案例名稱

互聯(lián)網(wǎng)支付業(yè)務(wù)智能實時風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)

(資料圖片僅供參考)

案例簡介

隨著各家銀行收單交易規(guī)模的攀升，以及社會上一些不法分子電信詐騙手段的升級，各家銀行原有的事后配套風(fēng)險管理系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足現(xiàn)有業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。睢寧農(nóng)商行切中痛點，結(jié)合金融監(jiān)管機構(gòu)合規(guī)性的要求進行產(chǎn)品定位，研發(fā)互聯(lián)網(wǎng)支付業(yè)務(wù)實時風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)可實現(xiàn)實時風(fēng)險監(jiān)控，實時識別并干預(yù)風(fēng)險；實時大數(shù)據(jù)計算，精準風(fēng)險控制；風(fēng)控模型熱部署，簡單便捷；商戶標記化和營銷標記化，發(fā)現(xiàn)商戶價值，優(yōu)化商戶質(zhì)量等功能。

創(chuàng)新技術(shù)/模式應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)支付業(yè)務(wù)智能實時風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)主要分為風(fēng)控監(jiān)控、風(fēng)控規(guī)則、商戶標記化三大核心部分。風(fēng)控監(jiān)控使用了分布式微服務(wù)架構(gòu)，對金融業(yè)務(wù)前端筑起一道防火墻，對可疑風(fēng)險交易行為實時風(fēng)險識別并干預(yù)（攔截、限額、拉黑名單等）。從風(fēng)險識別到執(zhí)行干預(yù)時間毫秒級，整體交易系統(tǒng)穩(wěn)定性良好未受到影響。

風(fēng)控規(guī)則分為事前規(guī)則、事中規(guī)則，事后規(guī)則。事前規(guī)則是基于大數(shù)據(jù)計算，模型算法，提前將客戶進行分層分類，提前預(yù)知風(fēng)險客戶，提前攔截風(fēng)險交易。事中規(guī)則是使用流式大數(shù)據(jù)引起，對每筆金融業(yè)務(wù)進行時間窗口的行為規(guī)則分析，實時分析分險行為。采用實時流式大數(shù)據(jù)計算技術(shù)和復(fù)雜事件計算引擎，可以實時執(zhí)行復(fù)雜風(fēng)險模型計算，精準識別可疑交易，避免隱蔽風(fēng)險交易遺漏。事后規(guī)則是使用規(guī)則事件引擎，對每筆金融業(yè)務(wù)進行事件規(guī)則調(diào)度，事后處理風(fēng)險交易，標記風(fēng)險行為。

商戶標記化和營銷標記化，則是為了發(fā)現(xiàn)商戶價值。多維度數(shù)據(jù)模型（如活躍度、資金留存率、資金波動率、商戶收銀健康率等）計算商戶等級，并根據(jù)計算結(jié)果標記化商戶，為產(chǎn)品營銷投入提供數(shù)據(jù)支撐，如根據(jù)不同等級商戶執(zhí)行不同的營銷投入。

項目效果評估

我行于2019年上線互聯(lián)網(wǎng)支付業(yè)務(wù)實時風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用最新的大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，實現(xiàn)對各類復(fù)雜的海量交易數(shù)據(jù)進行實時與離線相結(jié)合的異常交易行為分析。通過該系統(tǒng)，建立商戶交易、資金賬戶風(fēng)險監(jiān)測模型，動態(tài)監(jiān)測賬戶交易行為特征、客戶交易終端定位信息、賬戶資金進出等情況，及時發(fā)現(xiàn)通過借助信息系統(tǒng)外部接入、非法接入網(wǎng)上交易接口等方式開展的違規(guī)套現(xiàn)、調(diào)單、違反賬戶實名制等違法違規(guī)行為線索，做到事前攔截。我行通過本系統(tǒng)解決以下幾個實際痛點問題：

一、解決了二維碼異地異常交易問題：通過風(fēng)控圍欄模型，分析二維碼交易地址，交易金額等指標，對高頻異常交易商戶進行實時限制，同時推送給客戶經(jīng)理進行回訪審查。截止2023年4月，累計觸發(fā)模型500余次，金額100余萬元，有效控制了異地異常商戶交易，保障了用戶的資金安全。

（圖 1）

二、解決二維碼事中異常交易問題：通過套現(xiàn)模型檢測，對異常疑似套現(xiàn)交易進行實時分析處理。主要手段包括對用戶側(cè)進行信用卡限額。針對疑似套現(xiàn)用戶進行智能限額，系統(tǒng)給予一定的寬限期。本模型上線以來，已累計攔截疑似套現(xiàn)筆數(shù)20余萬筆，金額近15億元，限制用戶1萬余戶，節(jié)省手續(xù)費支出近300余萬元。

（圖 2）

三、解決商戶交易規(guī)模匹配度問題：通過大數(shù)據(jù)計算，實時計算商戶交易金額、筆數(shù)，支持對交易商戶進行多角度多維度風(fēng)控。比如，支持對相關(guān)商戶和用戶的單筆限額、單日限額、單月限額、信用卡渠道限額、全渠道限額等，保證商戶交易規(guī)模與商戶實際情況相匹配。

四、解決商戶標記化營銷問題：通過商戶的活躍率、資金留存率、收銀健康率、違規(guī)交易占比、商戶波動率、收銀流水穩(wěn)定率，制定相關(guān)考量標準，等級越高，商戶的貢獻度越大，有效解決了商戶較多，客戶經(jīng)理無法區(qū)分，回訪無抓手、無關(guān)注點的問題。通過標記化精準營銷，2022年較上一年收單商戶貸款日均增加約1.1億元，增長率約為7%，商戶存款日均增加約0.9億元，增長率約為8%。

（圖 3）

項目牽頭人

高峰 睢寧農(nóng)商銀行副行長

項目團隊成員

莊朋、夏彬、劉雨、陸建臣

關(guān)鍵詞：