一、项目背景及目标

随着互联网的爆发式发展，黑产团伙开始从“攻击渗透系统获利”的传统套路进化到“利用业务风控缺失进行大规模套利”的模式，并且逐步形成规模庞大、分工明确的黑色产业链。随着黑产的快速发展与扩张，各类新型的欺诈场景、欺诈技术不断渗透到针对金融机构的攻击中，其链条化分工、跨行业作案等特点，为金融机构的风险防控带来了更大挑战。

而随着我行业务的不断发展，金融交易场景更加丰富，我行也同样面临着个人隐私泄露严重、钓鱼、撞库等攻击难以防范、客户、终端真实身份难以鉴别、应用自身防范及客户安全意识不足、磁条卡伪卡盗刷、信用卡非法套现、商户准入欺诈、电信诈骗、欺诈手段隐蔽专业、变化多端且层出不穷等亟待解决的安全问题。同时，国家相继出台《网络安全法》、《个人隐私保护法》、《数据安全法》等法律法规，人行、银保监会等监管机构也先后多次发布相关文件和通知，要求金融机构加强防范金融交易欺诈风险。

为了满足监管要求及解决上述安全问题，我行根据自身的整体战略目标和信息科技发展规划，在广泛汲取国内外同业成功经验的同时突破传统思维，秉承“做有责任心的银行”的理念，主动承担起帮助客户抵御金融交易欺诈风险的责任和以“构建全局视角的智能反欺诈中心，推进安全防御能力从“被动”到“主动”的转变，创新并提升我行安全能力及客户体验”为目标，并结合我行的资源现况，启动和实施了本项目。

二、项目/策略方案

作为战略性和基础性项目，本项目的建设并不是一项纯技术的开发工作，它同时还是一个业务管理的变革项目，其体现和传导的是银行高管理层的整体管理思想框架,它将引起或促进新的管理思想和管理体制，通过管理流程与技术的运用、组织架构和人员的调整与配置来加以贯彻落实。该项目的建设内容，决定了它是一项跨不同利益诉求的部门、跨不同背景的业务人员、跨全行不同渠道的业务、业务流程繁琐复杂、业务数据体量大、业务及技术平台的工作量庞大且非常复杂的系统工程，一旦开始就不会结束。因此，本项目的建设会面临更多的挑战和更大的风险，需要整体、全局的规划和协作，同时也应当结合我行的战略方向和发展需要，综合平衡业务发展和风险防控的需求。

因此，要确保本项目成功,首先必须要有强有力的组织保证和相对稳定的建设团队。为此，我行高度重视，成立了由行领导牵头，科技部、互联网金融部负责推进落地，全行各业务部门参与以及合作公司人员共计近50人的金融交易反欺诈工作小组。首先，该小组对项目推进过程中遇到的重大问题作出研判与决策，通过管理流程与技术的运用、组织架构和人员的调整与配置，确保本项目建设的高效运转、良好协作和快速推进。其次，依据小组成员对国家颁布的与网络安全相关的法律法规、银保监会、人行出台的相关文件、规范、通知进行逐条分析，对各行业、重点金融行业普遍存在的安全问题、现状、态势进行充分的分析和预判，对金融科技领域涉及金融交易反欺诈的前沿技术、产品动态、主流公司进行充分的市场调研，对黑产的常用工具、手段、作案手法、案例进行分析和研究，对我行涉及金融交易欺诈的安全需求痛点进行全面的分析、讨论和梳理，同时根据我行的业务发展需要和外部监管要求，我行确定了交易反欺诈智能决策系统项目的实施目标，建立全客户、全渠道、全时段、全场景的事前防范、事中干预、事后处置三位一体的全行级交易反欺诈智能决策系统。后，本项目必须采用已被业界证明的“分步迭代式”开发方法，在明确整体远景目标和建设框架后，设定确实可操作的短期和中期目标，分步骤实施，逐步丰富整体框架内的内容，终实现整体目标。

本项目实现了海量多源数据整合处理，将来自不同渠道、产品和实体的数据按照统一维度进行整合，确保同一实体（如客户）在平台中的***性和数据完整性，实现了信息共享，打通了信息孤岛。同时，本项目通过跨渠道跨业务标记客户风险，沉淀出客户级、账户级多层次风险标签库、黑名单库和案件库，为反欺诈领域及其他领域提供风险数据支撑，实现了全行统一的欺诈案件管理。同时，本项目实现了设备指纹技术，为手机银行提供***和稳定的设备指纹ID，实现了用户、设备身份认证。同时，本项目实现了设备风险画像，有效识别异常设备，快速感知设备运行环境异常变化。同时，本项目基于实时交易行为和历史交易行为，应用实时流式计算、机器学习和专家规则对客户的异常交易行为进行实时预警、增强认证和阻断拦截等多级分层处置，实现了欺诈风险的快速、精准识别与拦截。同时，本项目实现了应用知识图谱技术，从海量数据中学习交易欺诈的行为特征和模式，对团伙欺诈进行精准识别，提高团伙欺诈风险的命中率。同时，本项目实现了随时根据新的风险形势变化，灵活配置、及时布控、在线调整和优化数据、规则、策略和模型，提高在线挖掘风险特征效率，提升对欺诈热点的响应速度，有效管控产品快速创新过程中出现的新型欺诈风险。

三、创新点

（1）应用实时流式计算等技术，实现毫秒级的实时反欺诈风险防控能力

针对金融交易欺诈事件一旦发生呈时间短、涉案金额大、客户影响范围广等特点，通过实时流式计算技术的应用，支持数据高速计算和多机协同处理，从每秒上万笔金融交易中实时识别出欺诈交易，欺诈判断耗时控制在20ms内，满足交易的高速分析处理要求，有效应对短时间、高并发交易的业务场景，为客户提供“无感知”的实时欺诈防控。

（2）应用设备指纹技术，快速准确识别设备风险的能力

针对手机银行APP用户、设备身份难以鉴别、用户个人隐私泄露严重及安全意识不足等问题，通过设备指纹技术的应用，为手机银行用户的设备生成***的设备ID作为用户设备身份标识，支持即使设备的部分数据被篡改也能保证用户设备身份的***性和稳定性，有效地解决了手机银行用户设备身份识别的痛点。针对黑产在钓鱼、撞库等攻击难以防范问题以及应用的作弊工具和框架具有批量化、自动化、脚本化等特点，基于设备指纹采集的设备信息进行设备风险画像，感知设备的运行环境异常变化，识别出异常设备、IP、手机号以及模拟器、多开、按键精灵、群控软件、改机工具、Root/越狱、代理、调试器等黑产常用的作弊工具和框架攻击，快速感知和对抗黑产攻击，实现风险联防联控。

（3）应用机器学习技术，大幅提升欺诈风险的防控能力

针对磁条卡伪卡盗刷、信用卡非法套现、商户准入欺诈、电信诈骗等金融交易欺诈手段隐蔽专业、变化多端且层出不穷等问题，以欺诈场景的特点为依托，应用机器学习中的特征工程对客户的实时交易行为和历史交易行为进行深度挖掘整合，应用机器学习算法建立了百余条专家规则以及异常交易、异常行为、异常开户、商户风险评级、商户套现等多个机器学习模型。通过“黑名单定点清除+风险监控规则模型”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，在交易流程中加装了一道高科技的“防火墙”。此外，系统支持方便、灵活、及时、可视化的配置数据、规则、模型，实现方便、快速的接入数据，管理规则，在线调整和优化模型，提升对欺诈热点的响应速度，管控产品快速创新过程中出现的新型欺诈风险。

（4）应用知识图谱技术，构建深层次风险传递关系和团伙关系的挖掘能力

针对金融交易欺诈具有欺诈风险特征错综复杂、欺诈人员从个体到团伙化趋势发展等态势，应用知识图谱技术，从资源(IP、设备、手机号、银行卡号、身份证号等)和事件数据粒度分别构建关联图谱网络，通过相似度算法定义网络定点间关系，构建资源级别和事件数据级别图谱网络，发现大量数据中相关属性集之间的关联关系，从而可以快速发现潜在的欺诈团伙，提高欺诈风险的命中率，对个体及团伙欺诈进行精准识别。

（5）应用RPA技术，实现高效自动化分级处置

为有效地降低对重复性操作任务的人力投入，提升异常事件风险处置效率，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措施，同时应用RPA技术快速桥接反欺诈系统与上下游系统，对风险数据进行自动获取、分类、归档，实现对异常风险事件的高效自动化分级处置，将中、高风险预警及拦截的异常交易客户实时推送至开户行以便于及时尽职调查分析及管控。

（6）应用海量数据处理技术，构建全局视角的智能反欺诈中心

将来自不同渠道、产品和实体的多源海量数据进行深度整合，统一数据来源、标准、维度、管理并标准化输出，确保同一实体（如客户）在本平台中的***性和数据完整性，实现信息共享，打通信息孤岛。同时，通过跨渠道跨业务标记客户风险，沉淀出客户级、账户级多层次风险标签库、黑名单库和案件库，实现了全行统一的欺诈案件管理。通过全局各业务环节场景中跨渠道、跨业务的客户风险行为追踪，综合评估客户行为风险，实现了欺诈数据的不断积累补全和模型策略的不断优化升级，并形成了自我完善的反欺诈生态圈，为反欺诈业务领域及其他领域提供风险支撑，提升线上线下一体化协同作战能力。  

（7）应用高性能可扩展的架构技术，打造全行级业务风控中枢平台   

突破传统反欺诈系统建设局限，结合监管对反洗钱、反欺诈等要求，支撑行内现状及未来发展需要，采用多活、分层、集群、缓存、负载均衡、分布式、微服务等多种技术为组合拳的方式的架构设计，满足高并发、高可用、高吞吐量、业务连续性、安全性、灵活可扩展等硬性要求，打造统一标准化管理体系的全行级交易风险监测管控平台，执行“交易-风险-策略-规则模型-特征-指标/名单/标签”的实时风控流程，实现各业务风控的互联互通，相辅相成，增强业务安全整体决策能力，快速建立风控应对能力。

四、项目过程管理

2019年12月，项目任务书下达。

2020年03月，需求分析完成。

2020年03月，提交系统需求规格说明书、概要设计说明书、数据库设计说明书、详细设计说明书。

2020年06月，开发完成，完成上线准备。

2020年06月，提交系统操作手册、部署手册、功能测试报告、性能测试报告。

2020年06月，*****批系统功能上线。

2020年07月，提交系统培训手册、运维手册。

2020年10月，第二批系统功能上线。

五、运营情况

本项目上线以来，已与我行的个人及企业手机银行、网上银行、微信银行、移动支付（聚合支付、线上收单）、柜面、银联前置、ATM、POS等15个渠道成功对接，基本覆盖行内全部渠道，系统整体欺诈判断耗时控制在20ms内。本项目上线至今累计监控交易笔数1.31亿，涉及客户110万人，累计预警430万余次，累计拦截交易金额约3330.01万元，切实保障了客户的资金与账户安全。同时，本项目有效助力降低我行欺诈案件数量，通过支行对本项目实时推送异常客户的尽职调查及甄别分析的风险核查模式，我行已及时管控200多户可疑账户，有效遏制欺诈风险案件。

六、项目成效

经济效益方面，本项目实现了事前风险探查、事中风险防范拦截和事后风险分析及管理的全生命周期交易反欺诈保护，有效助力降低我行欺诈案件数量，交易欺诈损失率常年低于历史水平，已成功为客户避免损失约3330.01万元，风险案件得到有效遏制。本项目上线后，风险识别准确率比照专家规则和传统模型提升了3倍以上，有效降低了人工筛查成本。本项目利用RPA技术实现了风险处置流程自动化，大大节省了员工的人力及时间成本。

社会效益方面，本项目基于对每笔交易的风险判断，我行对低风险交易降低身份核查要求，减少了短信验证码、人脸识别等高门槛身份核查操作，同时安全性更高，为客户带来安全与便捷平衡的体验，切实保障了客户的资金与账户安全，实现了风险防控和客户体验的“双提升”。本项目多次帮助客户拦截风险交易，多名客户在免受经济损失后，致电我行客服或到我行网点表示感谢，在保证我行客户的资金免受损失的同时也为我行带来了较高声誉，一时之间，我行“有责任心的银行”的口碑传遍陕西各地，品牌形象和品牌价值得到了极大的提升。

七、经验总结

本项目是我行在人工智能、大数据、信息安全等金融科技领域进行的大胆探索和创新尝试，实现了我行在金融科技领域的重大突破，全面提升了我行在金融科技领域的应用创新能力，为我行进一步打造“移动化”、“线上化”、“场景化”、“开放化”的线上金融服务提供有效的安全支撑，为我行实现数字化转型发展战略起到重要意义。本项目实施过程中采取的算法和技术整合方案，可以为业界及同行今后新设产品的欺诈风险管理提供明显的借鉴意义和新的启发和思路，为业界及同行今后的金融科技能力建设积累了宝贵的经验，全面树立了区域性商业银行风险防控新思维、新定位。后续，我行将持续关注金融科技领域技术，进一步加大金融科技领域的投入和研发力度，为客户提供更加专业、安全、丰富的综合金融服务。在加速行内科技成果转化应用的同时，我行始终与业界、监管、生态合作伙伴等保持积极密切的合作，紧跟科技新发展动态，提炼行业佳实践经验，助力创新成果标准化、规模化应用。后续，我行将持续关注金融科技领域技术，进一步加大金融科技领域的投入和研发力度，为客户提供更加专业、安全、丰富的综合金融服务。在加速行内科技成果转化应用的同时，我行始终与业界、监管、生态合作伙伴等保持积极密切的合作，紧跟科技新发展动态，提炼行业佳实践经验，助力创新成果标准化、规模化应用。