同盾科技建立全行级多场景反诈智能决策平台,防范金融欺诈
近年来,我国经济、金融总体运行平稳,但随着科技与互联网络的迅猛发展,针对金融机构的欺诈和犯罪日益增多,并呈现出多样化、科技化的特点,给金融机构及客户造成了非常大的风险和损失。如何加强金融反欺诈能力,有效地应对和防控各类金融诈骗行为的发生,构筑防范金融犯罪的坚强壁垒,是金融机构不可忽视的课题。同盾科技作为金融风控领域的领军者,建立全行级多场景反诈智能决策平台,助力金融机构提高欺诈风险决策,有效防范金融风险。
新型“数字人民币”诈骗套路
“数字人民币”作为新生事物,能为人们创造了更便捷、安全的支付方式,越来越受人们的青睐。但随着数字人民币试点工作的有序推进,一些狡猾的不法分子也紧抓热点,利用人们对数字人民币知识及应用场景的认知盲区进行诈骗,严重损害了人民群众的利益。
针对数字人民币欺诈风险的新课题,同盾科技解决方案专家建议,商业银行和支付机构需要升级账户前端身份识别及核查、商户信息尽职调查及交易终端安全认证,再到完善资金异常交易监控,尤其是关于数字人民币异常交易的实时筛查规则及预警模型,加强账户及商户管理等技术手段多管齐下,准确感知、动态防御,阻断可疑交易行为,斩断问题资金链路。
警惕人脸识别黑产电诈
近年来,人脸识别被普遍用于身份验证及安全认证中,用来保障银行客户的身份信息保护及账户资金安全。
“虽然人脸具有唯一性生物识别信息,但它裸露于无处不在的摄像头下,极易获得。”同盾科技解决方案专家解释,通过制作模拟人脸模型来破解人脸识别验证的黑产已相当“成熟”,许多脚本工具代码已开源,利用身份证照片就可以从技术上模拟张嘴、眨眼等动作,可以骗过许多人脸识别应用。
如何规避此类欺诈风险?同盾科技解决方案专家表示,首先是做限量排查,实现部分交易的事中拦截,在名单和强特征筛查规则的基础之上,通过终端安全和涉赌涉诈专家模型,对当前的风险快速地进行侦测和止付;其次是通过对银行的用户行为数据进行采集、清洗、加工,实现精准涉诈类的风险评估及画像构建,并且通过相关的机器学习算法,实现对交易实时、准确的监测防控;然后在侦测出犯罪团伙的同时,借用知识图谱技术,顺藤摸瓜发现与犯罪团伙相关的上下游链路,基于团伙犯罪的犯罪性质、操作链路、工具行为等相似共性,实现对关联账户的识别和防控。
在金融要回归本源和支持实体经济的政策导向下,近年来金融机构积极推动公司业务数字化转型发展,随着金融行业线上金融业务转型加速,目标客群下沉,致使金融欺诈目标转移,移动化、互联网化促使业务模式前移,金融欺诈方式逐渐趋于多元化、隐蔽化、线上化。面对欺诈形式与技术的不断更新,同盾科技建立了全行级多场景反诈智能决策平台,快速稳定实现毫秒级欺诈风险决策,并通过界面化、图形化快速实现策略及模型的部署,第一时间感知风险态势、及时预警。同时,可对决策效果进行量化分析,进而实现策略运营智能化,有效助力金融机构提升金融风险防范能力,确保风险“拦得快、管得住”。
目前,同盾科技已为上百家银行等金融机构提供了账户反电诈、交易反欺诈、账户分级分类等涉赌涉诈相关产品及服务,在未来,同盾科技将继续发挥自身优势,助力金融机构提升反诈能力,构筑反诈“金钟罩”,为消费安全护航。
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