【資料圖】

導語：招商銀行信息技術部零售應用研發中心副總經理胡明艷指出，基于數字化、智能化技術的應用，金融反詐治理體系已呈現出場景化、平臺化、生態化的特征，通過各類創新技術的突破，也推動了銀行反詐實時性、賬戶合規偵測精...

在電商平臺“618”“雙十一”“818”等購物節大促之際，電信網絡詐騙再次冒頭。近年來，黑灰產團隊的欺詐手段不斷翻新，欺詐團伙越來越善于利用數字技術，精確識別欺詐目標后采取措施，對用戶實施詐騙。

為此，21世紀經濟報道-21世紀資管研究院舉辦“科技賦能金融機構反欺詐反洗錢手段升級”線上圓桌會，探討金融機構、互聯網、金融科技公司如何升級、革新反欺詐手段，提高事前預防識別能力，做好中間環節攔截能力，完善事后風控模型迭代。

會上，招商銀行(600036)信息技術部零售應用研發中心副總經理胡明艷指出，基于數字化、智能化技術的應用，金融反詐治理體系已呈現出場景化、平臺化、生態化的特征，通過各類創新技術的突破，也推動了銀行反詐實時性、賬戶合規偵測精準性等方面能力提升。

在風控的事前、事中、事后環節，銀行往往在中間攔截環節承擔著至關重要的作用。胡明艷表示，要做好中間攔截環節有賴于銀行整體的風控體系能力建設，招商銀行通過智慧風控生態體系覆蓋線上業務的全生命周期流程。

“目前對銀行比較大的挑戰，在于事中實時的風控攔截。”據胡明艷介紹，過去基于歷史標簽庫和專家規則，機構往往已經建立起較為完善的風控模型，但如要做到實時攔截，還有很多技術亟需突破。

從招行的實踐經驗來看，胡明艷認為通過三個方面技術能力建設可以實現風控實時攔截的難點突破。

第一是建立海量大數據計算、實時、高可靠的引擎。由于線上平臺的交易量較大，尤其在登錄、轉賬、支付等環節，要做到實時攔截，需要有較高性能的風控引擎來支撐。為此，可綜合運用包括內存計算、批流計算、圖計算、快速實時決策等多種技術組合能力，實現系統分布式的橫向水平擴展，以確保面對電商大促或突發特殊情況時，系統得以保持穩定。

第二是在實時風險偵測AI模型訓練方面做出突破，積極引入有效外部數據，彌補單純使用銀行數據不足的痛點，從傳統的監督學習轉向與無監督學習的訓練方式相結合，不斷提高銀行機器學習模型的精準度。

第三是加強關系圖譜關系的計算，基于線上實時交易特征與歷史交易作比對，有效構建起包括信息流、資金流在內的全鏈路拼圖，及早精準識別欺詐交易，進而達到實時控制攔截風險的目的。

在提高風控效率以外，如何兼顧正常客戶體驗也是銀行在反詐過程中的一大難點問題。胡明艷觀察到，由于一些風控手段的疊加，導致客戶體驗有所下降。

對此，胡明艷提出三點解決方案，首先是銀行自身在精準風控核心能力的持續建設；第二是針對不同風險等級的可疑交易，可采取多種靈活反詐的管控手段；第三是呼吁公安機關、支付清算機構、運營商、銀行等多部門建立協調統一的安全可信聯動機制。

據胡明艷介紹，目前招行重點采取的差異化風險處置策略。例如對電信詐騙的潛在受害者進行自動彈窗提示；對涉嫌買賣出租賬戶的可疑賬戶，進行強生物識別的核身校驗；對有較高風險的電詐受害者進行客服勸阻等人工審理干預，從多個維度聯合提升客戶體驗。

面對未來反詐體系的建立，胡明艷指出，希望建立起多機構聯合治理的體系，在數據和能力方面實現共享，“通過內部技術能力提升與外部合作，保護客戶的每一分錢。”

關鍵詞：