手机版同盾科技智能业务安全与风控部总监董纪伟指出，金融机构反欺诈反洗钱风控体系的建设已转向精细化管理的“后评价时代”，下一步需要从“被动防范”转向“主动防御”。
21世纪经济报道记者李览青上海报道
在电商平台“618”“双十一”“818”等购物节大促之际，电信网络诈骗再次冒头。近年来，黑灰产团队的欺诈手段不断翻新，欺诈团伙越来越善于利用数字技术，精确识别欺诈目标后采取措施，对用户实施诈骗。
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为此，21世纪经济报道-21世纪资管研究院举办“科技赋能金融机构反欺诈反洗钱手段升级”线上圆桌会，探讨金融机构、互联网、金融科技公司如何升级、革新反欺诈手段，提高事前预防识别能力，做好中间环节拦截能力，完善事后风控模型迭代。
在平台大促活动开展之前，同盾科技智能业务安全与风控部总监董纪伟指出，可以通过“排存防增”实时动态感知涉赌涉诈风险，在活动开始前，在欺诈作案路径上进行外部攻击情报收集，一方面严控机构内部物料外泄风险，另一方面对业务环节中的潜在泄漏点进行提前摸排。
谈及近年来金融机构反欺诈反洗钱工作的转变，董纪伟表示，他观察到3个方面的趋势变化。
首先，在监管趋严的背景下，以往部分在线下开展的业务开启数字化转型，逐步转为线上，带来了新的风控合规压力。其次，随着金融机构业务场景的多元化，给黑灰产团队提供了可乘之机，多触点链路长的产品需要更多方位的风控防护。最后，在监管和业务模式变革的同时，金融机构反欺诈反洗钱风控体系的建设已转向精细化管理的“后评价时代”，下一步需要从“被动防范”转向“主动防御”，提前感知，精准施策，全面洞察机构面临的风险。
在数据安全法、个保法等合规监管愈加严格的背景下，风险事前侦测的可获得信息标签减少，在一定程度上影响了以往的风控建模逻辑。针对这一问题，董纪伟认为，可以基于设备、网络、行为、时序等非显性特征，利用足够多的弱变量来搜集欺诈标签，如结合设备指纹及生物探针技术等对环境设备、行为时间序列进行洞察，基于有效弱变量搜集的数据埋点去构建终端或网络侧的欺诈风险标签。
在挖掘弱变量数据价值的同时，隐私计算、知识图谱等新兴技术也推动数据在安全合规前提下的互联互通、共享共用。据董纪伟介绍，目前行业内在涉赌涉诈、风控联合建模、中小微企业授信等场景中，已陆续在运用隐私计算、联邦学习等技术解决场景中的数据限制问题。“从个体欺诈到团伙犯案风险防控，按图索骥，复杂网络及图谱相关技术的场景应用效果非常显著。”董纪伟指出，结合半监督和无监督学习，金融机构进一步可以在前端市场活动中，形成团伙异常行为的先期侦测。
在金融机构服务客户的过程中，如何兼顾风控效率和客户体验是机构面对的一大难题。从金融科技公司的角度，董纪伟表示，同盾通过三位一体的安全防护体系，从基础安全、可信核身和风险侦测三个方面赋能金融机构。
董纪伟观察到，为了尽可能提高风控能力，机构一般会覆盖所有潜在的风险泄露点，但在准确率不够高的情况下，势必会造成对用户的“误杀”。他提出，对用户端应当尽量做到“无感风控”，第一要通过设备验真、环境安全检测、身份信息核验认证等，建立基础安全的风控系统，以最小必要的方式给予用户最合理的风控措施。第二，基于可信核身及行为序列研判的技术，完成客户行为的异常欺诈识别。第三，在前述两个环节建立后，可以综合识别非可信及异常行为特征，并构建多元化的场景风险标签，以提升模型对于欺诈或者异常客户的侦测能力，并通过多因子认证来加强风控，由此建立全链路统一的风险监测体系。基于此，机构可以对可信任的正常交易进行无感认证，目前同盾已建立了一个自适应统一认证的级联集成结构，将可信任用户列入“绿色通道”，以保障客户获得良好的体验。
“反欺诈、反洗钱已经从强经验高人耗的领域逐步转向智能防控的阶段，希望通过金融科技手段不断提高欺诈团伙的作案成本，让欺诈者无利可图，从根本上打赢反欺诈防御之战。”董纪伟表示。
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（文章来源：21世纪经济报道）
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