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客戶案例丨無錫農(nóng)商行攜手芯盾時代,打造行業(yè)反欺詐標(biāo)桿

芯盾時代 ? 來源:未知 ? 2023-07-21 14:25 ? 次閱讀
近年來,以電信網(wǎng)絡(luò)詐騙、非法洗錢為代表的電信網(wǎng)絡(luò)新型違法犯罪日益猖獗。國家先后頒布了《反洗錢法》、《反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙法》等法律法規(guī),開展了“斷卡”“云劍”等專項活動,有效遏制了其高發(fā)勢頭。金融企業(yè)在反電信網(wǎng)絡(luò)新型違法犯罪中承擔(dān)主體責(zé)任,必須嚴(yán)格落實監(jiān)管要求,識別可疑賬戶,阻斷風(fēng)險交易,及時報送可疑交易報告。建立反欺詐平臺,持續(xù)提升反欺詐能力,保證金融業(yè)務(wù)安全,是每一家金融企業(yè)應(yīng)盡的職責(zé)與義務(wù)。

關(guān)于無錫農(nóng)商行

無錫農(nóng)村商業(yè)銀行(以下簡稱“無錫農(nóng)商行”)成立于2005年,是無錫市區(qū)唯一一家地方法人銀行。2016年,無錫農(nóng)商行成功在上交所上市,成為全國首家A股主板上市農(nóng)商銀行。截至2022年底,無錫農(nóng)商行總資產(chǎn)達(dá)2116.03億元,年營業(yè)額44.8億元,擁有110余家營業(yè)網(wǎng)點,連續(xù)多年保持了高速增長的勢頭。無錫農(nóng)商行將數(shù)字化轉(zhuǎn)型視為企業(yè)的重要戰(zhàn)略,高度重視業(yè)務(wù)安全防護(hù)體系建設(shè),在全國農(nóng)商行中較早建成了智能風(fēng)控體系。憑借領(lǐng)先的數(shù)字化水平與過硬的業(yè)務(wù)安全能力,無錫農(nóng)商行的人均創(chuàng)收在全國農(nóng)商行中高居第一,資產(chǎn)質(zhì)量、利潤水平穩(wěn)居全國農(nóng)商行前列。

案例背景

作為全國農(nóng)商行智能風(fēng)控建設(shè)的先行者,無錫農(nóng)商行的智能風(fēng)控體系在反欺詐、反洗錢工作中發(fā)揮了巨大作用。隨著黑灰產(chǎn)犯罪手段的持續(xù)升級,金融監(jiān)管機構(gòu)開展了“斷卡行動”,對企業(yè)的風(fēng)控能力提出了更高的要求。在此背景下,無錫農(nóng)商行需要對智能風(fēng)控體系進(jìn)行升級,以解決以下問題:1.多個風(fēng)控系統(tǒng)并存,風(fēng)險數(shù)據(jù)難以整合無錫農(nóng)商行的智能風(fēng)控體系內(nèi)有交易反欺詐系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)等多個系統(tǒng),各個系統(tǒng)的職能和維度各有不同。由于各系統(tǒng)的風(fēng)險數(shù)據(jù)無法有效整合,異常交易案例之間的關(guān)聯(lián)性難以被有效識別,風(fēng)控人員無法對異常交易案例進(jìn)行深入、全面的分析,難以提取異常交易的風(fēng)險特征,充分挖掘涉洗錢、涉詐賬戶。2.風(fēng)控黑名單維度單一,賬戶風(fēng)險監(jiān)測能力不足受限于數(shù)據(jù)整理與應(yīng)用能力,無錫農(nóng)商行難以將外部的監(jiān)管黑名單、企業(yè)工商信息等數(shù)據(jù)與內(nèi)部的風(fēng)控黑名單有效整合,形成權(quán)威、統(tǒng)一的風(fēng)控黑名單。這使得無錫農(nóng)商行難以精準(zhǔn)識別客戶身份,既不利于阻斷新增風(fēng)險賬戶入網(wǎng),又影響了對存量賬戶的風(fēng)險排查。3.風(fēng)控準(zhǔn)確率有待提升,人工審核工作量大受限于以上兩點,無錫農(nóng)商行智能風(fēng)控體系的誤報漏報率較高,非常依賴人工審核來保障信息上報、風(fēng)險處置的準(zhǔn)確率。由于缺乏智能化、可視化的輔助工具,人工審核的工作量巨大,既推高了人力成本,也影響了風(fēng)控系統(tǒng)的運行效率。

方案設(shè)計

芯盾時代基于無錫農(nóng)商行智能風(fēng)控體系的現(xiàn)狀,結(jié)合自身多年對抗黑灰產(chǎn)的實踐經(jīng)驗,以AI賦能業(yè)務(wù)安全,采用自主研發(fā)數(shù)據(jù)整合與分析模塊、風(fēng)控引擎模塊、風(fēng)險響應(yīng)與處置模塊、可視化運營支撐模塊,對原有風(fēng)控體系進(jìn)行改造。方案功能與設(shè)計如下:1.數(shù)據(jù)整合與分析模塊:負(fù)責(zé)采集、整合各類數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析;2.風(fēng)控引擎模塊:基于數(shù)據(jù)整合與分析模塊提供的數(shù)據(jù),通過專家規(guī)則引擎對交易行為進(jìn)行實時風(fēng)險評估;3.風(fēng)險響應(yīng)與處置模塊:按照風(fēng)險評估結(jié)果,按照風(fēng)險處置策略實時反饋至業(yè)務(wù)系統(tǒng)對應(yīng)渠道,由業(yè)務(wù)系統(tǒng)自適應(yīng)執(zhí)行放行、告警、二次認(rèn)證、阻斷等風(fēng)控策略;4.可視化運營支撐模塊:包含風(fēng)控管理平臺和案件管理平臺,為風(fēng)控人員提供可視化的事中管理、事后分析工具。

客戶價值

通過改造,無錫農(nóng)商行的智能風(fēng)控體系的智能化、可視化水平顯著提升,對風(fēng)險交易、風(fēng)險賬戶的監(jiān)測能力大幅強化,取得了良好的應(yīng)用效果。1.綜合全局?jǐn)?shù)據(jù),監(jiān)測風(fēng)險行為借助數(shù)據(jù)整合與分析模塊,無錫農(nóng)商行能夠打破各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)之間的“數(shù)據(jù)孤島”,整合全局?jǐn)?shù)據(jù),使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量風(fēng)險數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)不同場景下黑灰產(chǎn)行為的相似性、關(guān)聯(lián)性,進(jìn)而提取異常交易案例的身份、設(shè)備、行為特性。有了數(shù)據(jù)的支撐,芯盾時代為無錫農(nóng)商行建設(shè)的場景化AI模型能夠充分發(fā)揮效能,提升了無錫農(nóng)商行的反洗錢、反電詐能力。 2.建設(shè)權(quán)威黑名單,提升賬戶風(fēng)險監(jiān)測能力芯盾時代幫助無錫農(nóng)商行升級了黑名單系統(tǒng),不但整合了內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)中的客戶身份數(shù)據(jù),還引入了外部的銀監(jiān)黑名單、反洗錢黑名單、企業(yè)工商信息、金融制裁名單等客戶身份數(shù)據(jù),使黑名單的維度更廣、信息更全、識別更準(zhǔn),覆蓋所有業(yè)務(wù)渠道。基于黑名單,無錫農(nóng)商行能夠有效識別風(fēng)險賬戶、風(fēng)險交易,保證金融業(yè)務(wù)的安全,滿足嚴(yán)格的監(jiān)管要求。3.風(fēng)險處置自動化,風(fēng)險報警更準(zhǔn)備在風(fēng)控引擎模塊和風(fēng)險響應(yīng)與處置模塊的支撐下,無錫農(nóng)商行改變了過于高度依賴人工審核異常交易的局面。風(fēng)控引擎模塊能夠?qū)灰仔袨檫M(jìn)行實時風(fēng)險評分,風(fēng)險響應(yīng)與處置模塊能夠在毫秒級時間內(nèi)生成風(fēng)險行為處置策略并下發(fā)至業(yè)務(wù)系統(tǒng)對應(yīng)渠道,由業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行干預(yù)操作,風(fēng)控人員只需按風(fēng)險等級審核、處置即可。4.實現(xiàn)可視化運營,全局態(tài)勢一目了然在風(fēng)控管理平臺中,風(fēng)控人員可以便捷的配置風(fēng)控規(guī)則,借助可視化工具快速建立場景化模型,直觀的監(jiān)測全局交易風(fēng)險態(tài)勢。在案件管理平臺中,風(fēng)控人員可以借助可視化工具對風(fēng)險事件完成追溯,生成簡單清晰的分析報表,實現(xiàn)對案件的閉環(huán)管理。經(jīng)過此次改造,無錫農(nóng)商行的風(fēng)控能力顯著提升,風(fēng)控體系的誤報漏報大幅降低,清查出了大批洗錢、涉詐賬戶,充分落實了“斷卡行動”的要求。憑借對風(fēng)險賬戶的治理成果,無錫農(nóng)商行獲得了監(jiān)管機構(gòu)的認(rèn)可與表揚。

芯盾視點

隨著金融企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化程度加深,業(yè)務(wù)系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)量暴增。想要透過數(shù)據(jù)看風(fēng)險,離不開AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的支撐。無錫農(nóng)商行的此次改造,以數(shù)據(jù)整合為抓手,以大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)為支撐,取得了良好的效果。金融企業(yè),尤其是中小型金融企業(yè),可以參考無錫農(nóng)商行的案例進(jìn)行風(fēng)控體系建設(shè),以AI技術(shù)賦能金融業(yè)務(wù)安全。

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