来源：产品展示 发布时间：2024-01-03 09:52:02
互联网时代金融科技的快速的提升，使得银行业务的线上化、移动化成为银行业可持续发展的重点战略之一，银行业迅速布局并大力推广手机银行、个人网银、直销银行等线上渠道。随着线上业务尤其是移动端业务的发展，银行业面临多类型、多领域的交易欺诈挑战，比如信息倒卖、盗转盗刷、薅羊毛、信贷欺诈等欺诈案件每年造成超千亿经济损失。
虽然银行业已经实施了一些反欺诈的措施，但因风控管理理念落后、缺少统一的反欺诈管理平台、缺乏数据支持等造成风险管理以“人控”为主，效率低下。已不能适应瞬息万变的反欺诈形势，亟需进行数字化转型，在流程、数据、分析、IT和组织架构开展协同调整。
为有效保障客户信息和资金安全，提升金融业务风控能力，青岛银行依据自己的整体战略目标和信息技术发展规划，结合自己资源现况，启动建设了线上交易监控平台项目。
青岛银行线上交易监控平台，在功能设计上主要是为客户建设全渠道实时交易监控系统，基于对异常交易行为的分析，逐笔判断交易的风险性并来控制，有效识别各种业务场景下的欺诈风险，同时支持跨渠道、多实体（客户、账户、商户等）的反欺诈管理。平台基本功能可分为数据整合、智能决策引擎、风控分析、案件管理及系统管理等模块。
数据整合平台提供数据采集和同步功能，数据采集来自终端数据、第三方数据及可以从数据中心同步历史数据到大数据平台，供数据的调用分析及数据处理。
决策模型部分基于分布式缓存、消息队列、分布式索引等技术自研的实时计算服务。由各渠道业务系统根据不同业务场景中有必要进行风控统计的字段，在用户执行该类操作的同时向风控引擎发起风控请求（http/socket），风控引擎基于风控人员在可视化管理平台配置的防控策略规则，比如：名单规则、静态规则、统计类规则、上下文关联规则、异常行为规则、威胁情报类规则、用户习惯类规则等，对当前行为进行规则碰撞，并基于关键字段，在分布式缓存组件Redis中维护规则因子数据，例如累计金额，累计次数等，当累计值达到规则阈值时，规则即触发，同时基于消息队列（Queue）异步的向分布式索引组件ElasticSearch写入三种日志：接口日志（记录收到的请求数据和响应结果）、操作日志（记录全量的请求参数和响应结果）、风控日志（全量的返回结果数据和风控报表）。离线计算服务使用此三类数据来进行批量计算：定时拉取ElasticSearch数据到Hive（基于Hadoop的数据仓库），并执行Spark-sql程序进行各指标计算，计算完成后，将习惯类数据存储到Redis供风控引擎查询调用，将图表类数据存储到数据库供可视化管理平台查询使用。
风控分析平台提供辅助支撑功能，包含风险大盘、场景管理、日志管理三个部分。风控管理人能通过风险分析中心洞悉风险事态，对风险事件可追踪、可追溯，以及对不同渠道场景进行细分并创建不同场景的风险策略。
案件管理中心主要围绕事后分析来进行对事件举报、处理、归档，大多数都用在事后人工审核平台。
系统管理中心包含应用管理、人员管理、资源管理、权限管理、配置管理、预警管理、系统日志。当用户登录交易管理平台时，系统会根据所属角色的相应权限显示不同的功能菜单，屏蔽其不具备的按钮，杜绝系统的操作风险。
当交易发生时，该平台依据业务系统输入的数据信息进行规则命中，返回对应的风险等级评分和建议处置策略（例如人脸验证），业务系统根据处置策略建议进行一定的业务逻辑处理，包括短信验证、人脸识别和阻断。例如根据阻断策略进行交易阻断，根据强认证策略调用人脸等强认证功能。
通过搭建线上交易监控平台，对交易过程进行风险识别与干预，对于风险较大、可疑程度较高的交易，采取精准识别、实时拦截等措施，防范潜在的非法交易、欺诈交易，有效保障了客户信息和资金安全。
青岛银行在2021年7月份成功上线了线上交易监控平台，并依托线上交易监控平台开展了一系列数字转型工作，打造数字化风控。
线上交易监控平台已实现个人网银、手机银行、企业网银等渠道交易的7×24小时全面风险监控，对高风险交易进行生物特征识别、实时阻断等自动处理。我行结合用户历史交易行为习惯，从账户、行为、交易关联、产品偏好、位置、终端等6大维度制定了覆盖50余个场景的1000多条专家规则。在交易发生的瞬间，系统会将这一笔交易的特征与这上千条专家规则进行比对，并作出该交易是不是真的存在欺诈风险的判断，然后根据风险的等级对交易作出短信验证、人脸识别，甚至是阻断等方式，来及时核实或阻断疑似风险交易，有效保障客户资金安全。并通过不断分析用户习惯、总结欺诈特征，进行规则补充的机器学习模型逐步的提升决策的准确度。做到“不干扰一笔正常交易，也不放过一笔风险交易”。
2.在数据创新方面，确定数据愿景、升级风险数据，将经验驱动转变为数据驱动。
随着项目的实施和沉淀，搭建并积累稳定、动态的风险规则模型库，可逐步基于历史数据优化风控规则与策略，进一步利用机器学习技术，将前期经验与规则构建成为特征库，最终实现由经验驱动向数据驱动的过渡。有效识别交易风险，提升风控模型的准确性、提高交易拦截成功率。此外监控规则可灵活配置、可扩充监控渠道、可实现由线上渠道向全渠道过渡。
3.在组织模式创新方面，有效打破部门“竖井”，促进风险大数据与业务经营的高度融合。
麦肯锡经验表明，数字化风控能大大的提升风险管理的效率效能，使风险活动经营成本降低20-30%。之前我行的交易监控风险流程不仅占用大量资源，且效果欠佳。线上交易监控平台风险管理采取用户角色分级授权机制，支持配置总-分-支机构多层级流程链来处置风险，对风险事件分级定性评估，并触发不同流程，多部门协作，线上线下联动，实现风险预警到处置的闭环管理，做到对识别的预警风险及时处置，提高风险监控的针对性、有效性与时效性，促进风险大数据与业务经营的高度融合。
线日正式投产使用。为保证项目的顺利进行，我行组织了科技专家与业务专家联合的项目团队。项目采用试点实施和推广的分阶段方式，主要经历了以下几个阶段。
1）需求分析和概要设计阶段:该阶段主要完成了业务需求分析、业务功能和技术构架的高层设计，提交了需求分析报告、各功能模块的高层设计、技术构架和接口的高层设计等文档。
2）系统详细设计阶段：该阶段主要完成了系统详细设计工作，提交了线上交易监控平台项目详细设计说明书等文档。
3）系统编码、测试和上线准备阶段：该阶段完成了平台编码、测试以及试点上线准备工作，提交了项目测试报告、上线方案、系统设置等文档。
实施过程中为尽可能的减少线上交易监控平台异常对渠道端产生的影响，经过相关方多轮讨论，从平台内部异常处理及渠道端两个方面最终确定异常处理策略，同时针对不正常的情况下交易流程反复测试，避免上线后影响客户正常交易。
项目涉及对手机银行、个人网银、企业网银等渠道流程改造，平台运行初期，各个接入渠道将采取一定的措施不采用线上交易监控平台返回的处置策略，以尽可能降低对现有生产的影响，待运行一个月后，针对各种规则和阈值设置的合理性做多元化的分析，适当调整优化，并适时正式采用事中交易监控系统返回的处置策略。此外项目上线初期采取分阶段实施和推广，先开放给总行部门进行试点使用，再开放给分支行，并根据试运行的情况，为推广实施提出了优化需求。
线上交易监控平台项目的推广实施严格按照青岛银行项目管理相关制度，从计划、质量、财务等多方面进行规范化管理，项目最终如期完成，按计划投产上线。
青岛银行线上交易监控平台上线小时稳定运行，可实时监控手机银行、网上银行、开放服务等6个渠道的交易，可防控风险类型包括盗转盗刷、暴力破解、账号盗用、账户信息窃取、洗钱欺诈、伪卡/盗卡欺诈、商户欺诈、套现欺诈、薅羊毛、批量机器操作等10类欺诈风险。已覆盖注册、登录、转账、绑卡、取现、消费等50余个业务场景，并可针对全渠道交易数据来进行事后监测分析，在加强账户管理、防范电信诈骗等风险防控方面成效突出。
青岛银行线月份开始运行，在保护客户资金安全和发现高风险客户方面取得了良好的效果。线上交易监控上线万余笔风险交易增加短信验证、人脸识别等加强认证后，及时阻断异常交易，为超过220万客户提供了实时的安全保护，帮助客户拦截高风险交易1200多笔，拦截金额超过270万元。截至2022年8月份平台监控高风险交易占比从千分之二降至千分之一，做到了“精准判断欺诈交易，降低客户安全压力”。截至2022年8月份线上交易监控平台对有潜在风险的客户预警准确率达到70%，已在手机银行、个人网银等渠道累计识别并控制具有出租出借及涉赌涉诈嫌疑的高风险客户530余户，帮助我行连续9个月实现个人账户“零涉案”，有效支持了全行“断卡”行动的开展。
通过设备指纹、流式大数据处理、终端威胁感知、机器学习等技术方法，构建了我行线个SDK特征采集，规则引擎和机器学习双引擎，威胁感知、智能决策、自适应处置、机器学习建模四个服务中心于一体，支持覆盖手机银行、个人网上银行、企业网上银行、银联前置、开放服务平台、第三方平台二类户等全栈多业务场景的业务风险防控矩阵架构，实现从终端-移动应用-业务场景智能化、自适应全链路实时终端威胁检测和业务风险欺诈精准检测与有效拦截干预服务。实现对金融风险早识别、早预警、早处置。
青岛银行线上监控平台实现了业务风险由单一渠道事后监督向多渠道实时监测与事后分析相结合的模式转变，保障客户资金安全。将业务风险由单一渠道事后监督向多渠道实时监测与事后分析相结合的模式转变，同时做到对识别的预警风险及时处置，实现全面监督与重点监督、集中监督与分级监督有机结合，以达到保障银行内部和客户的资金安全、提高监管威慑力、防范案件发生的目的。
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