案例名稱

廣西北部灣銀行電子渠道交易反欺詐系統項目

案例簡介

廣西北部灣銀行通過建立電子渠道交易反欺詐系統，對全行線上、線下渠道進行7*24小時交易監控，對異常交易實現毫秒級預警、處置。通過整合渠道交易數據，串聯各渠道“數據孤島”，實現跨渠道異常交易聯防聯控。通過“專家規則+機器學習模型”雙核決策模式以及圖譜技術，進一步挖掘隱匿的欺詐風險，提升風險交易識別能力。聯動智能外呼系統，利用智能機器人進行交易核實，提高異常交易核查的準確性。

創新技術/模式應用

（一）流式計算，提升交易處置能力。通過流式計算技術，使系統交易數據處理能力大幅提升，系統每秒交易處理量可達3000筆以上，交易時延100毫秒以內。數據處理能力的大幅提升，對交易中出現的短時異地、習慣偏離、頻次異常、批量交易等異常行為可進行事中預警，并通過加強認證、阻斷等方式進行事中防控，有效防范欺詐行為給客戶賬戶資金財產造成的損失。

（二）渠道整合，實現跨渠道聯防聯控。整合各渠道交易數據，打破渠道間“數據壁壘”，實現跨渠道數據聯動，對客戶交易行為進行全方位監控，提升異常交易監控覆蓋面。

（三）多核決策，深挖藏匿風險。利用“專家規則+機器學習模型”雙核決策模式，通過專家規則對常見的欺詐行為進行判斷，利用機器學習模型對監控指標深度加工，對隱匿性較強的欺詐交易、團伙欺詐行為進行識別，兩者優勢互補，發揮協同效應，全面覆蓋異常交易欺詐場景。

（四）圖譜技術，可視化展示交易風險。利用圖譜技術對歷史交易數據進行加工，直觀展示各交易要素之間的關聯關系，供核查人員判斷交易存在的風險以及挖掘隱藏的團伙欺詐行為，擴展交易核查范圍。

（五）智能外呼，提升核查準確性。聯動智能外呼系統，使用智能機器人與客戶進行交易真實性核實，釋放外呼人力，提升交易核查效率，提高預警交易核查準確性。

（六）可視化界面，風控策略快速響應。風控策略實現可視化配置，降低規則配置難度。風控策略支持熱部署，降低對業務渠道系統影響。實現風控策略及時響應、快速部署，滿足不同階段的風控需要。

項目效果評估

解決業務痛點問題

1.異常交易僅能事后核查，無法事中控制。實現交易事中監控需系統同時滿足高并發、低延時的性能要求，因傳統交易監控系統響應時長、交易處理量無法滿足事中監控要求，為此只能在欺詐交易發生后進行事后核查，無法在事中阻止欺詐交易的發生。反欺詐系統通過使用流式計算技術，大幅提升系統對長周期、復雜交易場景數據處理能力，對于高并發的交易數據也可實現毫秒級響應。因此對欺詐交易處置可實現由原來的事后核查提前至事中攔截，及時阻止欺詐交易的發生，保障客戶賬戶資金安全。

2.各業務渠道交易數據形成“數據孤島”，無法有效聯動。各渠道系統因業務場景差異對交易字段定義各不相同，容易形成“數據孤島”，無法進行交易數據有效聯動，使不法分子可利用不同渠道實施欺詐交易。反欺詐系統通過對接各業務渠道獲取交易數據，實現業務渠道數據整合，進行跨渠道風險交易聯防聯控。此外，通過數據整合，提供一個全渠道交易風險態勢監控平臺，為后續風險防控措施制定提供數據支持。

3.傳統渠道風控策略，響應速度慢、誤判率高。傳統的渠道風控策略主要通過對系統代碼進行二次開發實現，整體響應速度慢。同時所部署的風控策略無法結合客戶風險等級、支付習慣進行動態調整，導致誤判率高、客戶體驗差。反欺詐系統通過對風控策略進行可視化配置，降低規則配置難度，可實現風控策略及時響應、快速部署，也支持通過對不同風險等級客戶防控策略進行動態調整，以應對不斷變化的欺詐手段。

4.異常交易人工核查，費時費力。傳統異常交易核查模式主要通過人工客服聯系客戶進行確認，隨著業務量不斷增長，需占用大量的客服資源。通過對接智能外呼系統，使用智能機器人進行交易核實，可提高交易審核效率、準確性，釋放外呼人力。

5.風險交易排查，維度有限、效率不高。風險客戶關聯交易排查無法通過圖表直觀展示，排查指標維度有限、效率不高。通過利用圖譜技術，對歷史交易數據進行加工，展示各交易要素之間的關聯關系，供交易核查人員直觀判斷交易存在的風險以及隱藏的團伙欺詐行為。

項目牽頭人

溫磊  廣西北部灣銀行渠道管理部副總經理

項目團隊成員

黃開俊、韋文磊、林常毅、黃秦、李俊、李長燦

責任編輯：韓希宇