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隨著金融行業數字化轉型的持續深入，各大銀行的業務應用數量持續增加，加之機構龐大、層級眾多，形成了縱橫交錯、異常復雜的IT架構。在這個體系中，各種風控數據分散存儲在不同業務應用之中，數據不互通、數據標準不統一，影響了銀行風控系統的預警效果。與此同時，電信網絡詐騙、洗錢、網絡賭博等電信網絡新型犯罪層出不窮，嚴重威脅銀行的業務安全。如何在業務應用越來越多、業務場景越來越復雜、業務數據量越來越大的情況下，打破業務應用中的“數據孤島”，整合企業內外部風控資源，切實提升企業的反欺詐能力，滿足強監管要求，成為各大銀行亟需解決的問題。

關于貴州農信

貴州省農村信用社聯合社（以下簡稱“貴州農信”）是2003年12月國務院深化農村信用社改革以來率先掛牌成立的省級聯社，在支持貴州地方經濟發展、助推脫貧攻堅取得全面勝利中發揮了農村金融主力軍的積極作用。目前，貴州農信由省聯社及所轄84家農村商業銀行（縣級農村信用聯社）組成，共有營業網點2288個，員工2.76萬人，“信合村村通”網點12380個，在貴州省銀行業金融機構中資產規模最大、存貸款余額最高、支農支小力度最強、金融服務最寬、機構覆蓋最廣、從業人員最多。

項目背景

作為貴州金融領域的排頭兵，貴州農信推進數字化轉型的同時，高度重視反電信網絡新型犯罪工作，主動承擔在反電信網絡詐騙、反洗錢、反網絡賭博中的主體責任，建設了數字化反欺詐平臺，并取得了良好的應用效果。但是，隨著業務場景越來越復雜、電信網絡新型犯罪手段不斷升級，貴州農信迫切需要升級反欺詐平臺。1.建設賬戶風險監測體系為了落實《反電信網絡詐騙法》的要求，貴州農信需要建立覆蓋近1億銀行賬戶的全量賬戶風險監測體系，既要對新增賬戶進行風險排查，阻斷風險賬戶入網，又要對存量賬戶進行核查，發現其中的風險賬戶。這對貴州農信的數據分析能力提出了很高的要求。2.提升交易數據分析能力為了在海量數據中發現風險賬戶和風險交易，貴州農信需要解決數據整合、數據采集、數據處理三個難題。在數據整合上，需要整合分散在各個業務應用的風控數據，以及企業外部的風險數據（如監管機構下發的洗錢黑名單），形成權威的黑名單。在數據采集上，需要實時采集各業務渠道的交易數據，對全盤數據進行統一匯總。在數據處理上，需要對每日超200W筆的交易進行快速風險核查，為專家規則庫提供標準化的數據。3.升級專家規則庫貴州農信在多年的反欺詐實踐中，總結了大量反欺詐專家規則，建立了專家規則庫。由于金融欺詐手段不斷迭代，原有專家規則庫難以識別新型詐騙，且規則設置繁瑣、靈活度有限，風控人員難以針對不同的交易場景、風險類型設置對應的規則。貴州農信迫切需要對專家規則庫進行升級，并提升反欺詐平臺的易用性和靈活性。4.提升終端安全防護能力終端設備的安全在反欺詐體系中至關重要。貴州農信推出了黔農云手機銀行、黔農云個人網銀等面向C端用戶的業務應用，但是這些應用的安全能力有限，難以為反欺詐平臺提供支撐。貴州農信需要提升終端安全能力，保證C端業務應用在安全的終端環境中運行，并實時采集終端安全信息，為反欺詐平臺提供決策依據。

方案設計

芯盾時代基于貴州農信的組織架構、IT架構和業務場景，結合自身多年金融反欺詐建設實踐，采用自主研發的數據整合與分析模塊、風控規則引擎、終端威脅態勢感知模塊等功能模塊，對貴州農信原有的反欺詐平臺進行升級改造。方案功能與設計如下：1.數據整合與分析模塊：負責采集、整合貴州農信內部、外部的交易數據與風險數據，通過計算引擎實現對動態數據的快速處理和復雜分析計算。2.風控規則引擎模塊：為貴州農信的專家規則庫提供大量經過實戰校驗的風控規則，提升反欺詐平臺的監測識別能力。3.終端威脅態勢感知模塊：以SDK形式集成在手機銀行App與個人網銀中，生成設備指紋，核查終端設備安全基線，實時監控設備運行狀態，為反欺詐平臺提供終端側風險數據。4. 可視化運營支撐模塊：包含風控管理平臺和案件管理平臺，為風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，貴州農信建設了賬戶風險監測體系，反欺詐平臺的數據分析能力、風控決策能力、終端安全能力顯著提升，識別、阻斷欺詐行為的能力大幅強化，在打擊電信網絡詐騙、非法洗錢中取得了良好效果。1.整合全局風險數據，實時檢測賬戶風險借助數據整合與分析模塊，貴州農信整合了內部各業務系統中的風控數據，引入了外部的銀監黑名單、反洗錢黑名單、金融制裁名單等外部數據，使黑名單的維度更廣、信息更全，為反欺詐決策提供了更可靠的依據。同時，模塊能夠實時采集所有營業網點、交易場景的交易數據，通過計算引擎實現對動態數據的快速處理和復雜分析計算，為決策引擎提供實時支撐。2.賬戶分類分級，完善賬戶風險監測體系基于全局的風險數據，貴州農信使用芯盾時代的賬戶分類模型對近1億銀行賬戶進行了全面的分類分級，將賬戶分為正常類、關注類、審慎類、禁止類四大類，再將關注類中所有賬戶進行風險級別評估。貴州農信能夠依照分類分級結果，對客戶的開戶準入、交易額度、交易渠道等方面進行差異化管控，還能快速對上級監管機構下發的監控名單進行風險排查，滿足了監管要求。3.升級專家規則庫，提升風險行為處置能力通過改造，芯盾時代為貴州農信的專家規則庫新增了近千條經過反欺詐實戰校驗的風控規則，覆蓋了更多業務場景，大幅提升了反欺詐平臺對風險交易的偵測識別能力。同時，反欺詐平臺實現了風險預警指標閾值的動態調整、指標模型自由搭配、控制規則靈活調用，風控人員能夠根據不同業務類型、不同風險類型、不同業務對象和不同風控角色，靈活快速的設置風控規則。4.提升終端安全能力，阻斷風險行為更迅速在終端威脅態勢感知模塊的支撐下，貴州農信能夠為安裝手機銀行App與使用個人網銀的終端設備生成“設備指紋”，實現用戶賬號與設備的強綁定，識別非常用設備登錄等異常操作。終端威脅態勢感知模塊能夠準備評估設備安全基線，識別程序雙開、內置模擬器、攻擊框架，以及病毒木馬等安全威脅，避免應用在不安全的設備上運行。在應用運行過程中，模塊能夠實時監測設備運行狀態，對系統環境進行風險掃描，通過接口向業務系統傳輸預警標識及處置策略。

芯盾視點

建設、運營反欺詐平臺，對金融機構的技術能力提出了很高的要求。金融機構不但要整合企業內部的風控數據，不斷更新黑名單等風控信息，還要持續發現、分析新型欺詐行為的特性，形成反欺詐專家規則，持續擴充專家規則庫。受限于技術能力和數據規模，金融機構很難憑借自身力量完成以上工作。因此，金融機構需要充分借助專業業務安全廠商在大量反欺詐實踐中積累的專家規則和AI模型，汲取金融行業先進反欺詐經驗，切實提升自身的反欺詐水平，更好的保障金融業務的安全。

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原文標題：客戶案例丨貴州農信：貴州最大銀行如何筑牢金融反欺詐防線

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