一、导论：齐商银行反诈新征途，精准治理启航

在当今金融环境日益复杂多变的背景下，传统治理模式在应对诈骗行为时显得力不从心，其难以精准识别的局限性导致金融机构不得不采取“一刀切”的风险防控措施。这种做法虽在一定程度上降低了风险，但不可避免地牺牲了金融服务的效率与客户的合理需求，从长远来看，其负面影响日益凸显。2022年9月2日《中华人民共和国反电信网络诈骗法》的颁布，为金融机构指明了方向，强调在打击诈骗的同时，需兼顾金融服务的连续性和客户体验，维护金融市场的健康稳定。

齐商银行作为地方性的市民银行，深刻认识到在反诈斗争中寻求平衡的重要性，致力于在风险可控的前提下，积极探索金融服务与民生服务的和谐共生之道。2023年，齐商银行迈出了关键一步，正式上线了新账户风险管理系统，标志着齐商银行在反诈资金链精准治理领域取得了重要进展。该系统依托大数据、人工智能等先进技术，实现了对资金流向的实时、全方位监控，构建了从事前预防、事中监控到事后处置的闭环管理体系。通过精准识别与快速响应，有效阻断诈骗资金链的蔓延，保护客户资金安全。同时，该系统还注重维护银行核心系统的稳定性和扩展性功能，确保在严格防控风险的同时，不影响正常金融交易的顺畅进行。未来，随着反诈技术的不断进步和应用的深入，齐商银行有望在反诈资金链精准治理领域取得更加显著的成效，为实现服务社区、支持小微企业、促进民生、保障资金安全的使命和愿景贡献更大的力量。

二、困局：反诈资金链治理路上的荆棘丛

（一）资金链的隐匿性与追踪挑战

1.碎片化交易与资金洗白的迷雾

诈骗分子通过精心策划的交易模式，将非法资金无声息地融入正常的金融交易中，利用金融体系的复杂性进行资金洗白，这种碎片化交易策略有效地规避了金融监管。在支付场景诈骗中，这种手法尤为普遍，近期的一起案例中诈骗分子利用网络爬虫技术，非法获取某第三方支付平台的用户账户信息和消费数据。通过这些数据，他们伪造交易订单，将一笔数百万的非法资金在数小时内拆分成数以万计的小额交易，金额从几元到几百元不等。这些小额交易被伪装成正常的购物消费，使得非法交易在庞大的交易量中难以被识别，极大增加资金流向追踪的难度。

2.跨境交易与数字货币的隐蔽通道

在当下全球化的金融格局中，跨境交易与数字货币成为诈骗分子新的隐匿途径。跨境交易因其复杂性以及牵涉多个司法管辖区的特质，导致资金流向追踪困难，从而给诈骗分子创造可乘之机。他们借助在不同国家开设账户，凭借跨境交易的多层支付链条，将非法资金与合法资金相混，达成资金转移的目的。而数字货币，特别是具备匿名性的加密货币，为诈骗分子开辟了又一条隐匿通道。其允许用户在无需传统银行账户的条件下展开交易，并且交易记录难以追踪。诈骗分子利用这一特性，经由数字货币接收和转移资金，成功规避了传统的金融监管体系。

（二）智能识别与数据共享的瓶颈

1.技术迭代与新型诈骗手法的较量

技术迭代致使诈骗手段愈发隐蔽且高效。譬如，借助人工智能技术，诈骗分子能够构建逼真的假视频和音频，模仿银行人员或客户的声音及形象，诱使受害者进行非法转账。这种“深度伪造”技术的运用，不但提升诈骗的成功率，还令传统基于人工识别的反诈技术难以招架。此外，诈骗分子还有可能利用社交媒体平台搜集个人信息，通过分析用户行为和偏好，规划更为个性化的诈骗策略。新型诈骗手段向银行技术提出了更为严苛的要求，尤其是中小型商业银行，要时刻紧跟技术的最前沿发展以增强对诈骗行为的识别和预防能力，但中小型商业银行受其自身规模与资源的限制，在资金、技术、人才等方面的投入无法与大型银行相媲美，直接影响其系统建设与技术更新的能力，导致在实时风险识别和控制方面的表现不佳。

2.数据孤岛与信息不对称的困境

在反诈资金链治理过程中，数据孤岛和信息不对称成为制约工作效率的关键因素。不同金融机构、支付平台、电信运营商等主体之间缺乏有效的信息共享机制和数据交换平台，导致大量有价值的交易数据被隔离在各自的系统中无法被充分利用。这种数据孤岛现象不仅增加了监管的难度，还使得反诈工作无法形成合力。信息不对称问题则进一步加剧了数据孤岛的困境。不同数据源之间的数据标准和数据质量差异较大，使得数据整合和分析变得复杂而困难。同时，地方性商业银行在数字化转型过程中的滞后性更加凸显了这方面的问题。例如，地方性商业银行可能无法有效整合自己内部的客户交易数据、风险评估报告和市场情报，从而难以构建全面的客户视图和风险评估模型，这在反欺诈工作中是一个显著劣势。此外，地方性商业银行在规模和资源上的局限也影响其获取外部数据的能力。与国有及股份制银行相比，地方性商业银行往往缺乏与第三方数据提供商合作的议价能力，这导致它们获取高质量、多样化的外部数据如信用评分、市场趋势分析和欺诈行为模式等付出的成本较高。这种信息不对称不仅削弱地方性商业银行在风险评估和欺诈监测方面的能力，也在制定反诈策略时的数据驱动决策能力上造成一定影响。

（三）监管空白与法律滞后的难题

1.法律法规的适应性与前瞻性不足

现行法律法规在应对新型诈骗策略方面显现出明显的滞后性。金融科技的进步催生了不断演变的诈骗手段，而立法进程的缓慢使得法律更新难以与诈骗手法的快速迭代相匹配。特别是在数字货币和跨境交易等新兴支付领域，现有法规在构建有效的监管框架和提供操作指南方面尚存不足，导致在定罪和量刑过程中缺乏明确的标准。地方性商业银行在处理新型诈骗案件时，往往难以准确界定自身权利与义务的边界，进而在风险控制与客户权益保护的双重目标之间陷入困境。    在多部门协同治理的层面，现有法律对于银行与其他机构在反诈骗工作中的协同责任和义务的规定尚不明确，影响跨部门合作的效率与成效。尽管反电信网络诈骗法对电信业务经营者、银行业金融机构、非银行支付机构和互联网服务提供者的责任提出明确要求，但在具体实施中，如何加强这些部门间的信息共享、行动协调和资源整合，仍是一个亟待解决的问题。

2.跨国监管合作的复杂性与挑战

电信诈骗活动通常呈现出超越国界的特性，所牵涉的不法分子可能广泛分布于全球众多的司法管辖区。尽管各国政府始终致力于强化针对此类网络诈骗行为的打击及防范举措，然而跨国监管合作时，依然暴露出诸多显著的不足。各国法律体系的异质性、数据隐私与主权问题、国际法律协议的执行难度、法律文化与执法理念的差异，以及政治经济利益的考量，共同构成了跨国监管合作的复杂性。各国在推进合作时，可能会基于国家利益的考虑而采取保留或消极态度，甚至设置合作障碍。

三、破局：构建反诈资金链精准治理的坚固防线

（一）技术创新：智能风险模型的筑基之路

1.风险模型的构建原则与框架

构建智能风险模型是反诈资金链精准治理的基石。在风险模型构建上，坚持“全面性、动态性、科学性”的原则。全面性要求模型覆盖账户开立、交易行为、资金流动、司法信息、设备关联等多个维度，确保无遗漏地捕捉潜在风险点；动态性强调模型需根据最新的诈骗手法和监管政策进行持续迭代升级；科学性则体现在运用大数据、机器学习等先进技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，提取出具有高度预测性的风险特征。在具体框架上，应构建“数据收集－特征提取－模型训练－风险评估－策略执行”的闭环体系。首先，通过多渠道收集客户身份、交易记录、设备信息等数据；其次，运用数据清洗和特征工程技术，提取出关键风险特征；然后，利用机器学习算法进行模型有效性验证，在此基础上优化模型参数，提升识别精度；接着，将验证好的模型应用于实时风险评估，对可疑交易进行预警；最后，根据风险评估结果，自动执行相应的风险管控措施，如人脸验证、交易阻断、限额调整、人工审核等。

2.数据驱动，提升识别精度与效率

数据是智能风险模型的核心驱动力。应充分利用内部交易数据和外部司法、征信等数据源，构建多维度、高精度的风险特征库。通过深度学习和机器学习算法，模型能够自动识别并学习新的诈骗模式，不断提升识别精度和效率。例如，在账户开立环节，通过引入人脸识别、身份证OCR识别等技术，对客户进行身份真实性验证；在交易监测环节，模型能够自动识别大额资金快进快出、频繁转账、异常登录、IP地址在重点地区等可疑行为，并对这些行为进行实时预警和干预。

（二）协同强化：跨部门与跨领域的合作机制

1.建立高效的信息共享平台

跨部门与跨领域的合作是反诈资金链治理的关键。银行应积极与公安、司法、税务、工商等部门建立信息共享机制，搭建高效的信息共享平台。该平台应实现跨部门数据的实时交换和共享，为银行提供了全面、准确的风险信息支持。通过信息共享平台，银行可以实时获取公安机关推送的涉案账户信息，快速响应并进行账户冻结、资金拦截等操作；同时，银行也将自身发现的可疑账户信息及时上报给相关部门，形成“发现－上报－处置”的快速响应机制。此外，平台还应致力于对共享数据进行深度挖掘和分析，揭示潜在的关联关系和风险网络，成为精准打击电信网络诈骗新抓手。

2.深化与执法机构、第三方机构的合作

除建立信息共享平台外，银行还需不断深化与执法机构、第三方机构的合作。一方面，银行应积极与公安机关、检察机关等执法机构建立联合办案机制，通过定期召开联席会议、共享案件线索、协同开展调查取证等方式共同打击电信网络诈骗犯罪。另一方面，银行应加强与拥有丰富风险管理经验和先进技术手段的第三方机构合作，通过引入专业的风险评估和咨询服务为银行提供全方位的风险评估、监测和应对方案，进而提升银行风险防控能力，确保客户的资金安全。

（三）法律护航：完善法律法规与强化监管

1.推动反诈法律体系的完善

在构建反诈资金链的坚固防线中，完善的法律体系是不可或缺的基础。随着《中华人民共和国反电信网络诈骗法》的正式实施，我国反诈法律体系得到了进一步的加强。然而，面对不断演变的诈骗手法，仍需持续推动法律体系的完善，银行应积极参与相关法律法规的制定与修订，结合反诈实践将最新的反诈技术、手段及策略纳入法律框架之内，应明确其法律责任和惩处标准，确保法律的有效性和针对性。同时，为共同打击跨境诈骗维护国际金融秩序的稳定和安全，银行还应积极参与国际反诈法律合作。

2.加大监管力度，提高违法成本

在完善法律体系的基础上，加大监管力度、提高违法成本是遏制诈骗行为的有效手段。在外部监管方面，银行应积极配合金融监管机构、公安机关等部门的监督检查工作，对于发现的违法违规行为严格按照要求进行处理和处罚，提高违法成本，形成有效震慑。同时，银行还应加强与监管部门的沟通与合作，及时报告反诈工作进展并针对存在的问题共同研究解决方案，推动反诈工作的深入开展和不断完善。

（四）教育深化：全民反诈意识的持续激发

1.创新教育模式，提升公众参与度

提升全民反诈意识是构建反诈防线的关键环节。银行作为金融服务的重要提供者，应充分利用自身资源和优势，创新教育模式，提升公众参与度。银行可以通过线上线下相结合的方式，开展多样化的反诈宣传教育活动。例如，利用银行官方网站、微信公众号等线上平台发布反诈知识、案例分析和防骗技巧；同时，在营业网点、社区、企业、校园、市场、乡村、老年大学等线下场所举办反诈讲座、展览和互动体验活动；其次，银行还可以加强与政府部门、社会组织合作，共同推动反诈教育工作的深入开展。例如，与公安机关联合开展反诈宣传活动，提高公众对诈骗犯罪的认识和防范能力；与教育机构合作将反诈知识纳入学生课程或课外活动之中，培养青少年的反诈意识和能力。此外，银行还可以通过创新教育模式提升公众参与度。例如，开发反诈小游戏或应用程序等互动式教育工具。

2.精准定位，开展差异化反诈宣传

针对不同人群的特点和需求开展差异化反诈宣传是提升反诈效果的重要途径。银行应充分利用大数据、人工智能等先进技术手段对用户进行精准画像和分类管理，针对不同用户群体制定个性化的反诈宣传和教育方案。例如，针对企业客户和中小企业主，银行应重点加强对其财务安全、支付安全和职务犯罪教育。由于这类群体往往涉及大额资金交易，且可能面临更为复杂的诈骗手段，如供应链诈骗、商业邮件诈骗等，银行可以定期举办反诈培训班或研讨会，邀请法律专家、反诈专家进行授课，分享最新的诈骗案例和防范技巧，帮助企业建立健全内部反诈机制，提升整体防骗能力。需要注意的是在差异化反诈宣传中信息的准确性和针对性，避免使用过于笼统或模糊的宣传语，而是要根据不同用户群体的特点和需求，量身定制宣传内容，确保信息能够精准触达目标人群，并产生实际效果。

四、实践镜鉴：齐商银行反诈资金链治理的现状织锦

（一）齐商银行反诈体系建设现状

齐商银行紧跟国家政策导向，创新性地构建起一套高度集成的反诈骗资金链智能防控体系。该体系以“技术为核，预防为主，综合施策”为战略基石，构建账户全生命周期管理体系，旨在从源头上精准打击与预防金融诈骗行为。

在制度层面，齐商银行建立健全了严格的账户管理机制与风险评估体系，尽最大可能确保每一笔交易都在合规框架内进行，并对高风险账户实施动态监控与差异化管控策略。

在技术层面，齐商银行采用先进的数据挖掘与机器学习算法，对海量交易数据进行实时分析，实现风险预警的秒级响应。同时，依托区块链技术的不可篡改特性，构建交易追溯机制，为案件侦破提供坚实证据链，有效遏制银行账户被非法利用于诈骗活动的趋势。

此外，齐商银行还注重客户教育与防护，创新反诈宣传的方式方法，利用线上线下多渠道普及反诈知识，提升公众防骗意识与自我保护能力。

图1 齐商银行反诈体系建设图

（二）技术应用与防控能力

1.大数据与机器模型在反诈中的应用

齐商银行充分利用大数据与机器模型技术，在反诈工作中实现了质的飞跃。齐商银行先后上线的反欺诈系统智能风控平台和账户风险管理系统，便是这一技术应用的生动实践。系统依托于涵盖访问、交易、司法、设备、关联等多维度涉赌涉诈风险特征库，并运用机器学习算法迭代建模，形成电信诈骗识别监测模型库；同时充分利用联邦学习等隐私计算技术，积极引入电信、公检法等非公开风险标签丰富模型特征，提升模型精准度；基于指标计算平台、决策引擎、用户画像等平台，构建实时数据交换、实时分析研判、事后全面分析的多元化决策体系。为保证模型的时效性，平台需具备支持模型及时优化更新，快速灵活部署的能力。随着数据资源的积累，“样本数据”逐渐转变为“全体数据”，将从中提取的风险特征模型应用于业务流程并开展持续的评估监测，不断改进模型表现，构建“数据+决策+监控”的动态闭环。大数据与机器模型的深度融合，使得齐商银行在识别诈骗行为时更加精准高效，有效降低了误报率和漏报率。

图2 齐商银行“模型+规则”管控处理图

2.风险评估模型与预警机制

在风险评估模型与预警机制方面，齐商银行构建了多维度多组合风险评估模型。模型根据过往涉案账户交易特征，参考公安反诈中心和同业共性特征分析研判后创建，模型监测指标包括但不限于客户身份、资金来源、交易时间、金额、频率、流向、性质、地区等。

目前系统共建立监测模型150个，其中实时模型57个，T+1模型93个；高危自动管控组合模型156个，其中实时管控组合120个，T+1管控组合36个。这些模型采用“历史+实时”的策略，能够较为精准实现实时拦截，平衡误伤的情况。在实时数据的处理上，算法采用增量流式计算革新，即在每次实时计算时间段内200万交易流水的情况下，耗时仅需3分钟左右，同时采用并行计算的方式，3分钟内处理百余个监测模型和统计汇总分析，极大提升模型覆盖面。

这些模型能够实时分析账户交易数据，识别异常交易行为，并自动触发预警机制。预警机制根据风险等级的不同，采取相应的管控措施，如限制交易、限额管控等，确保在第一时间阻断诈骗资金链的蔓延。截至2025年10月末 ，账户风险管理系统共触发中高和高风险预警382583笔，经排查后采取管控措施9416户，公安机关下发的涉案账户中，系统自动管控时间早于公安冻结止付时间占比达51%，有效管控涉案资金1125.85万元，数据显示，监测模型对可疑交易的命中率明显提高，账户风险防控能力显著增强。

图3 齐商银行涉案账户数量对比

（三）用户教育与意识提升

齐商银行深知提升客户反诈意识的重要性，因此在用户教育方面投入大量资源不断创新方式方法。目前反诈教育主流方式是从诈骗目标群体出发的策略，侧重于分析诈骗者可能的触达方式，并提供具体的防范建议。在诈骗现象中，存在确定性事件（以下简称为“现状”）和不确定性事件（以下简称为“未来趋势”）。现状指的是当前诈骗现象的普遍性，而未来趋势则是指未来诈骗受害者数量的增加。然而，从现状到未来趋势的具体过程充满了不确定性，在科技发展的今天诈骗分子可以利用无数种触达方式对受害者施骗，这使得预测和防范诈骗行为变得更为复杂困难。为解决这个问题，齐商银行提出结合行为主体和目标群体策略的综合性解决方案，从而满足不同群体的需求。例如：针对年轻、高学历的人群侧重从行为主体出发的反诈宣传策略，讲解诈骗背后的逻辑揭示诈骗者如何利用人性弱点进行诈骗，而针对老年人则使用从目标群体出发的策略，明确告知“不要做什么”能最大程度避免受骗。

（四）案例精选：成功拦截与防范的生动实践

1.风险模型在实战中的应用与成效

风险模型作为银行反诈资金链治理的重要工具，其精准度与实时性直接关乎反诈工作的成效。在齐商银行张店支行成功堵截账户转移涉案资金的案例中，风险模型的应用发挥了至关重要的作用。

2023年12月，张店支行通过账户风险管理系统对账户进行日常排查时，系统敏锐地捕捉到了异常交易信号：某单位客户交易突然增多，夜间网银频繁登录且伴随密码多次输错，登录IP地址显示为省外，与客户常规交易习惯显著不符。这一系列异常行为立即触发了风险模型预警，根据预警信息，银行工作人员迅速对客户进行了电联识别，并结合客户反映进一步确认了账户出租、出借及反洗钱等潜在风险。在无法确认真实交易背景及资金用途的情况下，银行工作人员果断暂停了客户的非柜面交易，对账户内44.39万元资金进行只收不付控制，有效阻断了涉案资金的流动路径。同时向市反诈中心等单位详细汇报该账户可疑交易情况，经深入调查，证实该企业法人涉嫌电信诈骗犯罪活动，公安机关对其采取了强制刑事措施。

上述案例表明，齐商银行账户风险管理系统能够快速筛选和识别出潜在的可疑交易，可疑交易的识别效率有效提高，识别的精确度显著增强。

2.跨部门协作的成功案例分享

在反诈资金链治理的实战中，跨部门协作是确保工作顺利进行，提升整体防控效能的关键。齐商银行高青支行成功拦截返利APP诈骗案为我们提供了跨部门协作的典范。面对一位神色匆匆、要求存入大额现金并询问个人账户限额问题的年轻客户，高青支行工作人员凭借职业敏感性，迅速发现该客户账户存在多重疑点：一是该账户于前日已触发系统风险预警进行自动管控；二是交易流水多为异地转账且收款人所在地为高风险地区；三是与该账户近期发生交易的一名交易对手疑似涉案人员已在系统中做相应控制。在初步核实并按内部流程上报后，工作人员立即联系高青县公安局反诈中心及辖区派出所，将相关信息进行报送并请求协助。公安机关迅速介入调查，并确认该客户遭遇电信诈骗，一场精心策划的返利APP诈骗案被成功拦截，客户账户资金3.8万元得以保全。此案例充分表明，通过构建紧密合作的跨部门协作机制，各方可以迅速整合资源，形成防控合力，有效应对各类复杂多变的电信诈骗案件。

3.人防与技防相结合的成功案例分享

地方性商业银行在反诈骗工作中，除了依赖技术手段进行系统防控外，人防同样重要。员工的观察力和判断力能够弥补技术手段的不足，形成更为全面的防控体系。客户通过齐商银行视频银行办理业务时，一笔新入账的贷方交易备注为“求求你，放过我孩子”引起工作人员的注意，立刻向总行运营管理部反映情况。经运营管理部排查发现该账户在当日短短20分钟内频繁发起多笔交易，转款共 62.96 万元，随后不间断发生现场消费且每笔消费金额均为5万元， 共计50万元，交易行为明显异常，存在正在实施电信网络诈骗的嫌疑。因时间紧迫，总行立刻对该账户采取停止支付管控措施，并同步向淄博市公安局反诈中心报告，成功为群众挽回损失12.96万元。银行一线员工通过与客户互动识别可疑行为和潜在风险，这种直接的人工判断是任何技术都无法完全取代的，尤其在面对正在进行中的和非标准化交易时，人防能够弥补技术防控无法完全覆盖的个性化服务和即时服务。

（五）经验凝练：从案例中提炼的宝贵经验

1.技术与业务深度融合的启示

在张店支行的案例中，技术与业务的深度融合成为成功拦截诈骗资金的关键因素。齐商银行通过不断优化账户风险管理系统，提升风险模型的精准度与实时性，确保了银行在风险防控方面的领先优势。同时，齐商银行还注重将风险管理与业务流程深入融合。例如，在风险模型预警后，工作人员能够迅速响应并展开调查；在跨部门协作中，通过技术手段实现信息共享与快速传递等。这些举措不仅提高工作效率与准确性，还有效增强银行在反诈工作中的整体防控能力。

2.持续改进与动态调整的策略

在反诈资金链治理的实践中，持续改进与动态调整是确保工作成效与适应性的关键策略。高青支行和远程银行成功截留涉案资金的案例为我们提供了这方面的宝贵经验。面对账户出现的异常交易信号，银行工作人员立即启动了风险应对机制并采取了管控措施。在后续工作中，齐商银行不仅持续关注账户动态并及时向公安机关报告相关信息，还根据外部监管与总分行下发的风险提示不断调整和完善内部风险防控体系与操作流程。这种持续改进与动态调整的策略使得银行在反诈工作中能够始终保持高度的敏感性与适应性。在反诈资金链治理的实践中，银行必须始终保持高度的警觉性与敏感性，并根据实际情况及时调整和完善相关措施与流程，以确保工作成效与适应性的不断提升。

五、结语

本文通过对齐商银行反诈资金链精准治理的深入探究，全面剖析了当前反诈工作的现状、面临的挑战以及应对策略。调研表明，齐商银行充分利用大数据与AI技术，构建了高效的风险评估模型与预警机制，有效提升欺诈行为的识别精度和响应速度。同时，通过跨部门与跨领域的合作，建立了高效的信息共享平台和协作机制，为反诈工作提供有力支持。此外，还积极推动法律法规的落地执行，加大防控力度，提高违法者成本，为反诈工作增强了坚实的法律保障。在用户教育与意识提升方面，齐商银行通过创新教育模式，精准定位宣传对象，有效提升公众的反诈意识和防范能力。本文通过一系列实践案例的分析，进一步验证了齐商银行反诈资金链精准治理策略的有效性和可行性。这些案例不仅展示了银行在风险模型构建、跨部门协作等方面的成功经验，也为其他金融机构提供了可借鉴的参考模式。