先锋案例榜：新质科创案例
案例名称
基于客户交易多要素评分的反欺诈风控平台
案例简介
为应对日益严峻的电信欺诈形势，实现精准识别客户风险、分类分级管理账户，实现针对涉诈资金交易的新特征、新趋势，及时动态调整监测模型参数，实现事前分析预判、事中强化认证、事后核实调整，实时或准实时介入客户交易的全流程管控，有效提升涉诈资金交易的时效性、有效性，渤海银行建设了基于客户交易多要素评分的反欺诈风控平台（以下简称“渤海银行反诈平台”），按照名单规则、评分规则、调整规则的次序进行客户交易要素评分，结合客户交易习惯进行针对性的风险等级调整，之后采取相对应的强化认证和交易管控策略，可初步实现普遍适用规则与客户行为个性化之间的平衡，为实现千人千面的精准防控积累经验和数据。
创新技术/模式应用
渤海银行反诈平台通过采取主流的流处理技术基础，通过综合评分和个性化调整确定客户交易风险等级，引入多种数据优化决策基础，初步构建了全方位风险监控体系。
一、流处理技术基础
渤海银行反诈平台通过搭建融合CEP、可增量计算缓存、“时间切片”计算技术等理念的实时流数据处理平台, 实时接收来自业务系统的交易数据，通过在数据流水流转过程中嵌入流处理引擎，将所有流过的数据根据预先载入的计算脚本，得到一个时间窗口可伸缩的计算结果，合并生成一个多维度的可计算数据魔方，并将结果保存在分布式存储中，实现了大数据应用场景的低延时、高并发计算，有效提升了响应速度，为事中管控奠定了技术基础。
二、通过综合评分和个性化调整确定客户交易风险等级
渤海银行反诈平台按照名单规则、评分规则、调整规则的次序，尤其是在评分规则阶段实现客户交易时间、地点、金额、对象、渠道等多要素评分，并结合客户交易习惯进行针对性的风险等级调整，之后采取相对应的强化认证和交易管控策略，可初步实现普遍适用规则与客户行为个性化之间的平衡。
名单规则即判断客户是否处于黑白名单。当客户交易满足黑名单规则，则予以阻断；满足白名单规则，则予以放行。
评分规则阶段，通过将传统规则进行要素分解，尽量明细化、碎片化地设置规则指标并赋予相应分值，实现了依据客户交易特征满足不同指标从而计算规则得分。
调整规则阶段根据对客户日常交易行为的特征分析，对评分规则阶段的得分进行针对性地调整。
三、多种数据支持，评分与专家规则双轮驱动
渤海银行反诈平台通过与监管机构、合作机构等建立涉诈客户交易数据、基础数据等的对接共享或者引入分析，实现了基于多数据来源的客户风险识别和交易风险等级判定，在通过专家规则实现客户交易风险及时处置的同时，也实现了区域性、阶段性、重点业务涉诈风险的有效管控，同时有效补充了涉诈黑灰样本，为持续优化评分规则，实现评分与专家规则双轮驱动提供了有力的数据支持。
渤海银行反诈平台处理流程示意图
项目效果评估
渤海银行反诈平台初步实现了普遍适用规则与客户行为个性化之间的平衡，为实现千人千面的精准防控积累经验和数据。
一、各渠道交易的全面覆盖
渤海银行反诈平台已覆盖线上线下多个交易渠道，近20个业务系统，共计部署规则模型超过400余条，实现了对超过200支各类交易、月均超2500万笔的监控，通过月均超25万次的提醒、超5万次的强化认证，实现对客户资金超1亿元/月的风险防控。
二、精准防控的有益探索
渤海银行反诈平台初步实现普遍适用规则与客户行为个性化之间的平衡，通过评分规则避免了传统规则需同时满足多个既定条件触发管控策略的不足，实现了根据客户交易特征确定风险等级，并根据不同渠道的管控策略、不同客户的认证方式采取交易放行、弹窗预警、短信提醒、强化认证、交易拦截等针对性、个性化地应对措施和管控策略，为保障预警覆盖率和命中率、降低交易误报率和漏报率、进行了有益的探索。
三、流处理模式有力支撑客户交易事中管控
渤海银行反诈平台的流处理模式可实现单节点风控引擎的吞吐量不低于5000笔/s，99%以上的交易延时不高于100ms，实时处理复杂逻辑时不会对引擎的吞吐量造成较大影响，总体性能居于行业前列，有力地支撑了对客户交易的实时风险评分、事中管控，提升客户体验。
项目牵头人
王文彬 渤海银行网络金融部风控合规高级经理
项目团队成员
项目经理：王文彬
业务组成员：胡毅、黄倩、张哲、甄宇、李孜玮
技术组成员：张冉、韩禹萌、高畅、王帅
征集简介
“第七届（2024）数字金融创新案例征集”由中国电子银行网、数字金融联合宣传年主办，以“金融服务人民”为主题，历时3个月，经过案例展示与人气排行、群众喜爱的数字金融案例网络投票、专家评审与路演活动等环节，“2024数字金融创新 先锋案例榜”已于近期隆重揭晓！
七年来，案例征集活动的品牌积淀以及行业价值持续提升，多家上市银行将入榜情况写入年报，活动多项关键词权重位列搜索引擎头部，来自业界的一线实践者与资深专业人士每年“慧聚”于此，探讨创新范式，前瞻产业趋势，拥抱中国式现代化新机遇！
（责编：方杰）
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