金融行业2024年反诈重点丨如何打击帮信罪&掩隐罪？

芯盾时代 2024-01-18 16:33:08  64888

分类专栏：资讯

2023年，随着《反电信网络诈骗法》正式施行，我国的反电信网络诈骗工作开启了新局面。在政法机关、金融监管机构、工信部等部门的领导和统筹下，金融机构和电信企业积极推进反电诈建设，有力遏制了电信网络诈骗的高发势头。

2024年，我国的反电信网络诈骗工作将继续深入，金融机构将承担更为重要的任务，打击帮信罪和掩隐罪将就是其中之一。

2024反诈重点：打击帮信罪&掩隐罪

最高检发布的《检察机关打击治理电信网络诈骗及其关联犯罪工作情况（2023年）》指出，2023年1月至10月，全国检察机关共起诉电信网络诈骗犯罪3.4万余人，同比上升近52%。公安部在1月9日召开的新闻发布会上，通报了全国公安机关打击治理电信网络诈骗犯罪取得的成效。2023年，全国公安机关共破获电信网络诈骗案件43.7万起，抓获一大批违法犯罪嫌疑人，自2023年8月以来电信网络诈骗发案数连续下降，打击治理工作取得显著成效。

政法机关还对2023年电信网络诈骗的主要态势进行了总结。其中，帮信罪与掩隐罪的高发态势格外值得金融机构关注。最高检指出，起诉帮助信息网络犯罪活动罪（以下简称“帮信罪”）数量案件仍高位运行，但上涨幅度逐步放缓。与此同时，起诉掩饰、隐瞒犯罪所得、犯罪所得收益罪（以下简称“掩隐罪”）激增，已成为仅次于帮信罪的第二大电信网络诈骗的关联犯罪。2023年1月至10月，全国检察机关共起诉掩隐罪10.4万余人，同比上升近80%。

毫无疑问，打击帮信罪与掩隐罪将成为政法机关2024年反电信网络诈骗的重点工作之一。

金融机构在反电信网络诈骗中承担主体责任。如何落实《反电信网络诈骗法》的要求，建立、完善符合电信网络诈骗活动特征的异常账户和可疑交易监测机制，配合政法机关、金融监管机构打击帮信罪和掩隐罪，是金融机构2024年反电信网络诈骗的重点。

金融机构如何打击帮信罪和掩饰罪？

想要配合政法机关打击帮信罪和掩饰罪，金融机构需要具备持续监测、识别账户风险，根据账户资金流向挖掘账户关联风险，以及及时阻断风险交易的能力。

1.监测账号风险行为

只有具备持续的、全局的、实时的账户风险监测能力，金融机构才能发现哪些账户嫌帮信罪和掩隐罪。为了实现这一目标，金融机构需要从身份、设备、行为三个维度进行监测。在身份层面，金融机构要识别账户是否由本人登录使用，登录状态是否存在异常。在设备层面，金融机构需要对设备进行唯一性标识，并通过终端环境判定设备是否安全、是否涉诈。在行为层面，金融机构需要综合全局风险信息，对每一次操作行为进行风险评估。

2.实时阻断风险交易

当前，电信网络诈骗呈现集团化、链条化、专业化的态势，一旦诈骗得手，诈骗团伙会快速分散转移资金。想要打击帮信罪和掩隐罪，金融机构只有具备快速识别、阻断风险交易的能力，才能中止犯罪行为，阻断涉诈资金的转移，保障用户的财产安全。

3.挖掘账户交易关系

只有根据账户之间的资金流向，挖掘更多的涉诈账户，最终摸清诈骗团伙的资金链，才能给诈骗团伙更有力的打击。金融机构除了根据自己掌握的涉诈名单进行摸排，还要整合监管机构下发的涉诈名单，对全部账户进行深度、全局的数据分析，实现风险账户之间的关联识别。

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芯盾时代基于零信任理念，结合多年对抗黑灰产的实践经验，利用自主研发的智能风控决策平台（IRD）、账户风险监测系统（ARM）、终端威胁态势感知（MTD）、智能终端密码模块（PMIT）、设备指纹等产品，为金融机构提供全渠道交易反欺诈解决方案，全链路赋能金融机构线上和传统业务渠道，帮助金融机构落实监管要求，监测账户风险，追踪资金流向，阻断风险交易，识别涉嫌帮信罪和掩隐罪的用户和账户，提升反电信网络诈骗能力。

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1. 监测全局账户风险，及时发现风险交易

借助设备指纹、智能终端密码模块（PMIT）、终端威胁态势感知（MTD）模块，金融机构能够为设备生成唯一识别码，实现用户账号与设备的强绑定，并全面、实时感知终端威胁态势，识别黑灰产设备的环境特征，为风控系统提供终端侧风险信息，保证身份、设备的安全可控。

智能风控决策平台（IRD）内置专家规则引擎和机器学习引擎，不但能够感知全局风险信息，快速对每一条交易数据进行风险打分和风险评级，根据风控策略生成风控措施，还能持续学习风险交易的行为特征，自动发现新型交易欺诈。

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2.实时阻断涉诈交易，全面提升风控效率

凭借先进架构带来的强大性能，智能风控决策平台（IRD）能在毫秒级时间自动生成和执行放行、加强认证、人工审核、自动阻断等管控策略，在不影响客户体验的前提下，实现快速有效的风险控制。IRD的人工智能中台采用可视化拖拉拽的交互设计，风控人员能够快速上手，建立场景化模型，生成安全报告，提升风控效率。

3.账户风险分类分级，智能排查关联账户

借助账户风险监测系统（ARM），金融机构能够整合内外部数据，对账户进行分类分级，对客户、账户实施差异化管控；能够有效识别客户身份，杜绝风险账户入网，同时排查存量账户中的潜在风险账户；能够对接监管机构下发的涉诈名单，通过关联图谱、机器学习等技术，挖掘、提炼账户之间的关联风险特征，快速获取资金流向网络，对账户关系拓展研判，顺藤摸瓜，发现黑灰产资金链，挖掘更多涉嫌帮信罪和掩隐罪的用户和账户。

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