案例名稱(chēng)

(相關(guān)資料圖)

基于中央風(fēng)控平臺(tái)的線(xiàn)上反欺詐應(yīng)用

案例簡(jiǎn)介

為滿(mǎn)足移動(dòng)支付背景下的復(fù)雜交易風(fēng)控需求，泉州銀行建設(shè)上線(xiàn)中央風(fēng)控平臺(tái)，建立完善的事前、事中、事后全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系。項(xiàng)目利用數(shù)據(jù)挖掘、流計(jì)算等主流技術(shù)，從客戶(hù)信息、賬戶(hù)信息、交易信息中挖掘、分析風(fēng)險(xiǎn)特征，動(dòng)態(tài)地制定和部署風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警規(guī)則，有效地識(shí)別、評(píng)估和控制電子渠道的交易欺詐風(fēng)險(xiǎn)，保障客戶(hù)資金安全。

創(chuàng)新技術(shù)/模式應(yīng)用

1、用戶(hù)身份鑒別。在手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行等前端系統(tǒng)嵌入設(shè)備指紋模塊，為設(shè)備生成唯一ID，實(shí)時(shí)獲取用戶(hù)畫(huà)像及行為數(shù)據(jù)，并結(jié)合操作過(guò)程中的生物特征采集（如人臉識(shí)別）實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)身份唯一性的鑒別。與此同時(shí)，整合內(nèi)外部名單信息，通過(guò)對(duì)用戶(hù)當(dāng)前及歷史行為特征（如交易時(shí)間、頻率、地點(diǎn)、交易對(duì)手等）的分析，劃分交易風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，實(shí)時(shí)采取不同的風(fēng)控手段。

2、中央風(fēng)控建模。根據(jù)監(jiān)管文件、各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)案例提示動(dòng)態(tài)地配置風(fēng)控規(guī)則，并基于穩(wěn)中求進(jìn)的工作原則，以“雙人交叉復(fù)核+風(fēng)控規(guī)則試運(yùn)行”的模式，開(kāi)展風(fēng)控日常運(yùn)營(yíng)工作，有效防范團(tuán)伙作案、電信網(wǎng)絡(luò)詐騙、賬戶(hù)操控、非法集資等電子銀行業(yè)務(wù)典型風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步保障客戶(hù)電子渠道交易的資金安全，促進(jìn)線(xiàn)上業(yè)務(wù)健康發(fā)展。

3、搭建“智能+人工”全方位全流程的風(fēng)控體系。事前，運(yùn)用客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分機(jī)制，靈活部署風(fēng)控規(guī)則；事中，由智能風(fēng)控決策引擎對(duì)客戶(hù)的交易進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)分值，實(shí)時(shí)采取相應(yīng)的風(fēng)控手段（如：人臉識(shí)別輔助驗(yàn)證、交易阻斷等）；事后，人工及時(shí)排查各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警事件，關(guān)聯(lián)分析客戶(hù)的歷史交易、身份特征等，精準(zhǔn)研判，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)采取凍結(jié)賬戶(hù)、禁止非柜面等加強(qiáng)控制手段，將交易風(fēng)控成果延伸至涉詐賬戶(hù)管控；并基于分析結(jié)果持續(xù)優(yōu)化風(fēng)控體系，提升風(fēng)險(xiǎn)防范的實(shí)時(shí)性和精細(xì)化能力。

項(xiàng)目效果評(píng)估

1、建立實(shí)時(shí)交易監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)跨渠道跨場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)定。截至2023年3月份，中央風(fēng)控平臺(tái)的監(jiān)測(cè)范圍覆蓋轉(zhuǎn)賬、取現(xiàn)、登錄等高頻業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)手機(jī)銀行、個(gè)人網(wǎng)上銀行、企業(yè)網(wǎng)上銀行、自助設(shè)備、三方支付等電子渠道；上百條實(shí)際應(yīng)用規(guī)則，對(duì)各電子渠道的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、深入的分析和監(jiān)測(cè)，每日實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交易超1800萬(wàn)筆，極大地提升了線(xiàn)上交易風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)能力。

2、及時(shí)識(shí)別和預(yù)防電子渠道交易欺詐行為的發(fā)生，提升風(fēng)險(xiǎn)防控能力。借助監(jiān)測(cè)設(shè)備、行為、外部環(huán)境等要素，結(jié)合客戶(hù)的歷史信息、身份特征以及實(shí)時(shí)采集的交易數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)和交易的實(shí)時(shí)管控及精準(zhǔn)攔截，有效地預(yù)防了欺詐和違規(guī)行為。近一年，共計(jì)阻斷異常交易超3千筆，對(duì)超過(guò)13萬(wàn)筆的交易進(jìn)行人臉識(shí)別增強(qiáng)驗(yàn)證，為全行客戶(hù)的電子渠道交易提供7*24小時(shí)防護(hù)，取得了顯著的風(fēng)險(xiǎn)防控效果。

3、沉淀全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化風(fēng)控模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)控運(yùn)營(yíng)有效閉環(huán)，提升客戶(hù)體驗(yàn)。運(yùn)用事前、事中、事后“智能+人工”的風(fēng)控作業(yè)流程，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和處置，對(duì)潛在高風(fēng)險(xiǎn)的設(shè)備、IP地址和賬號(hào)等信息進(jìn)行自動(dòng)篩選，加入到黑名單或灰名單庫(kù)中，以便對(duì)后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)行為進(jìn)行快速準(zhǔn)確的識(shí)別和攔截。同時(shí)，在全流程中介入人工干預(yù)，及時(shí)排查黑/灰名單庫(kù)中的數(shù)據(jù)，分析風(fēng)險(xiǎn)交易，以便進(jìn)一步優(yōu)化風(fēng)控模型，降低誤判率，減少對(duì)合規(guī)交易的攔截，在風(fēng)險(xiǎn)防范的同時(shí)保證客戶(hù)體驗(yàn)。

項(xiàng)目牽頭人

陳小彥 數(shù)字金融部總經(jīng)理助理

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員

陳冰、許心怡、黃財(cái)澤

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