { "success": true, "data": { "bin": "453998", "country": "US", "action": "ENABLE", "issuer": { "card_brand": "visa", "card_type": "credit", "issuer_name": "Example Bank", "country": "US" }, "bin_performance": { "risk_score": 7, "first_rebill": 76, "rebill": 46, "refund": 2 }, "recommendation": { "decision": "approve", "reasons": ["Low risk score", "High first-rebill rate"] } } }

适用场景

• 支付与反欺诈：在交易前快速决策，降低欺诈损失。
• 媒体购买：按地理区域比较批准率和续费率，优化广告支出。
• 风险分析：监控不同 BIN 的流量质量，识别高风险卡段。

注意事项

• 数据覆盖主要集中于主要发行方和地区，部分长尾 BIN 覆盖较弱。
• 响应时间极短（亚毫秒级），适合高并发场景。