一、解决方案简介

同盾科技“反欺诈智能决策平台”针对银行等金融机构用户交易环境中个人隐私数据泄露、“钓鱼”攻击、“撞库”攻击、用户真实身份难以鉴别、金融交易欺诈手段层出不穷等安全问题，突破传统思维，对金融交易场景中欺诈事件的数据、特征、规则、策略、模型进行深度挖掘整合，建立起全客户、全渠道、全时段、全方位、全场景、全实时、全自动的事前防范、事中监控、事后处置三位一体的智能反欺诈平台。

平台采用分层架构的设计模式，包括数据前置系统、安全风险感知系统（设备指纹、态势感知、生物探针）、风险决策系统（规则引擎、机器学习平台、知识图谱平台）、智能管理后台（规则管理、模型管理、预警信息、案件管理、风险大盘、统计报表、系统管理）等产品模块。整体架构具备实时、智能、统一、灵活等优点，主要围绕交易反欺诈、申请反欺诈、营销活动中反薅羊毛等业务场景，实现以下五点功能：

1.大规模、大数据量的动态计算要求

随着移动互联网的普及，数据量呈现爆发式增长，对大规模数据的实时计算需求越来越高，为确保客户的反欺诈模型能够动态快速调整，需要整体提高模型优化的响应速度。

2.瞬时高并发、低延时的实时计算要求

随着业务的互联网化及业务增长，系统在设计上需要考虑在高并发压力下不影响客户正常体验，在客户对风控措施无感知的时间内完成欺诈风险评估并给出实时处置策略。

3.风险特征的高命中要求

欺诈风险特征错综复杂，仅靠专家经验无法面面俱到。需要通过机器学习、知识图谱等技术，对风险特征进行自动识别。并从海量数据中学习交易欺诈的行为特征和模式，不断自动优化模型策略，从而有效提升系统预警正确率。

4.支持风险模型的灵活配置及管理要求

为快速应对外部欺诈风险的变化，要实现模型的灵活挖掘和即时布控，依托反欺诈信息库，随时根据新的风险形势在线挖掘部署模型，提高建模效率以及对欺诈热点的响应速度，前瞻性评估和揭示业务存在的外部欺诈风险情况，有效管控产品快速创新过程中出现的新型欺诈风险。

5.支持命中风险交易的多级处置决策

通过大数据风险模型、复杂监控规则、复杂网络等，实现对注册、登录、绑卡及转账等各类交易的实时风险精准识别，并实施事中自动干预。根据不同渠道特点、业务和风险类型，建立分级干预策略，支持对异常风险交易事件进行实时预警、实时增强认证和实时阻断拦截等多级处置措施，确保客户资金安全。

二、应用场景痛点简介

伴随着移动互联网的快速发展，银行及金融市场主体已实现高度数字化、移动互联化，引起业务模式骤变。场景外延，客户下沉，黑产攻击线上转移，银行所面临的风险链条错综复杂，风险传导和蔓延方式也在发生根本性变化。

随着银行业务的全面线上化，客户在线时间大幅提升，金融服务场景更加丰富，银行在账户安全、交易管控、数字信贷等环节面临的欺诈风险越来越复杂多样。如何借助大数据、人工智能等技术更安全可靠地服务业务，成为商业银行反欺诈研究的重要课题。

三、解决方案亮点介绍

1. 高效识别：提供毫秒级的实时反欺诈风险防控能力

反欺诈智能决策平台应用流式计算技术和弹性可扩展系统架构，支持数据高速计算和多机协同处理，可从每秒上万笔金融交易中实时识别出欺诈交易，有效应对短时间、高并发交易的业务场景。平台整体欺诈判断耗时控制在20ms内，为客户提供“无感知”的实时欺诈防控。同时，通过“黑名单定点清除+风险监控模型”互为补充的风控模式，用“精准打击”的事中风险自动预警模式代替传统的监控风险预警和人工事后干预，在业务办理流程中加装一道高科技的“防火墙”。

2. 精准挖掘：构建风险主动防御和实时拦截能力

反欺诈智能决策平台应用知识图谱、多维模型组合和机器学习算法，对数据进行深度挖掘，从历史数据中量化抽取风险特征指标，从资源(IP、设备指纹、账号、证件、银行卡等)和历史黑标样本分别构建关联图谱网络，使用有监督、半监督和无监督算法，经特征推导、特征工程和转换、特征选择、模型训练和调参、模型性能评价等过程建设了多个离线模型与实时在线模型，其中在线模型以pmml文件调用的方式部署在本行反欺诈系统模型运行平台模块中，支持实时查询及实时调用，性能满足99%以内20ms返回分析结果。人工智能反欺诈模型，加上与传统经验规则配合使用，实现风险主动防御和及时拦截。在保证模型精度的基础上，大限度提升模型召回率，降低误判率和漏判率，有效提升反欺诈平台的预警命中率。

3. 多级处置：提供对风险的分级干预能力

反欺诈智能决策平台通过多维模型计算，打造了风险和体验相平衡的柔性防控模式，根据不同渠道特点、业务和风险类型对异常交易事件采取实时预警、实时增强认证、实时交易拦截的分级干预处置措施。

四、金融行业客户名单

广发银行、中国银联、中信银行、江南农村商业银行…

五、客户评价

“反欺诈智能决策平台”更好的将银行各类风险前置，并贯穿于整个风控系统的全生命周期。该平台的价值和作用不仅在行内的风控体系延伸，还能帮助银行将多年积累的反欺诈金融科技经验对外输出，共同推动风险管理全面进入“自适应、可量化、高精准、敏捷化”的全新阶段，打造更高级别的安全边界，对银行金融欺诈防护的变革起到示范效应。