本文来源于:2023鑫智奖第四届中小金融机构数智化转型优秀案例评选,作者:苏州银行

苏州银行:通过反欺诈技术成功阻截黑产中介

2023-06-08 关键词:风控,全国性商业银行,反欺诈2412

一、项目背景及目标


为了保证业务的健康发展,我行通过提升基于互联网模式下的申请反欺诈能力,进而提高风险管理的水平。对其发生的业务进行风险模型设定、欺诈交易监控、风险预警处理和动态安全保护。在避免资金损失的同时,提高客户体验、加强客户忠诚度,树立金融机构的声誉和企业形象。


系统从关键技术、监控范围、业务环节、系统性能、服务模式等多方面实现风险管控的业务和政策需要,达到遏制风险、规范业务、落实监管要求的目的,从而建立完善的业务风险防控流程,为我行高效、安全地发展业务提供帮助。


二、创新点


实时反欺诈系统创新点包括:


1.实时反欺诈风险智能决策引擎:满足在反欺诈业务中,实时接收行内系统调用请求,并在毫秒级返回业务系统风险结果。


2.反欺诈系统计算指标:满足实时获取业务系统的结果数据,并对业务数据按照计算指标进行实时计算。


3.设备指纹:保证设备***性、稳定性、一致性,保证同一台设备在我行有***标识。


4.机器学习模型平台:模型训练,算法中心,采用模型提升反欺诈系统能力。


三、项目技术方案


苏州银行反欺诈系统针对中介防范部署了一整套针对性策略。通过采集客户进件的设备要素,生成***设备指纹,继而通过判断客户当前IP、WiFi、LBS,判断客户是否存在申请位置造假;通过手机号、工作地址、工作单位、关联人关联信息,运用机器学习无监督聚类算法,对高维、高频的大数据进行挖掘,在已知欺诈样本极少且分布稀疏的情况下,通过算法将客户分群,找出离群(异常)簇,有针对性的刻画欺诈客户画像。


同时,该画像衍生的特征工程又能作为人工智能算法的增强因子提升我行异常识别模型的效果;通过关联图谱技术进行深度链路挖掘,打破信息割裂;通过背景识别技术判断申请背景聚集性特征,发现复杂欺诈模式下多层掩饰的可疑主体,判断识别黑产中介参与概率,并针对高可疑申请件引入人工二次核验。通过以上全套反欺诈技术,能够有效识别欺诈客户和中介代办客户,一定程度上保障了我行资金安全。


四、项目过程管理


项目采用分期实现,迭代优化模式。主系统于2020年末上线,截至目前,迭代优化模型政策,并持续引入新技术新功能,不断提升反欺诈系统能力。


五、运营情况


系统运行稳定,专人每日数据分析、监测异常情况,同时结合科技安全部门,采用人防+技防模式,对欺诈风险实行立体化防控方式。


六、项目成效

系统上线以来,累计发现异常数百笔,按笔均授信统计,累计为我行挽回损失数百万元。


七、经验总结


建立欺诈风控团队,采用人防+技防模式,不断引入新技术新功能,同业交流,不断提升反欺诈能力。


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