随着移动互联网的普及，手机银行已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。这既拓宽了银行的业务场景，提升了金融业务的数字化水平，也给银行带来了新的风控挑战：

• 如何准备识别用户使用的终端设备，保证交易环境安全可控？

• 如何针对不同交易场景的反欺诈需求，灵活配置风控规则？

• 如何保证风控规则的准确性，在反欺诈效果和用户操作体验之间取得平衡？

面对这一系列问题，某头部城商行（以下简称“H 银行”）选择与芯盾时代携手，升级反欺诈平台，构建覆盖事前、事中、事后的全流程交易风险监测体系，交出了一份高分答卷。

项目背景

为落实监管要求，打击电信网络诈骗，H 银行建立了反欺诈平台，对所有渠道的交易进行集中管控。随着个人金融用户快速增加，交易场景更加复杂，H 银行需要对反欺诈平台进行升级，从事前、事中、事后三个维度，全面提升交易反欺诈能力。

1. 事前：H 银行需要对客户使用的终端设备进行标识，以监测客户登录情况、识别黑灰产设备，进而发现更多的风险交易。

2. 事中：由于交易反欺诈平台集中管控多个交易平台，H 银行的风控人员需要针对个人网银、手机银行、第三方支付平台等不同交易渠道，以及账户开立、账户交易、修改手机号码等不同交易场景的风控特点，分别配置对应的风控规则，以实时识别并阻断风险交易。为了保障客户的操作体验，风控规则必须保持高准确率，减少误判。这就要求平台能及时、准确、全面反馈风控数据，便于风控人员持续优化规则，提升规则准确率。

3. 事后：平台支持根据事中风险监测的数据配置账户筛查规则，定期执行可疑账户筛选，输出风险账户名单，实现对交易风险的闭环管理。

方案设计

芯盾时代根据 H 银行的实际需求，结合丰富的金融行业反欺诈项目经验，采用自主研发的设备指纹、智能风控决策平台（IRD）等产品，对 H 银行的反欺诈平台进行升级。方案功能与设计如下：

1.设备指纹：通过在 H 银行的客户端（包括手机 App、PC 客户端）中集成设备指纹 SDK，为每一台终端设备生成唯一的设备识别码，强化对终端设备的监管能力，提升对交易风险的事前检测能力。

2.智能风控决策平台(IRD)：包含数据整合与分析模块、风控引擎模块、风险响应及处置策略模块、可视化运营支撑模块等。芯盾时代利用 IRD 帮助 H 银行升级对风险交易的事中和事后监测能力。在事中监测上，IRD 提供灵活易用的风控规则编写后台，并实时反馈风控数据，便于风控人员编写规则并持续优化，更准确的识别、阻断风险交易。在事中监测上，支持自定义账户筛查规则，定期筛查可疑账户。

价值

通过改造，H 银行升级了反欺诈平台，建立了覆盖事前、事中、事后的全流程交易风险监测体系，

1.精准标识设备身份，实现账户设备强绑定

芯盾时代结合机器学习技术，采用新的算法提升设备指纹的适配性，抑制传统设备指纹容易发生的指纹漂移和指纹冲突，准确率高达 99.99%以上。借助设备指纹，H 银行实现了客户账户与设备的强绑定，能够识别非常用设备登录等风险行为。在实际应用中，H 银行通过监测设备位置篡改行为，有效的识别并阻断了多起薅羊毛事件。

2.实时发现、阻断风险交易，兼顾安全与体验

智能风控决策平台（IRD）的风控引擎中，内置了大量芯盾时代在对抗灰黑产实战中积累的专家风控规则。风控人员能够基于这些专家规则，结合不同业务渠道、业务场景的风控特点，自主编写新的风控规则，持续提升对风险交易的识别能力。

IRD 的可视化中台，能够实时向风控人员反馈风控规则的效果数据，支持风控人员优化规则，持续提升规则的准确性，避免系统误判影响客户的操作体验。

3.持续发掘可疑账户，打造风险管理闭环

借助智能风控决策平台（IRD），H 银行的风控人员能够基于自身积累的风控数据、监管机构下发的涉诈、反洗钱、涉赌黑名单，自定义筛查规则，定期执行可疑账户筛选，发现存量账户中的可疑账户，对这些账户进行评级后实施差异化的风控管理。同时，账户评级结果还可形成报告，帮助 H 银行提升账户管理能力，更好的防范业务安全风险。

总结

随着《反洗钱法》、《反电信网络诈骗法》等法律的施行，金融机构面临越来越严格的监管环境。既要满足监管要求，强化对交易的风险监测，持续提升反欺诈能力，又要保证客户的操作体验，保证业务正常进行，这对金融机构的反欺诈平台的建设提出了很高的要求。H 银行的此次改造以构建全流程交易风险体系为抓手，以提升风控规则准确率为重点，取得了良好的效果，对金融机构的反欺诈建设有重要的参考价值。