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深圳金融业共创“精准反诈”治理模式 误拦报错金额下降超三成

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深圳商报·读创客户端首席记者 谢惠茜

“我们与财付通反诈联防联控合作试点上线后,我们在财付通渠道(即微信支付)因误拦截导致的支付日均报错金额逐月下降,2024年12月份对比6月份,这一关乎用户体验数据的下降近超三成,多项影响用户体验的数据也较原来有了明显的下降。与此同时,我行深圳本地交易量较同业占比增幅也不断回升。”邮储银行深圳分行个人金融部彭主管向深圳商报·读创客户端记者透露道。

这是邮储银行深圳分行在反诈行动中的一次“先行先试”。在财付通的支持下,邮储银行有效提升了“资金链”治理能力。值得一提的是,这与财付通联手开展反诈联防联控的创新合作尚属业内首次。

反诈治理应规避“一刀切”

在“反诈攻坚战”进入第四个年头之际,央行对银行的反诈治理提出了新阶段的要求。

2024年底,公安部召开新闻发布会,通报四部门联合印发《电信网络诈骗及其关联违法犯罪联合惩戒办法》相关情况。会上,中国人民银行有关人士在回应金融惩戒措施时表示,中国人民银行高度重视“资金链”精准治理工作,配合公安机关精准研判账户涉诈风险,按照“精准研判、精细操作、精确打击”总要求,指导商业银行、支付机构统筹做好涉诈风险防控和优化服务工作,避免采取“一刀切”风险管控措施。

“在反诈治理的过程中,如果只是简单地对用户进行限额,肯定会造成不好的体验,也容易‘误伤’无辜用户。”彭主管在分享银行在反诈实际治理的过程中面临的一些困难坦言道。他表示,在过往反诈的高峰期间,拦截率不断攀升影响了用户的体验,直接带来成交量的下滑。

面对这种困境,邮储银行此前即陆续推动以模型提升自身反诈水平,取得了一定成效。2024年年初,邮储银行深圳分行也尝试与行业伙伴携手合作,进一步提升模型精准度,并通过系列举措的落地,达到较好的精准反诈效果。

数据是最直观的证明。据彭主管透露,在财付通的支持下,精准化反诈治理已取得一定成效。除了邮储银行深圳分行在财付通渠道(即微信支付)的支付日均报错金额下降,报错笔数、报错用户数也有明显的下降,形成对比的是日均支付成功金额增长率的提升。在“精准反诈”的推动下,“资金链”的涉诈风险也有效地降低。

支付机构助力银行反诈“更精准”

“邮储银行深圳分行是我们探索反诈合作第一家银行分支机构,基于反诈联防联控模式的实践,我们也希望进一步与行业共创推广这一模式。”财付通银行合作总监韩璐在接受记者采访时透露道。

她表示,财付通在探索与银行反诈合作的过程中发现,面对日新月异的反诈形势,大多银行在实现反诈精准治理方面都面临多重客观制约。尤其是中小银行,在风控方面更具挑战。

“目前行业在反诈工作中大多面临三大待解问题是:用于风控分析的客户数据有限、难以实现交易级管控、以及风控模型的智能化程度有待提升。”邮储银行深圳分行个人金融部彭主管向记者介绍,一方面受限于数据量和维度,特别如对于在某家银行交易记录较少的风险用户,该银行往往难以全面、准确地评估其风险水平,因此不得不采取限额管控措施;与此同时,部分银行因缺乏对风险用户每笔交易进行精细化判断和管控的能力,仅能通过设定账户级别的限额来实施防控措施,这不可避免地导致了对大量交易的误拦、误伤;另外,部分银行在判断用户风险等级时主要依赖专家规则而非智能化模型,这往往导致了“一刀切”的处理方式。

“而财付通在这三方面希望支持银行做到优势补充。”韩璐表示,一方面财付通能够依据用户在微信支付渠道跨银行的支付行为和支付关系链,对其风险进行更为全面、准确的评估,另一方面财付通凭借风控团队的专业能力,通过精准风控模型能对每笔风险交易进行有效的评估。

据介绍,凭借十余年的专业积淀,财付通已构建了全面的实时、准实时和离线特征工程及模型部署体系。模型具备高度自动化和智能化特点,迭代速度快,因此能够实现更为精确的风险防控效果。

“为进一步实现反诈资金链的精准治理,财付通还去年构建了‘睿择’一体化智能化分析建模平台。”财付通风控专家张雨春进一步介绍了该平台。他表示,通过自动化建模及智能化运营方式极大地提升策略模型分析开发的效率,将构建模型所需要的开发流程由“天“级缩短为”小时“级别。“‘睿择’一体化智能化分析建模平台覆盖了策略模型开发的各个生命阶段,支持多类机器学习、深度学习复杂模型,高效分析上万维度的风险特征,可显著提升策略模型的效果,实现更为精准的风险打击治理。”

此外,据了解,财付通携手邮储银行深圳分行先行先试的基础上,也持续探索和其他银行合作。“基于和邮储银行合作的经验,与另一家国有大行开展了合作,目前来看,整体效果跟邮储银行深圳分行比较接近,实现了明显的风险数据和报错拦截率的下降,以及业务数据和用户体验的提升。”韩璐表示。

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