客戶案例丨無(wú)錫農(nóng)商行攜手芯盾時(shí)代，打造行業(yè)反欺詐標(biāo)桿
近年來(lái)，以電信網(wǎng)絡(luò)詐騙、非法洗錢(qián)為代表的電信網(wǎng)絡(luò)新型違法犯罪日益猖獗。國(guó)家先后頒布了《反洗錢(qián)法》、《反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙法》等法律法規(guī)，開(kāi)展了“斷卡”“云劍”等專(zhuān)項(xiàng)活動(dòng)，有效遏制了其高發(fā)勢(shì)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(shí)監(jiān)管要求，識(shí)別可疑賬戶，阻斷風(fēng)險(xiǎn)交易，及時(shí)報(bào)送可疑交易報(bào)告。建立反欺詐平臺(tái)，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(wú)錫農(nóng)商行
無(wú)錫農(nóng)村商業(yè)銀行（以下簡(jiǎn)稱“無(wú)錫農(nóng)商行”）成立于2005年，是無(wú)錫市區(qū)唯一一家地方法人銀行。2016年，無(wú)錫農(nóng)商行成功在上交所上市，成為全國(guó)首家A股主板上市農(nóng)商銀行。截至2022年底，無(wú)錫農(nóng)商行總資產(chǎn)達(dá)2116.03億元，年?duì)I業(yè)額44.8億元，擁有110余家營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，連續(xù)多年保持了高速增長(zhǎng)的勢(shì)頭。無(wú)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(guó)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(guò)硬的業(yè)務(wù)安全能力，無(wú)錫農(nóng)商行的人均創(chuàng)收在全國(guó)農(nóng)商行中高居第一，資產(chǎn)質(zhì)量、利潤(rùn)水平穩(wěn)居全國(guó)農(nóng)商行前列。案例背景
作為全國(guó)農(nóng)商行智能風(fēng)控建設(shè)的先行者，無(wú)錫農(nóng)商行的智能風(fēng)控體系在反欺詐、反洗錢(qián)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(jí)，金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)開(kāi)展了“斷卡行動(dòng)”，對(duì)企業(yè)的風(fēng)控能力提出了更高的要求。在此背景下，無(wú)錫農(nóng)商行需要對(duì)智能風(fēng)控體系進(jìn)行升級(jí)，以解決以下問(wèn)題：1.多個(gè)風(fēng)控系統(tǒng)并存，風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)難以整合無(wú)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(qián)系統(tǒng)等多個(gè)系統(tǒng)，各個(gè)系統(tǒng)的職能和維度各有不同。由于各系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)無(wú)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(shí)別，風(fēng)控人員無(wú)法對(duì)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(xiǎn)特征，充分挖掘涉洗錢(qián)、涉詐賬戶。2.風(fēng)控黑名單維度單一，賬戶風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)能力不足受限于數(shù)據(jù)整理與應(yīng)用能力，無(wú)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(wú)錫農(nóng)商行難以精準(zhǔn)識(shí)別客戶身份，既不利于阻斷新增風(fēng)險(xiǎn)賬戶入網(wǎng)，又影響了對(duì)存量賬戶的風(fēng)險(xiǎn)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(diǎn)，無(wú)錫農(nóng)商行智能風(fēng)控體系的誤報(bào)漏報(bào)率較高，非常依賴人工審核來(lái)保障信息上報(bào)、風(fēng)險(xiǎn)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(yùn)行效率。方案設(shè)計(jì)
芯盾時(shí)代基于無(wú)錫農(nóng)商行智能風(fēng)控體系的現(xiàn)狀，結(jié)合自身多年對(duì)抗黑灰產(chǎn)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，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(xiǎn)響應(yīng)與處置模塊、可視化運(yùn)營(yíng)支撐模塊，對(duì)原有風(fēng)控體系進(jìn)行改造。方案功能與設(shè)計(jì)如下：1.數(shù)據(jù)整合與分析模塊：負(fù)責(zé)采集、整合各類(lèi)數(shù)據(jù)，對(duì)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(guò)專(zhuān)家規(guī)則引擎對(duì)交易行為進(jìn)行實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；3.風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)與處置模塊：按照風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，按照風(fēng)險(xiǎn)處置策略實(shí)時(shí)反饋至業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)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(yùn)營(yíng)支撐模塊：包含風(fēng)控管理平臺(tái)和案件管理平臺(tái)，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(jià)值
通過(guò)改造，無(wú)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(duì)風(fēng)險(xiǎn)交易、風(fēng)險(xiǎn)賬戶的監(jiān)測(cè)能力大幅強(qiáng)化，取得了良好的應(yīng)用效果。1.綜合全局?jǐn)?shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)行為借助數(shù)據(jù)整合與分析模塊，無(wú)錫農(nóng)商行能夠打破各個(gè)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(duì)海量風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同場(chǎng)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(shí)代為無(wú)錫農(nóng)商行建設(shè)的場(chǎng)景化AI模型能夠充分發(fā)揮效能，提升了無(wú)錫農(nóng)商行的反洗錢(qián)、反電詐能力。 2.建設(shè)權(quán)威黑名單，提升賬戶風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)能力芯盾時(shí)代幫助無(wú)錫農(nóng)商行升級(jí)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(qián)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(shí)別更準(zhǔn)，覆蓋所有業(yè)務(wù)渠道?；诤诿麊危瑹o(wú)錫農(nóng)商行能夠有效識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)賬戶、風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)處置自動(dòng)化，風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警更準(zhǔn)備在風(fēng)控引擎模塊和風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)與處置模塊的支撐下，無(wú)錫農(nóng)商行改變了過(guò)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(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)與處置模塊能夠在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)生成風(fēng)險(xiǎn)行為處置策略并下發(fā)至業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)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(xiǎn)等級(jí)審核、處置即可。4.實(shí)現(xiàn)可視化運(yùn)營(yíng)，全局態(tài)勢(shì)一目了然在風(fēng)控管理平臺(tái)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(chǎng)景化模型，直觀的監(jiān)測(cè)全局交易風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)。在案件管理平臺(tái)中，風(fēng)控人員可以借助可視化工具對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件完成追溯，生成簡(jiǎn)單清晰的分析報(bào)表，實(shí)現(xiàn)對(duì)案件的閉環(huán)管理。經(jīng)過(guò)此次改造，無(wú)錫農(nóng)商行的風(fēng)控能力顯著提升，風(fēng)控體系的誤報(bào)漏報(bào)大幅降低，清查出了大批洗錢(qián)、涉詐賬戶，充分落實(shí)了“斷卡行動(dòng)”的要求。憑借對(duì)風(fēng)險(xiǎn)賬戶的治理成果，無(wú)錫農(nóng)商行獲得了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的認(rèn)可與表?yè)P(yáng)。芯盾視點(diǎn)
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(guò)數(shù)據(jù)看風(fēng)險(xiǎn)，離不開(kāi)AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的支撐。無(wú)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(wú)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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