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涉赌涉诈迎强监管 金融机构如何提升风控？( 二 )


交易风险监测
在账户及商户交易阶段,关注赌博等违法犯罪新手法、新交易方式,总结风险特征,通过客户交易习惯、交易金额、交易时间、交易频次等维度识别可疑交易,如资金交易类别、规模、频率与客户个人职业、收入或企业资产实力、主营业务范围等情况明显不符,应及时预警,有效运用反欺诈规则和模型进行决策,对涉赌涉诈的风险交易进行中止非柜面业务、限制账户权限等差异化防控策略,持续优化交易风险监测模型,动态完善风险防控机制 。
可疑账户拓展研判
防范团伙聚集性合谋,通常涉赌涉诈案件呈现资金大、交易密集的特征,通常会使用几十至上百个账户交易,账户/商户间会隐藏着某种关联关系 。 通过可视化关系网络图谱,关联同名账户、电话号码、网银操作IP及MAC地址、交易对手方等账户的相关信息,构建多维度多层级关系网络视图,进行账户/商户关系拓展研判,发现涉赌涉诈可疑账户,全力排查存量风险,让隐藏在背后的关联关系无处遁形 。
风控系统能力要求
面对新型风险乱象,央行对银行和支付公司提出了更高更严要求,金融机构应当建立健全的风险监测系统,优化风险防控机制,以达到有效识别涉赌涉诈相关账户/商户,及时斩断跨境赌博、电信网络诈骗等违法犯罪资金链路的目的 。 邦盛科技专家认为,风控系统应具备的能力包括以下几个主要方面:
风控引擎
部署风险防控规则模型,配置相应规则策略,覆盖对私对公账户开户、交易和商户入网、交易各业务环节 。
预警管理
对风险预警记录进行事后核查,结合预警账户/商户的基本信息、交易信息、操作环境、设备等详细信息进行风险定性 。
名单管理
管理涉赌涉诈可疑账户名单,支持在规则策略中阻断可疑账户名单交易;支持名单下载上报有关机构 。
关联图谱
借助关联图谱,拓展研究通报账户及可疑账户的关联对象,探索其他潜在风险账户、商户,帮助发现涉赌涉诈团伙情况;
机器学习
通过建立机器学习模型,对可疑账户黑样本进行训练,提取重要指标特征信息,作为专家经验的补充 。
账户管控
业务人员在进行可疑账户调查时,可以进行相应的账户管控操作,例如止付账户、渠道冻结等 。
数据服务
辅助判断账户开户/商户入网申请信息的真实性,包括手机号、IP、企业工商注册等信息真实性 。
邦盛科技在反欺诈领域积累了丰富的反欺诈业务能力和系统建设实践经验,也总结沉淀了针对跨境网络赌博等电信网络新型违法犯罪的业务经验,有
应对新型风险的成熟产品和智能化反欺诈全流程解决方案
。
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