一、项目背景及目标

近年来，随着互联网及移动技术的发展，电信诈骗、网络赌博等新型违法犯罪活动层出不穷，并呈现专业化、智能化发展趋势，给人民群众财产安全造成严重威胁。不法分子利用银行结算账户进行非法资金交易，银行被动承受巨大的外部欺诈风险。同时，部分银行内部人员利用职务之便进行违规操作，盗取银行和客户资金的风险案件时有发生。此外，监管部门要求商业银行严格执行以账户质量和风险防范为导向的管理理念和管理体系，充分运用现代科技手段，建立健全账户开立和存续期间风险监测模型和拦截机制。

基于以上业务背景，我行充分运用大数据、人工智能、云计算等新兴技术手段，建成上线了“反欺诈系统”。通过从机构、业务、客户、账户、员工等多个维度进行风险监测及趋势预测，实现对账户开立和存续期间的风险拦截及柜面操作风险监控，有效提升风险防范效果、减轻柜面人员风险防控压力。

二、项目建设策略

（一）项目建设理念 

“反欺诈系统”在项目设计及实施过程中，始终秉持“事前防控、事中监控、事后管控”的全流程风险管理理念，并以监管要求、行内规章制度及操作流程为建设依据，以行内业务系统数据及IP地址等多项外部数据为信息来源，建立强大规则引擎，实现对账户全生命周期及柜面操作风险易发环节的可疑监测，准确、及时进行有效风险处置。

（二）系统业务架构 

1.系统功能。目前系统建成交易关系图表、预警监控管理、智能风险画像、高风险目标追踪、数据统计、模型管理等六大功能，可支撑多场景应用并实现可视化运作。其中，交易关系图表能够直观展现可疑客户与关联客户的交易往来情况，预警监控管理用于识别和处置风险，智能风险画像和数据统计用于对全行账户、网点和柜员进行风险分析、画像及指标评估，高风险目标追踪用于对高风险客户、高风险业务操作等目标进行跟踪监测。

2.模型建设。模型建设期间，我行集中骨干力量，历时2个月时间，对事前防控、事中监控、事后管控的业务逻辑进行梳理，针对电信诈骗、网络赌博、贸易洗钱、虚拟货币洗钱等犯罪活动及内部欺诈风险，“量身定制”了命中率高、针对性强且可自行灵活配置的风险监测模型22个，涵盖238条可疑交易规则，实现了对各类风险的分类精准阻击。

3.流程机制。“反欺诈系统”操作流程具有标准化、智能化、简约化及免培训化的特点，分为业务处置、统计查询、业务配置和系统管理等四大板块，包含可疑行为监测、事件处理、名单管理、批后模型等54个业务流程。各业务流程中数据监测、分析、统计等工作，均由系统自动完成并直观展现，有效节约风险摸排时间、提高工作效率。

（三）系统业务模式

1.事前防控。为实现源头风险防控，我行在“反欺诈系统”设定一人多户、手机号码为虚拟号段、法定代表人年龄异常、对公地址异常等风险监测模型及可疑交易规则。客户在柜面办理开户业务时，若触发相关监测模型，核心系统即实时预警，协助柜面人员精准排查账户风险，有针对性的开展客户身份识别。

2.事中监控。“反欺诈系统”可自动对短时间在不同地区(跨省)出现交易、多名客户同一IP网址发生资金转账交易、直销银行可疑交易、ATM机多地大额取现等可疑交易进行“T+0”模式的实时预警及阻断。

3.事后管控。我行在“反欺诈系统”开发设计了集中爆发式交易监测模型、跨境交易监测模型、异常时间交易监测模型、跳板账户监测模型等风险监测模型，可开展对历史交易信息及柜面业务操作记录的批量监测及“T+1”模式的预警。预警的可疑案例，通过人工分析认定存在风险的，通过“反欺诈系统”联动核心系统对账户进行非柜面交易控制。

三、创新点

（一）“数据+场景”，实现风险判定的“一站式办理”

“反欺诈系统”面对海量大数据，在提升数据质量和处理效能的同时，尽大可能拓展、深化所有和风险管理相关的数据应用场景。对预警案例，在同一页面按照不同数据应用场景，集约化展示触发的模型及规则、关联客户、交易发生时间、交易笔数及总金额、可疑交易流水等信息，并自动生成可疑交易报告，有效提升人工开展数据查询及分析的工作质效，真正实现风险判定的“一站式办理”。

（二）“精准+灵活”，持续保持模型的有效性

风险监测模型作为“反欺诈系统”的核心部分，模型设计从传统较为单一的数据分析模式向大数据风险监测模式转变，使风险阻断较传统监测模式更加精准。同时，银行工作人员可根据电信网络新型违法犯罪活动和内部欺诈风险发展趋势、新监管政策要求自行进行灵活配置。

（三）“多元+内控”，提升业务处理及风险防控效率

“反欺诈系统”对于预警数据，支持网点处理、分行处理、总行处理及任意两层级配合处理等多元化处理模式，充分满足各机构多样化业务需求，使各机构可根据人员状况、实际需要灵活配置业务处理模式，从而达到效率优化。同时，为提升风险防控效果，系统设置相互制约的内控措施，被认定为中高或高风险的账户，由系统控制强制进行关注类型标记及交易控制，保证风险处置措施全面、有效。

（四）“精致+极简”， 业务操作实现免培训

“反欺诈系统”设计过程中将精致和极简理念贯穿始终，在运行逻辑及界面展示细节上追求精致，在用户操作效率及体验上追求极简，业务界面实现智能化、流程式展示，在无需培训的情况下，业务人员即可像使用智能手机一样按照功能菜单进行自主操作。

四、项目建设情况

“反欺诈系统”于2020年8月开始立项，并同步启动需求分析。期间，项目小组在剖析电信诈骗、网络赌博、贸易洗钱、虚拟货币洗钱等犯罪手法及银行内部欺诈案例的基础上，梳理可疑交易规则176条。2020年9月进入实质开发阶段，我行根据建设内容及推进情况按周制定工作计划、按周调度计划完成情况，组织部门根据职责分工进行全力配合，有序推进系统建设进程，并于2020年10月中旬完成系统功能开发与联调测试、10月底完成技术和业务测试、11月初完成系统测试和用户测试。在全力保障准生产部署和生产基础环节安装配置的情况下，我行于2020年11月17日完成系统上线试运行。

五、系统运行情况

“反欺诈系统”应用程序，包括前台应用包、缓存数据库、准实时及实时数据跑批程序等，部署在行内华为容器云平台上。数据库服务器安装在物理机上，数据采用双机热备，并在行内备份平台每日备份，保证系统高效可用。目前，“反欺诈系统”平均每日跑批校验我行287.93万对私账户、6.74万对公账户，系统整体运行平稳。

六、系统运行效果

（一）预警精准度高，风控成效明显

“反欺诈系统”上线以来，累计预警客户28320个，经核实确认，我行认定可疑客户3064个，总体预警有效率为10.82%。其中，集中爆发式监测模型预警有效率为12.34%，跳板账户监测模型预警有效率为12.16%，系统预警精准度较高，取得了良好风控成效。

（二）提供有效线索，风险防范有力

依托“反欺诈系统”，我行排查发现大量可疑线索并及时向人民银行、公安机关报送，获得人民银行和公安机关的高度认可。其中，报送后被人民银行紧急共享预警的可疑客户10户、被公安机关立案或列为有效线索的客户38户。此外，系统上线以来，我行先于公安机关冻结前自行发现的可疑客户22户、先于“长城”行动及“断卡”行动清单下发前自行发现的可疑客户或涉案客户211户，并对相关客户及时采取有效风险处置措施。

（三）有效降低风控成本，提升账户风险管理质效

“反欺诈系统”智能化、集约化、标准化的功能设计，有效减轻操作人员风险识别以及数据处理工作量，节约人力成本。同时，风险监测模型敏感、精准，大幅提升了我行监管政策执行水平及账户风险、柜面操作风险管理能力。

七、经验总结

“反欺诈系统”融合了大数据分析、人工智能、云计算等新兴技术手段，能够对账户风险及柜面操作风险开展精准预警及阻断，是应对日益严峻的内外部欺诈风险及监管合规压力的创新举措，引领了目前行业处于探索阶段的模型建设、功能集约化设计、智能化业务流程、风险客户监测等方面的创新实践落地。