一、项目背景及目标

随着银行业务的不断创新和发展，服务的渠道越来越丰富，涵盖了第三方快捷支付、手机银行、网上银行等各渠道，且各渠道的交易规模也将越来越大，如何有效保障客户信息和资金安全，防范电信诈骗、网络黑产以及羊毛党等风险，维护银行品牌形象和声誉已成为迫切需要解决的问题。

《中国人民银行办公厅关于强化银行卡磁条交易安全管理的通知（120号文）》要求金融机构采用安全锁，建立基于大数据技术的风险防控机制等提高对交易风险的防范和监控：“一是基于高风险交易特点和持卡人行为特征，建立风险评估模型。二是根据风险等级实施差异化风险防控。对于风险较大、可疑程度较高的磁条交易，采取精准识别、实时拦截等措施。三是通过交易行为分析不断优化风险评估模型，提高欺诈交易拦截成功率，切实提升银行卡交易安全防护能力。”

广州银行构建全渠道账户风险监测规则模型，完成了线上线下多类渠道监测服务，建设覆盖账户开立、使用、变更、撤销全生命周期的风险管控系统。

二、项目/策略方案

广州银行全渠道账户风险监测系统采用前后端分离设计，前端采用VUE框架设计，支持各种主流浏览器访问，后端采用JAVA开发，结合各种开源大数据组件，基于海量的设备安全数据、威胁情报数据和用户行为数据，利用流式分析处理、数据挖掘和机器学习等关键技术，构建出独有的以设备安全为核心的智能实时身份反欺诈模型，实时保护用户交易。

1）决策模型中心

决策模型中心是全渠道账户风险监测系统的核心功能模块，主要包含特征算子库、模板管理、指标管理、名单管理、决策引擎五个功能模块。系统提供特征算子库的算子及特征因子。决策者将算子和特征因子配置到计算指标和规则模板中，形成决策策略的规则集。积木式的算子和特征因子支持多种灵活规则配置方式。系统选择在不同渠道及场景下对应规则集进行使用。名单管理也支持名单库的增减，支持沉淀和添加名单。系统通过规则引擎和黑名单库的互补，大幅度提升侦测率、降低误报率。

2）风险分析中心

风险分析中心作为全渠道账户风险监测系统的数据驾驶舱，可洞察风险趋势、风险地图、风险操作分布、风险时段分布，一键式获取渠道风险详情，支持地理、时间等多维度分析，涵盖多样化的趋势分析图，同时规则效能分析模块，及时提供规则运行情况报表，统计高频命中规则，一键链接规则详情命中明细数据，提高账户管理主动性、前瞻性和时效性。

3）案件管理中心

案件管理中心作为全渠道账户风险监测系统的事后处理模块，业务人员可通过核查大盘洞察核查进度、核查结果分布及趋势、核查人员工作量及效率等，以便及时调整风控策略及分单策略，结合系统管理中心，同步机构及用户信息，做到问题事件单的精准派发及完善的审批流程提高行内账户管理敏捷度及合规性。

三、创新点

1）全面的交易防控体系

系统涵盖了行内手机银行、直销银行、网上银行、柜面渠道、ATM渠道、POS渠道等线上线下多类渠道场景，通过建立实时风险防控规则，利用各类交易与行为数据，对用户操作过程中的欺诈风险进行自动化实时甄别、预警和处置，提高我行风控事件处理能力和处理效率，大化保障客户账户安全与资产安全。

2）可靠的设备指纹技术

设备指纹技术基于底层设备硬件的指纹算法，结合后台设备库中的海量信息，为设备产生全球***ID，有效确定了设备***性，即使在设备刷机、篡改设备信息、更换设备硬件、应用升级等各种情况下，也能保证***性，为应用程序提供了数据统计的***索引。

3）灵活的可视化管理平台

提供图形数据可视化的智能行为认证管理平台，支持多维度报表、图表的统计查询，让管理者更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

4）丰富的风险规则体系

提供完善的“专家+监管+反诈”规则体系，目前针对金融业务提供有超过5000多条规则，从时空、行为、频次、习惯多维度防控风险事件，积木式的算子和特征因子支持多种灵活规则配置方式，提高数据的利用度及规则迭代的敏捷性和可操作性。

 5）便捷的数据回溯机制

数据回溯机制是建设全生命周期管理的模型实验室关键一环，全渠道账户风险监测系统提供历史周期风险变化趋势的同时，支持使用任意时间范围的历史数据进行新模型测试，方便及时预估迭代模型的效果，助力模型的精准调优。

四、项目过程管理

项目总体实施周期约6个月，分三个阶段完成，分别是完成系统决策模型中心及案件管理中心功能建设；完成离线统计模块及风险分析中心的建设；完成名单数据及外部数据对接、迭代升级规则模型。

五、运营情况

广州银行全渠道账户风险监测系统为十余个线上线下渠道，共计139个交易场景提供实时的联机风险监测服务，毫秒级返回决策结果，日均处理交易约10万笔，高风险率维持在0.1%左右，在不降低客户体验的前提下，实现快速、动态和有效地风险监测与控制，为业务开拓保驾护航。在系统设计上，所有业务节点均实现双机热备，保障业务连续性，支持7x24小时无间断运行。系统兼备熔断保护机制：在系统吞吐能力不足时，支持多种自动触发熔断的机制，实现同步转异步处理，以及降级保护机制：支持动态切换指标计算精度配置，在系统吞吐能力不足或响应暂时超标情况下，支持各类指标计算精度降级，以提升系统计算吞吐能力。同时规则计算的特征数据一般按规则关联的主体分类存储，每类数据不会冗余存储，一般少满足规则统计的周期，计算的复杂度不会随着渠道和业务量的增加而直线上升，实现系统可持续性及平稳运行。

六、项目成效

广州银行通过全渠道账户风险监测系统项目的实施，依托丰富的黑产电诈对抗经验和完善的风控关键技术体系，构建了可覆盖全渠道全交易业务的事前、事中、事后环节的风险防控体系，从时间跨度、地理位置、行为分析、设备风险等多个维度防范账户欺诈行为，大幅度降低了各类风险事件的发生可能性，有力提升广州银行在账户风险监测环节主动监测的能力。全渠道账户风险监测系统上线以后，从初人工导入数据分析到目前平台提供的可视化报表分析，极大提升了分析效率，方便挖掘更有价值的数据，发现更多业务痛点，解决了更多实际问题。

七、经验总结

随着互联网信息技术的快速发展，特别是移动互联网金融业务，欺诈者通过伪造真实用户身份，如利用购买到的个人信息，实施欺诈行为。除了线上渠道外，传统渠道也存在诸多风险，例如：POS机套现、ATM伪卡造成的盗转盗刷、柜面人员违规操作致使客户账户信息泄露甚至资金损失等风险，这也成为制约城市商业银行业务发展的安全陷阱。全渠道账户风险监测系统的建设，其完善的防范体系、灵活的模型中心、丰富的监控报表，满足监管要求，降低各类风险事件发生可能性，也给业务人员提供良好的使用体验，方便及时、直观地掌握渠道风险趋势，打破传统技术手段的瓶颈，实现账户风险监测的智能化、自动化和数字化，促成综合管理效能显著提升，保障城市商业银行金融业务的安全和快速发展；全渠道账户风险监测系统的建设，助力广州银行加快数字化能力建设与金融数字化转型，其项目成果为其他中小银行等金融机构提供了较好的推广借鉴经验。下阶段，广州银行将继续努力，不断完善全渠道账户风险监测系统建设，进一步加大推广应用力度，全面提升全行一体化的欺诈账户和交易行为的智能分析与监测能力。