京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
建行大数据风控筑网络欺诈防护墙
随着互联网业务的快速发展,金融科技创新为我们的生活带来了诸多便利,电子银行交易、网络购物支付不断普及。然而随着网络诈骗呈日渐高发态势,种类繁多,诈骗团伙分工明确,形成一条龙的产业链诈骗模式。不法分子大肆运用钓鱼网站、伪基站、木马植入等诈骗手段,通过积分兑换、淘宝退款、微信二维码、QQ?红包等工具,精心编造各种骗局,引诱客户上当受骗。伴随信息泄露的常态化和诈骗手法的日新月异,在线支付等网络欺诈风险已成为当前风险高发地。
在严峻的外部欺诈形势下,建行通过大数据智能化风控模型,打造“防、控、补”一体的电子银行全流程反欺诈体系,从事前、事中和事后主动加强网络金融风险管理,有效控制了外部欺诈风险,为网络金融用户的资金安全保驾护航。
事前防范——客户安全教育与反钓鱼成效显着
2011年开始,建行即利用网站、微博等平台进行客户安全教育宣传,增强客户对欺诈行为的识别能力。2015年,为塑造专业专注的服务形象,专门打造了建行反欺诈卫士卡通形象“蓝e卫士”,并在微信、微博、网站等互联网渠道,以“蓝e卫士”为主题对信息泄露、伪基站等当前典型高发的风险进行多轮次宣传教育,从如何识别钓鱼网站、保护好自己的个人信息和密码信息等角度进行专题宣传。同时在行内定期进行风险提示和预警,通过网点和短信等渠道开展客户安全教育和警示。通过一系列安全宣传活动,有效提升客户风险防范意识和技能。
针对不法分子通过钓鱼网站,窃取受害人输入的个人敏感信息,进而假冒受害者进行欺诈性金融交易获得经济利益的欺诈手段。2011年开始建行组建专门的反钓鱼队伍,开启24小时不间断的钓鱼网站主动搜索排查机制,不断分析钓鱼网页规律,做到查防结合,积极应对多样化、域名种类复杂化的钓鱼形势。2016年,建行自主创新开发的 “反钓鱼监测系统和方法”获得国家知识产权局授予发明专利,通过提升钓鱼网站监测系统的智能化水平,加大对高危、重点钓鱼网站侦测频率,钓鱼网站处理数量和效率不断提升。此外,建行与中国互联网应急管理中心、公安机关、腾讯、360安全中心等外部机构建立数据共享机制,鼓励行内行外积极举报钓鱼网站,并及时报送相关部门进行关停,努力为用户提供安全的网络支付环境。
事中监控——建立大数据智能风控
2011年11月,建行在国内率先建立网络金融反欺诈平台,依托全行统一、跨渠道的网络金融反欺诈系统,实现网上银行、手机银行、网上支付等电子渠道交易的7*24小时全面风险监控,对高风险交易实时阻断后进行人工分析、外呼核实、加黑名单等处理。一方面通过研究典型欺诈案例特征,并结合客户历史交易行为习惯,部署相应的控制策略和措施,并动态调整;另一方面通过位置服务、终端识别等新技术应用,持续优化提高监控策略的有效性,将高命中率的监控模型应用系统智能化自动防控。
通过充分利用现代化的信息技术和大数据分析,依托基于用户行为分析的风险引擎,实时快速分析网络金融渠道客户交易行为细节,建立电子化、流程化、规范化的管理方式,对海量的数据进行比对、甄选,主动识别异常行为,采集异常行为数据,进行实时分析判断,挖掘欺诈团伙作案特征和规律,根据风险形势变化,实时动态部署智能化监控策略,扩大风控覆盖范围和拦截半径,实现精准识别高风险网络金融交易,有效保障客户资金安全。
事后补偿——维护客户权益
通过借鉴国外先进银行经验,建行研究建立了网络金融风险快速追赔机制。对于客户遵守网络金融客户服务协议,已尽到一定安全和保管义务,但由于其被第三方非法入侵、盗用等原因导致直接经济损失的,采取积极应对措施,帮助客户挽回损失。与此同时,建行积极推进联防联控生态圈建设,加强与第三方商户联动,通过资源互换及风险形势共享,共同实现行业上下游风险联防。
2016年,为进一步丰富与商户风控合作的模式和内容,拓展商户合作新领域,丰富防控维度,建行创新研发第三方合作支付商户风险评级模型,采取针对性的一户一策差异化合作策略,依据商户风险评级模型的结果,结合商户自身风控完善程度及防控能力,对商户划分不同的合作等级,制定分类的合作方案,并将先进经验在合作商户之间交流,共享风险信息、联防联控。此外,总行、分行、网点共同参与打造建行、合作商户、公安机关等单位在内的联防联控合作机制,力求构建一个以银行为核心的应对互联网欺诈犯罪的防护生态圈。
建行集事前防范、事中监控、事后补偿三位一体的全面网络金融反欺诈风险管理体系,在保障客户资金安全方面的创新做法取得的良好成效,是建行服务民生、履行企业社会责任的有益实践,受到客户、媒体和社会各方面的广泛关注。建行将在人民银行、公安部门等大力支持下,主动与金融同业合作,积极加强企业级反欺诈防控能力建设,持续提升应对网络欺诈风险的能力,为保障客户权益,营造良好的金融生态发挥更大的作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22