《反詐法》推動全鏈條反詐體系形成 科技助力金融業打造反電詐安全防線

　　中新經緯12月8日電 12月1日，《中華人民共和國反電信網絡詐騙法》(以下簡稱“反詐法”)正式施行，對電信經營者、銀行業等金融機構提出了明確的反詐責任及要求，推動形成全鏈條反詐、全行業阻詐、全社會防詐的打防管控格局。

　　在數字經濟的高速發展下，以電信網絡詐騙為代表的新型網絡犯罪持續高發。究其原因，既與當前欺詐全面向互聯網蔓延等特點密切相關，也與打擊治理此類犯罪高度依賴大數據聯防聯控的專業技術手段相關。其中，銀行賬戶和手機卡實名不實人是滋生電信網絡詐騙犯罪的根源性問題，銀行業等金融機構在打擊電信網絡詐騙中肩負重大責任，亟需構建新型電信網絡詐騙治理體系，提升涉詐風險管控水平和治理效能。

　　構建反電詐長效機制勢在必行

　　近年來，電信網絡詐騙在“斷卡行動”“長城專項”等一系列防賭反詐行動嚴打高壓之下仍然高發，主要有以下幾方面原因：

　　一是詐騙形式遠程非接觸，排查打擊難。電信網絡詐騙主要與被害人進行遠程、非直接接觸，犯罪分子具有隱蔽性的特點，公安、司法等有關部門取證難，對涉詐犯罪分子打擊難度大。特別是互聯網時代，“非接觸”式作案使犯罪群體呈現逐步泛化、“分包”及“裂變”的特點。

　　二是詐騙手段智能化，監管控制難。從電信網絡詐騙犯罪的手段和方式分析，全面向互聯網蔓延是其發展態勢。同時，電信網絡詐騙的運作模式呈現明顯的專業化、組織化、團伙化趨向，犯罪手段越來越智能化，犯罪集團利用人工智能技術不斷提升攻擊力度，逐漸形成惡意注冊、引流、詐騙、洗錢等上下游環節勾連配合的完整鏈條。

　　三是詐騙后的資金轉移鏈路越來越快且隱匿。從受害人被騙到報警的時間里，被騙的錢財往往早就被轉移了。在抓捕嫌疑人時，又可能涉及到境外網站層層偽造的IP地址、GPS位置等問題，因此相關部門面臨著防范難、抓捕難、追回詐騙資金更難的局面。

　　同盾“電信詐騙風險防御全場景解決方案”

　　同盾科技結合多年來助力金融機構積累的反電詐實操經驗，提出電信詐騙風險防御全場景解決方案。該方案從金融業受詐者及欺詐者雙視角出發進行雙軌識別，精準刻畫電詐風險畫像，圍繞數據體系整合、平臺體系規劃、決策體系設計、運營體系建設四個方面，建立健全覆蓋多層次的電信詐騙風險防控體系：

　　數據體系整合：整合行內外和跨行業數據及多維度跨場景行為特征，并統一數據采集標準、決策維度，為各類金融服務場景構建統一的防賭反詐體系，實現跨渠道、跨業務風控能力供給。

　　平臺體系規劃：依托于設備指紋、生物探針、風險畫像、決策引擎、機器學習、知識圖譜等前沿技術，建立涵蓋不同業務場景的風險偵測與信息共享雙機制，動態感知電詐實時風險及全局變化。

　　決策體系設計：針對欺詐高發場景 (涉賭涉詐等)布設AI模型，支持決策策略的一站式、可視化管理，覆蓋策略及模型的配置、測試、對比驗證、試運行、上下線等全生命周期。

　　運營體系建設：構建決策拓撲鏈路分析，幫助業務快速感知異常波動風險，及時調優策略，打造智能化策略調優的運營平臺，覆蓋風險防控的全生命周期管理。

　　具體到業務應用層面，電信詐騙風險防御全場景解決方案覆蓋了借記卡、貸記卡、信貸、信用卡、對公等多個業務場景，實現事前、事中、事后全生命周期風險識別、策略部署、賬戶管控、全流程風險核查、量化評估及運營、案件分析挖掘等。

　　事前預警：對已發涉案賬戶開展全方位分析，有效識別總結出涉詐賬戶的客戶特征、開戶特征和交易特征，基于大數據挖掘方法進行風險量化預測，對當前的風險快速地進行偵測、識別和管控。

　　事中攔截：通過豐富的反電詐策略、時序分析及實時反詐模型，識別可疑交易，提升事中風險監測識別能力。對于高、中、低級別疑似欺詐風險，分別通過攔截或實時阻斷、二次認證處置、電話銀行外呼提醒客戶等方式進行處置。

　　事后監測：首先定期開展涉案賬戶倒查，及時發現涉案賬戶風險變化趨勢，并結合風險特征開展排查管控。其次構建智能運營體系，快速感知異常波動風險，解決策略不佳、效果衰減等問題，及時調優策略，實現對賬戶全生命周期風險監控。

　　創新智能反詐，編制科技“防護網”

　　當前，同盾科技已助力國內幾十家大型銀行構建反電詐長效機制，為銀行客戶建立涵蓋不同場景的風險偵測與信息共享機制，實時動態感知風險全局變化，實現“風險看得見、查得準”；同時，利用AI賦能透過復雜業務表象，搭建穿透式風險分析，并建立跨部門、跨場景的聯防聯控體系，確�！帮L險攔得快、管得住”；最后，通過主動防御、全面洞察、精準施策，提高洞察客戶的能力，有效降低風險發生的概率。

　　同盾電信詐騙風險防御解決方案具備“快、準、全、易”四大優勢。

　　快：風險毫秒級識別攔截，實現實時無感風控。方案構建了毫秒級的實時反欺詐風險防控能力，快速識別欺詐行為、防范由欺詐風險帶來的資產損失，為客戶提供“無感知”的實時欺詐防控。

　　準：系統自適應、可量化，實現全面感知、精準施策。方案構建了風險主動防御和實時攔截能力，并以“決策+運營”的模式，提供決策效果量化、決策效果分析、策略智能調整等運營分析工具，實現對欺詐風險的精準捕捉。

　　全：構建全局視角，實現跨場景聯防聯控。方案通過整合系統層面與業務層面，拓展覆蓋風險、體驗、運營全領域的全行級智能反詐決策體系，構建從宏觀至微觀的全方位智能反詐中樞。

　　易：龐大的反詐資產庫，實現自動化決策。方案提供圖形化的方式快速配置業務規則及AI模型，提供強大的決策流、策略集以及上百種規則模板，提供實時與離線指標配置，實現系統自動化決策。此外，同盾還建立了覆蓋30多種常見風險類型、20多個主要監管文件的決策資產庫，可助力銀行快速部署實施。

　　此外，同盾電信詐騙風險防御解決方案在知識圖譜、AI模型訓練等創新技術方面做了眾多突破。例如結合半監督和無監督學習，金融機構可以進一步在前端市場活動中，形成團伙異常行為的先期偵測，不斷提高AI模型精準度；利用知識圖譜技術進行關聯分析、串并案分析、溯源分析，識別欺詐團伙，輔助反電詐業務智能決策。

　　在為某國有銀行建設反賭反詐系統項目中，同盾運用機器學習在不同場景建立AI模型，在該行信用卡案件數突增10倍以上的情況下，快速打造涉賭涉詐貸中實時模型，助力行方增加存量涉案賬戶數識別，同時降低人工排查壓力。系統上線后，召回率和精準率大幅提升，召回率82%，精準率70%；在多個跨時間驗證集評估模型效果中，可實現10%的案件提前預警。

　　隨著《反詐法》的不斷深入落實，同盾科技將進一步發揮大數據和人工智能等技術作用，與金融機構一道切實提升全行業反詐技術能力，完善聯防聯控機制，繼續推動反詐行動邁向新臺階。(中新經緯APP)