一、项目背景及目标

近年来，电信网络诈骗日益呈现出技术化和隐蔽化的趋势，尤其是“远程控制”类案件频繁发生。诈骗分子利用屏幕共享、特定风险权限滥用等手段，操控用户设备，直接进行资金转移。传统的基于交易行为的反诈模型难以有效识别受害人账户，存在误报率高、防控滞后的问题。

为构建一套以设备端行为特征为核心的实时风控体系，实现从“事中拦截”向“事前预警”的转型，提升受害人识别的精准度，降低客户打扰率，有效遏制远程控制类诈骗导致的资金损失，嘉兴银行在人民银行和公安机关的大力支持下，积极开展远程控制类反诈防控体系项目的建设与实践。

二、项目方案

建立组织机制：由中国人民银行嘉兴市分行担任顾问指导单位，嘉兴市公安局负责案件打击与情报主导，嘉兴银行承担技术实施与资金监测主要职责，设立“三方”反诈联合实验室。通过这一“三方”协作机制，实现高效、高能、精准运作，迅速研发和测试反诈新模型、新工具、新战法，致力于精准打击本地区电信网络诈骗。

形成警银协同：与公安机关联合开展涉案软件逆向解析、受害人回访、模拟环境验证及线索共享，实现风控模型的持续迭代升级机制。通过银行的实时预警识别能力，为警银联动提供更多具备高时效性的精准受害线索，形成技术反制与案件联动的协作生态。

技术路径与系统架构：项目引入设备行为监测技术，突破传统以资金交易行为为主的监测模式，以“设备行为特征”为核心，研发基于“悬浮窗遮罩、特定风险权限溯源、新型屏幕共享、音频麦克风占用、触摸按压异常”等关键设备行为指标的远控类反诈系列风控组合权重模型。

依托嘉兴银行交易监测系统，部署实时评分与阻断规则，构建“事前预警—事中阻断—事后处置”的全流程防控闭环。

三、创新点

监测视角转变：从过往仅聚焦于“资金交易行为”，逐步过渡至更着重于“设备端行为特征”的剖析，进而达成风险识别的前置化。这表明在风险尚未发生时，便可通过对设备端行为特征开展深入探究与分析，提前察觉潜在的风险因素，为后续的风险防范与处置争取更多时间和主动地位。

指标体系革新：构建一套全面且精细的多维设备行为指标库，该指标库囊括了特定风险权限溯源、音频占用、悬浮窗、可疑端口等多个方面，形成决策矩阵，构建风险权重差异化处置策略方案。通过对这些不同维度的设备行为指标进行深入研究与整合，能够更为全面、精准地对设备行为加以评估和判定，从而为整个风险防控体系奠定坚实的指标根基。

警银协作机制：依托联合实验室这一平台，开展模拟验证工作，并进行线索的双向推送。通过此种方式，能够实现技术与实战的深度融合。在联合实验室中，各方可充分发挥自身优势，共同研究和探寻新的技术与方法；模拟验证能够在接近真实的场景下检验这些技术与方法的有效性；而线索双向推送则有助于各方及时获取有价值的信息，提升工作效率与准确性。

分级管控策略：综合考量客户的年龄、职业、交易习惯及设备行为特征，施行差异化的模型策略。不同客户具有不同的行为习惯和风险特征，因此需有针对性地制定相应的管控策略。通过这种精细化的管理模式，能够显著提高拦截的精准度，减少误判和漏判现象，更有效地保障客户的权益以及系统的安全稳定运行。

四、项目过程管理

2024年3月：完成设备指纹升级，支持屏幕共享识别功能，实现底层构建。

2025年7月10日：部署首个远程控制监测模型。

2025年7月24日：启动基于设备行为特征的事中阻断模型，并根据涉案应用变化持续升级策略。

2025年9月25日：监测模型重要迭代升级，功能从转账环节的事中阻断扩展至登录环节的事前防控，实现全链路保护。后续，结合公安机关持续更新的相关预警维度和新型涉案手段，持续进行更新升级。

五、运营情况

系统运行方面：整体模型的运作状况十分稳定，其识别的精准程度得到了显著提升，原本识别精准度存在千分之一的误差范围，而现在这一误差范围已经成功地降低到了万分之一以下，这一成果充分体现了系统在技术优化和性能提升方面的卓越成效。

用户反馈方面：回访多名遭受电诈攻击的客户，均对该系统的事前预警机制给予了高度认可。系统能够在关键时刻及时将受害行为进行阻断，挽回客户经济损失，有效保护客户的资金财产安全，并且在整个使用过程中，没有出现因系统误报而引发的客户投诉情况，这表明系统在准确性与可靠性方面得到了用户的肯定。

推广应用方面：该系统的成功经验已经在浙江省公安厅以及国家反诈中心进行了分享交流。通过这种经验分享的方式，积极推动了同行业之间的技术传播与输出，使得更多的相关机构能够借鉴和学习这一系统的先进技术和成功模式，从而有助于提升整个行业在反诈等类似工作领域中的技术水平和服务能力。

六、项目成效

经济效益方面：自今年7月份开始引入设备行为特征相关的监测指标以来，截至目前，已经成功地累计拦截了远程控制类诈骗案件多达17起，这一成果使得我们成功保护的资金总额达到了368.2万元之多。尤其值得一提的是，自从9月下旬在登录侧上线组合模型之后，借助事前预警机制的有效运作，我们又成功地拦截了远程控制类诈骗案件达14起，从而保护客户资金的数额更是高达343.3万元。

社会效益方面：通过我们的努力，实现了远程控制类诈骗“零得逞”的卓越成果，这一成果极大地推动了警银联防联控机制的有效运行。在保护客户于嘉兴银行资产安全的同时，还能够积极联动公安机关，及时对客户在其他银行的资产进行全面且有效的保护。这一项目以高效的方式提升了区域反诈能力，并且因此获得了国家反诈中心以及公安机关的高度认可与赞扬。

七、经验总结

技术引领方向：在当下新型技术诈骗手段不断涌现的背景下，设备行为特征监测技术发挥着举足轻重的作用。通过对设备的各类行为特征，如屏幕共享、特定风险权限、音频麦克风占用等多维度信息开展深入且细致的监测，能够精准识别异常行为模式，进而有效应对利用新型技术实施的诈骗行为，这是一条切实可行且高效的途径。

机制协同方面：警银之间构建的联合验证与数据共享机制，在反诈骗体系中具有不可替代的关键价值。警方与银行通过紧密协作，共同对可疑交易或风险行为进行验证，并实现数据的互通。这种协同机制能够为模型的持续迭代更新提供丰富且精确的数据基础，也是确保反诈骗模型在实际场景中得以成功应用的重要支撑。

持续优化过程：为确保反诈骗模型始终具备高效性与准确性，需采用多种方式推动其动态演进。其一，可通过模拟各类诈骗场景进行验证，检验模型在不同情形下的应对能力；其二，对客户进行回访，收集其关于风险提示、账户安全等方面的反馈意见；其三，重视公安部门在实际办案过程中提供的反馈信息，这些源自一线实战的经验教训皆是宝贵资源。综合运用这三种方式，有助于模型不断自我完善与发展。

生态共建愿景：从行业整体发展视角出发，建议行业内积极构建设备行为指标标准体系。唯有建立统一标准，方能更好地推动各相关方在联防联控工作中形成合力，同时也有利于各金融机构分享反诈骗工作的经验与成果，进而提升整个行业的反诈骗水平，构建健康、安全的行业生态环境。