案例名稱

網貸反電詐數字風控

【資料圖】

案例簡介

在數字支付步入新業態和電信詐騙技術日趨專業的復雜環境下，江蘇銀行結合網貸反欺詐痛點，經過動態數據分析和技術手段升級，行內多系統通力協作，實現網貸反電詐武器不斷升級。

創新技術/模式應用

一是對客戶行為數據采集、清洗、加工，通過機器學習算法，實現被電詐客戶的精準畫像。根據被電詐客戶案例，江蘇銀行對這些客戶的授信、借款等行為數據及信用類、欺詐類數據進行采集分析，刻畫此類客戶畫像，特征之一為申請授信和申請借款之間間隔時間較短，一般在幾小時內完成，幾乎不跨日。

二是結合被電詐客戶畫像數據，強化篩查規則，完善優化專家涉詐模型，快速識別風險事件。專家涉詐模型并非一成不變，始終處于優化迭代中，江蘇銀行網絡金融部與詐騙團隊斗智斗勇，初期被電詐客戶大多一次性支取全部額度，智能外呼提醒客戶后幫助部分客戶免遭詐騙，詐騙團隊警覺后指使客戶拆分額度多次借款，嘗試避免觸發智能外呼，江蘇銀行根據客戶新的行為數據迅速優化專家涉詐模型，做到“魔高一尺、道高一丈”。

三是針對疑似被電詐客戶進行智能外呼提醒客戶存在被欺詐風險，謹慎轉賬。智能外呼技術在此電詐場景應用初期，客戶借款成功后江蘇銀行立馬發起外呼提醒風險，盡力阻斷客戶轉賬，但事后提醒存在外呼成功率不穩定的問題，若客戶未接通或者拒接，則無法有效防范風險、保護客戶權益。

四是風控流程優化，放款前對疑似被電詐客戶進行智能外呼，在客戶確認知曉的情況下再行放款，實現交易的實時監測防控。為提高外呼成功率，江蘇銀行優化風控流程，在放款前進行智能外呼提醒，而專家涉詐模型確保了大部分正常客戶無需接電話，風險防控和客戶體驗得到了較好的平衡。

五是反電詐防控升級，對疑似被電詐客戶設置放款冷靜期，通過彈框提示對客戶進行風險教育。江蘇銀行網絡金融部立足于風險防范，持續加強網貸反欺詐力度，為響應國家全民反電詐的號召，不僅致力于保障客戶利益，更努力加強客戶風險教育，彈窗、短信和電話多維度全方面對客戶進行風險教育，創新使用智能外呼及借款冷靜期等多種模式結合防范電詐風險。

項目效果評估

在電信詐騙愈演愈烈的復雜環境下，網貸業務成為新的重災區。這種電信詐騙方式防范難度較大，因貸款全流程的終端操作均由客戶本人完成，而詐騙分子篩選的目標客群整體資質不低，借款成功率較高，被詐騙分子成功洗腦后最終將借得款項轉賬給詐騙分子。待客戶醒悟后，即使報警也很難追回款項，不少客戶會將矛頭對準放款銀行，期望較少損失，因此銀行面臨著較大的投訴壓力。

江蘇銀行網絡金融部盯緊網貸反欺詐，經過動態數據分析和策略調整，應用行內智能外呼等系統，持續加強網貸反電詐措施，專家涉詐模型對電詐案件識別率高于九成，經智能外呼提醒后被電詐率下降明顯，經過多次迭代優化，近半年已實現零客訴、零詐騙，預計為客戶減少損失不低于500萬元。

項目牽頭人

黃宇

項目團隊成員

黃宇、王峰

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