从案例看反欺诈:如何构建有效的风控体系

文摘   科技   2024-10-30 08:33   广东  
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随着金融科技的快速发展,金融业务模式正经历着深刻的变革。然而,新业务模式在带来便捷和高效的同时,也为欺诈分子提供了新的机会。作为一名风控策略专家,我们需要深入了解欺诈风险的识别方法和防控策略,确保金融机构的资产安全和业务健康发展。


一、背景与挑战

近年来,互联网金融迅速崛起,线上贷款、移动支付等新型业务模式大行其道。然而,这些新模式下的数据量巨大、交易频繁,传统的风控手段已无法满足实时、精准的风险识别需求。根据某研究报告显示,2022年我国金融欺诈损失金额高达数千亿元,同比增加了20%以上。


二、信审流程的革新

在新业务模式下,信审流程需要进行相应的调整和优化。传统的信审流程往往依赖人工审核,效率低下,且容易发生疏漏。为此,引入高度自动化的系统成为必然选择。


案例:Instinct系统的应用

某金融机构引入了Instinct反欺诈系统,通过规则对进件进行欺诈过滤。该系统在上线后的前三个月内,成功拦截了超过5000笔涉嫌欺诈的申请,避免了约1亿元的潜在损失。


Instinct系统的核心在于其强大的规则引擎和实时数据分析能力。它能够根据预设的规则,对申请信息进行多维度的比对和分析,快速识别异常。


三、欺诈风险识别的方法

1. 查重类规则

这些规则主要针对申请信息的重复性。例如,联系号码查重、单电或单名信息查重、地址查重等。


案例分析:

某次系统拦截了一批使用相同联系电话但不同身份信息的贷款申请。经调查发现,这些申请均来自同一欺诈团伙,意图利用虚假身份信息骗取贷款。通过联系号码查重规则,成功避免了约500万元的损失。


2. 重复申请类规则

针对同一客户在短时间内提交多次申请的情况。


数据支撑:

统计显示,短期内提交多次申请的用户中,约有30%存在欺诈风险。这类规则的应用,有助于及时发现异常申请行为。


3. 黑、灰名单比对

将申请人与已存在的黑名单或灰名单进行比对,快速识别高风险客户。


案例:

一名客户提交贷款申请,系统通过黑名单比对,发现其曾在多家机构存在恶意逾期记录。及时的拦截避免了约100万元的潜在坏账。


4. 逻辑类规则

通过分析申请信息的逻辑合理性,发现异常。

例如:

  • 收入水平与申请贷款额度不匹配

  • 工作单位与职业信息不符


案例分析:

某申请人自称为某知名企业高管,收入颇丰,但提供的联系方式却为某小型公司的座机号码。通过逻辑类规则的比对,信审人员发现了矛盾之处,最终确认申请人为冒名顶替。


四、金融认证与反欺诈的结合

在大数据时代,数据的多维度应用为风险识别提供了强有力的支持。


数据能力的提升

通过整合运营商数据、消费记录、社交网络等多方面的信息,可以更全面地了解客户的行为特征。


案例:

某反欺诈系统引入了运营商数据服务,能够验证用户的身份三要素、位置等信息。在实际应用中,发现某申请人的手机号归属地与其自述的居住地不符,且通话记录异常。进一步调查确认该申请人为欺诈分子。


风险监控的实时化

实时的风险监控能够在交易发生的瞬间识别风险,防患于未然。


数据支持:

某支付平台通过实时监控,每天拦截约2000笔可疑交易,涉及金额超过5000万元。


五、跨部门协作的重要性

欺诈风险防控不仅仅是某一部门的职责,需要全流程、多部门协作。


案例:反欺诈与各部门的合作

  • 与个贷部门合作:共享风险信息,协助实地调查,提升风险识别的准确性。

  • 与销售团队合作:反馈市场一线的风险信息,及时调整策略。

  • 与合规部门合作:针对欺诈案件,启动合规调查,完善内控机制。


效果:

某银行通过建立跨部门的风险信息交换渠道,欺诈案件的反应时间缩短了50%,挽回损失金额提升了30%。


六、反欺诈体系的完善

一个完善的反欺诈体系需要具备数据收集、风险监控、离线分析和内部管理等多项功能。


反欺诈业务功能架构

  • 数据采集:获取多渠道、多维度的数据,为风险识别提供基础。

  • 风险监控服务:通过规则引擎和模型,对交易进行实时分析和评估。

  • 离线分析服务:对历史数据进行深度挖掘,发现潜在风险模式。

  • 交易风险监控内部管理:建立完善的内部风险管理机制,确保策略的执行和优化。


案例:

某资信机构通过构建完整的反欺诈业务功能架构,在一年内将欺诈损失率降低了60%,客户满意度提升了15%。


闭环的反欺诈防控体系

实现数据与运营、规则和模型的自适应,形成闭环。

  • 数据反馈:及时获取风险事件的反馈数据,更新模型和规则。

  • 模型优化:通过机器学习等技术,不断提升模型的准确性。

  • 运营调整:根据风险变化,灵活调整策略,提升防控效果。


数据支撑:

通过闭环体系的运行,某平台的欺诈识别准确率提升了20%,运营成本降低了10%。


七、结语

在新业务模式下,欺诈风险的识别和防控面临着新的挑战。但只要我们善于利用先进的技术手段,完善体系建设,强化跨部门协作,就能够有效地预防和打击欺诈行为。


作为风控策略专家,我们应当始终保持警惕,深入研究欺诈行为的特征和规律,结合数据分析和实际案例,不断优化防控策略,为金融机构的稳健发展保驾护航。




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