案例名称

四川农信电子银行交易反欺诈系统建设项目

案例简介

四川农信电子银行交易反欺诈系统依托“大数据分析+行业专家库+机器学习”基础能力，从账户、行为、偏好、位置、终端等多个维度建立起电子银行全渠道交易风控模型及规则，通过动态部署智能化监控策略，采用交易预警提示、交易增强认证、交易阻断等有效手段，实现了对电子银行全渠道交易的7×24小时实时风险控制。使四川农信电子银行业务具备了事前、事中和事后全生命周期风险智能侦测及实时处置能力，并且实现了风险案例和风险知识的智能学习和传递。

创新技术/模式应用

1.使用专业风险识别技术，精准识别可疑交易。一是使用智能识别技术，精准识别设备是否处于越狱状态，是否安装Cydia框架、Xposed框架等黑产工具；二是使用代理监测技术识别恶意用户仿冒IP，代理访问网站等；三是使用设备指纹技术，为设备确定全球唯一标识，准确定位客户操作终端，监测可疑环境变化。

2.采用流式大数据处理技术，实现毫秒级的决策决断。使用分布式大数据处理技术，借助内存计算、实时预加工指标数据等手段，在毫秒间做出复杂计算、并行计算、关联分析等，实现实时风控干预。

3.采用“专家规则+机器学习模型”方式，构建自我完善风险识别生态圈。采用“专家知识库+机器学习模型”双保险的方式，在专家规则库+行业规则库+监管规则库的基础上，通过逻辑回归、随机森林、SVM、GBDT、XGBoost算法构建不同场景下的机器学习模型，同时，系统搭建了机器学习开发平台，实现模型算子和参数调优的可视化操作及实时部署，形成自我完善的电子银行风险识别生态圈。

项目效果评估

1.改变了电子银行业务不能实时感知、识别风险的现状。原电子银行业务的风险识别由客户及机构上报，存在风险上报不及时、风险感知滞后等问题，不能有效保障客户的资金安全。电子银行交易反欺诈系统上线后，可以根据客户的行为习惯、交易特征等实时甄别出风险。

2.解决了不能实时处置交易欺诈风险的问题。系统上线前，即使感知到了客户风险，也不能对客户进行风险提示或交易拦截；系统上线后，一旦感知到风险事件，即可实时向客户预留手机号发送短信提示，或是要求客户通过人脸识别等手段进行身份二次认证，对于确定的风险交易可以直接拦截，通过多重手段避免客户遭受风险损失。

3.风控水平明显提升，社会效益突出。电子银行交易反欺诈系统在全省93家农商行（农信联社）全面推广应用，平均每天约1186万笔交易通过反欺诈系统进行实时监测，约占全行交易的一半。项目上线以来，已有新疆农信、贵州农信等同业专程来交流项目建设及创新工作经验。

（1）系统累计部署安全策略108个，设置规则730余条，共识别并阻断风险交易32.11万笔，实现快速、动态和全面风险控制，有效阻止交易风险产生。

（2）电子银行交易反欺诈系统增强了客户安全感，提升了客户信任度，有利于进一步推动“线上四川农信”高质量发展，为构建“普惠金融”“绿色金融”贡献更多四川农信力量。

项目牵头人

艾雪、四川省农村信用社联合社电子银行中心总经理

项目团队成员

张薇、邹浩、刘涛、李鑫、禹凤

责任编辑：韩希宇