客户案例丨徽商银行:构建全流程交易风险监测体系 提升反欺诈能力


芯盾时代
芯盾时代 2024-01-25 15:50:27 51194
分类专栏: 资讯
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随着移动互联网的普及,手机银行已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。这既拓宽了银行的业务场景,提升了金融业务的数字化水平,也给银行带来了新的风控挑战:如何准备识别用户使用的终端设备,保证交易环境安全可控?如何针对不同交易场景的反欺诈需求,灵活的配置风控规则?如何保证风控规则的准确性,在反欺诈效果和用户操作体验之间取得平衡?
面对这一系列问题,徽商银行选择与芯盾时代携手,升级反欺诈平台,构建覆盖事前、事中、事后的全流程交易风险监测体系,交出了一份高分答卷。

关于徽商银行

徽商银行(03698.HK)是全国首家由城市商业银行和城市信用社联合重组设立的区域性股份制商业银行,拥有21家分行及465个对外营业机构,在岗员工1.1万人。截至2023年9月末,徽商银行资产规模突破1.7万亿元,位居英国《银行家》杂志“全球银行1000强”第123位。
近年来,徽商银行不断探索科技赋能与数字化转型道路,坚持“线上化、智能化、流程化、开放化”的发展方向,加强金融科技与业务的融合度,用金融科技打造智慧金融,持续提升金融服务能力。
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项目背景

为落实监管要求,提升交易反欺诈能力,打击电信网络诈骗,徽商银行建立了反欺诈平台,对所有渠道的交易进行集中管控。随着个人金融用户的快速增加,交易场景更加复杂,徽商银行需要对反欺诈平台进行升级,从事前、事中、事后三个维度,提升交易反欺诈能力。
1.事前:徽商银行需要对客户使用的终端设备进行身份标识,以监测用户的登录情况,并识别黑灰产设备,进而发现更多的风险交易。
2.事中:由于交易反欺诈平台集中管控多个交易平台,徽商银行的风控人员需要针对个人网银、手机银行、第三方支付平台等不同的交易渠道,以及账户开立、账户交易、修改手机号码、等不同的交易场景的风控特点,分别配置对应的风控规则,实时识别并阻断风险交易。为了保障客户的操作体验,风控规则必须保持高准确率,减少误判。这就要求平台能及时、准确、全面反馈风控数据,便于风控人员持续优化规则,提升规则准确率。
3.事后:平台支持根据事中风险监测的数据配置账户筛查规则,定期执行可疑账户筛选,输出风险账户名单,实现对交易风险的闭环管理。

方案设计

芯盾时代根据徽商银行的实际需求,结合多年的金融行业反欺诈项目经验,采用自主研发的设备指纹、智能风控决策平台(IRD)等产品,对徽商银行的反欺诈平台进行升级。方案功能与设计如下:
1.设备指纹:通过在徽商银行的客户端(包括手机App、PC客户端)中集成设备指纹SDK,为每一台终端设备生成唯一的设备识别码,强化徽商银行对终端设备的监管能力,提升对交易风险的事前检测能力。
2.智能风控决策平台(IRD):包含数据整合与分析模块、风控引擎模块、风险响应及处置策略模块、可视化运营支撑模块等。芯盾时代利用IRD帮助徽商银行升级对风险交易的事中和事后监测能力。在事中监测上,IRD提供灵活易用的风控规则编写后台,并实时反馈风控数据,便于风控人员编写规则并持续优化,更准确的识别、阻断风险交易。在事中监测上,支持自定义账户筛查规则,定期筛查可疑账户。

客户价值

通过改造,徽商银行升级了反欺诈平台,建立了覆盖事前、事中、事后的全流程交易风险监测体系,
1.精准标识设备身份,实现账户设备强绑定
芯盾时代结合机器学习技术,采用新的算法提升设备指纹的适配性,抑制传统设备指纹容易发生的指纹漂移和指纹冲突,准确率高达99.99%以上。借助设备指纹,徽商银行实现了客户账户与设备的强绑定,能够识别非常用设备登录等风险行为。在实际应用中,徽商银行沉淀了大量黑灰产设备数据,为营销反欺诈提供了有力支撑。
2.实时发现、阻断风险交易,兼顾安全与体验
智能风控决策平台(IRD)的风控引擎中,内置了大量芯盾时代在对抗灰黑产实战中积累的专家风控规则。风控人员能够基于这些专家规则,结合不同业务渠道、业务场景的风控特点,自主编写新的风控规则,持续提升对风险交易的识别能力。
IRD的可视化中台,能够实时向风控人员反馈风控规则的效果数据,支持风控人员优化规则,持续提升规则的准确性,避免系统误判影响客户的操作体验。
3.持续发掘可疑账户,打造风险管理闭环
借助智能风控决策平台(IRD),徽商银行的风控人员能够基于自身积累的风控数据,自定义筛查规则,定期执行可疑账户筛选,发现存量账户中的可疑账户,对这些账户实施差异化的风控管理。

芯盾视点

随着《反洗钱法》、《反电信网络诈骗法》等法律的施行,金融机构面临越来越严格的监管环境。既要满足监管要求,强化对交易的风险监测,持续提升反欺诈能力,又要保证客户的操作体验,保证业务正常进行,这对金融机构的反欺诈平台的建设提出了很高的要求。徽商银行的此次改造以构建全流程交易风险体系为抓手,以提升风控规则准确率为重点,取得了良好的效果,对金融机构的反欺诈建设有重要的参考价值。

 

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