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pos機(jī)數(shù)據(jù)流圖
圖片來(lái)源金科創(chuàng)新社
項(xiàng)目背景/面臨挑戰(zhàn)
近年來(lái)，金融發(fā)展迅速，農(nóng)村銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)規(guī)模急劇增長(zhǎng)，金融服務(wù)覆蓋率、可得性、滿意度不斷提高。但是，傳統(tǒng)的銀行風(fēng)控模式日益難以適應(yīng)農(nóng)村金融場(chǎng)景地域廣、規(guī)模散、弱征信、多樣化等特點(diǎn)。另一方面，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、生物識(shí)別等金融科技的快速發(fā)展，為解決農(nóng)村金融風(fēng)控面臨的挑戰(zhàn)提供了新的思路和途徑。成都農(nóng)商銀行積極探索“風(fēng)控+科技”的深度融合，采用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)風(fēng)控模式，在切實(shí)保障客戶賬戶、資金和交易安全等方面取得了較好的應(yīng)用成效。
傳統(tǒng)風(fēng)控模式面臨的挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理模式相對(duì)較為粗放，精細(xì)化和專業(yè)化能力不足，在應(yīng)對(duì)金融場(chǎng)景時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)：一是缺乏適應(yīng)本行業(yè)務(wù)特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估模型，風(fēng)險(xiǎn)管理的主觀性、隨意性較強(qiáng)，規(guī)范性、標(biāo)準(zhǔn)化程度不高，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)不準(zhǔn)確不充分。二是風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源單一，主要使用行內(nèi)數(shù)據(jù)，且不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)并未完全打通，難以客觀真實(shí)全面地反應(yīng)欺詐風(fēng)險(xiǎn)狀況。三是缺乏自動(dòng)化工具支持，依靠人工開展客戶風(fēng)險(xiǎn)甄別和維系管理，面對(duì)大量小額金融需求，風(fēng)險(xiǎn)管控效率低、成本高、效果差。四是偏重于事后管理，缺乏事前預(yù)警和事中介入的有效途徑，風(fēng)險(xiǎn)管控前瞻性和預(yù)見性不足。
傳統(tǒng)風(fēng)控模式的種種局限，制約著銀行業(yè)服務(wù)的縱深發(fā)展和“支農(nóng)支小”應(yīng)有作用的充分發(fā)揮。農(nóng)村銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)迫切需要?jiǎng)?chuàng)新風(fēng)控模式，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理的高效性、準(zhǔn)確性和前瞻性，主動(dòng)適應(yīng)農(nóng)村金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景的挑戰(zhàn)。
解決方案
在 “大力推進(jìn)新技術(shù)與金融及實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展，以金融科技水平提升服務(wù)供給側(cè)改革、小微、‘三農(nóng)’和實(shí)體經(jīng)濟(jì)”的戰(zhàn)略導(dǎo)向下，成都農(nóng)商銀行積極探索構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)風(fēng)控模式，建設(shè)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)，并基于平臺(tái)鍛造多個(gè)金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景相適應(yīng)的核心風(fēng)控能力，實(shí)現(xiàn)了“科技+風(fēng)控”深度融合的農(nóng)村金融風(fēng)控解決方案。
（一）企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)
企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)旨在建立一套符合金融業(yè)務(wù)長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略、統(tǒng)一高效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與管理的基礎(chǔ)平臺(tái)。該平臺(tái)融合內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)資源，采用大數(shù)據(jù)極速流處理、雙模型風(fēng)控引擎、企業(yè)級(jí)可信任環(huán)境等創(chuàng)新技術(shù)，提供海量大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算和實(shí)時(shí)分析能力，提供風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)決策和實(shí)時(shí)處置能力。
圖1：大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)架構(gòu)
大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)的極速數(shù)據(jù)流處理引擎基于復(fù)雜事件處理（Complex Event Processing）的設(shè)計(jì)理念，支持對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行高性能分析，對(duì)高并發(fā)流數(shù)據(jù)進(jìn)行極速處理，對(duì)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)時(shí)復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，構(gòu)建超低延時(shí)、高吞吐量的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)風(fēng)控平臺(tái)。
圖2：極速數(shù)據(jù)流處理引擎
大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)創(chuàng)新性建立雙模型風(fēng)控引擎，進(jìn)行專家規(guī)則模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的自動(dòng)化部署和并行運(yùn)行。風(fēng)險(xiǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型以真實(shí)樣本數(shù)據(jù)不斷自我訓(xùn)練和優(yōu)化，與風(fēng)險(xiǎn)專家經(jīng)驗(yàn)規(guī)則進(jìn)行互補(bǔ)、印證，提高風(fēng)險(xiǎn)防范的準(zhǔn)確性。
基于大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)，成都農(nóng)商銀行建立了企業(yè)級(jí)可信任環(huán)境。通過(guò)算法為每個(gè)用戶的每一個(gè)操作設(shè)備建立全球唯一的設(shè)備ID，即設(shè)備指紋，精確分析出用戶與設(shè)備、用戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和用戶的惡意行為。設(shè)備指紋技術(shù)與地理位置服務(wù)（LBS）結(jié)合構(gòu)建企業(yè)級(jí)可信任環(huán)境，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別的同時(shí)，在可信環(huán)境保護(hù)下裁剪安全認(rèn)證操作，極大提升用戶體驗(yàn)。
圖3：設(shè)備指紋技術(shù)
（二）大數(shù)據(jù)反欺詐風(fēng)控應(yīng)用
依托企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，鍛造和提升風(fēng)險(xiǎn)控制核心能力，形成覆蓋農(nóng)村金融業(yè)務(wù)事前、事中、事后全流程的風(fēng)險(xiǎn)控制體系。
1.事前全方位評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)
在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，金融機(jī)構(gòu)新業(yè)務(wù)、新產(chǎn)品創(chuàng)新不斷。業(yè)務(wù)未動(dòng)，風(fēng)控先行，在新業(yè)務(wù)開展之前，通過(guò)大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)建立各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)模擬模型，提前預(yù)知新業(yè)務(wù)潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。通過(guò)大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)建立的評(píng)價(jià)分析模型，對(duì)每一個(gè)客戶及客戶行為進(jìn)行多維畫像、繪制關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜，從而達(dá)到全方位風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，提前預(yù)測(cè)、事先防范客戶風(fēng)險(xiǎn)。
2.事中風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和決策
風(fēng)險(xiǎn)事件的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和決策是大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系的核心應(yīng)用。通過(guò)大數(shù)據(jù)流處理技術(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算用戶交易和操作行為的近千項(xiàng)指標(biāo)體系，從時(shí)間、數(shù)據(jù)、計(jì)算變量3個(gè)維度刻畫全面的客戶畫像和客戶行為軌跡。用戶的任意操作或交易行為都將與客戶畫像、客戶行為軌跡數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)行為特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的異常行為。大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)并發(fā)觸發(fā)專家規(guī)則模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)實(shí)時(shí)風(fēng)控引擎在毫秒級(jí)下達(dá)放行、阻斷、預(yù)警的處置決策。
3.事后閉環(huán)處理風(fēng)險(xiǎn)
通過(guò)大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)的管控和稽查審計(jì)應(yīng)用，分析風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，及時(shí)管理和控制風(fēng)險(xiǎn)案件和關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)案件，并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)案件進(jìn)行嚴(yán)格稽查和審計(jì)，形成風(fēng)險(xiǎn)防范閉環(huán)。通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)案件的關(guān)聯(lián)分析和挖掘，全面排查遺漏風(fēng)險(xiǎn)，并用分析結(jié)果強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)特征，不斷調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則模型的參數(shù)閾值，讓風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則模型自適應(yīng)優(yōu)化升級(jí)。
圖4：大數(shù)據(jù)反欺詐風(fēng)控流程
應(yīng)用效果
成都農(nóng)商銀行借助大數(shù)據(jù)流處理、設(shè)備指紋、機(jī)器學(xué)習(xí)建模等技術(shù)，為行內(nèi)各渠道提供實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)交易反欺詐服務(wù)。一是通過(guò)融合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，依據(jù)設(shè)定的相關(guān)規(guī)則、模型和響應(yīng)策略對(duì)交易過(guò)程中存在的風(fēng)險(xiǎn)交易等進(jìn)行篩選、甄別、預(yù)警和管理，嵌入線上線下各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景，覆蓋全行各交易渠道、各個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)。已具備從事前、事中、事后各階段進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)偵測(cè)、識(shí)別和處理的能力，通過(guò)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)、離線等方式獲取客戶用于欺詐分析的各類數(shù)據(jù)信息，并在交易過(guò)程中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)特征分析及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，同時(shí)能對(duì)預(yù)警的風(fēng)險(xiǎn)交易進(jìn)行直接干預(yù)。二是提供基于交易信息、注冊(cè)信息、監(jiān)測(cè)規(guī)則信息、案件信息等信息的多角度、多維度報(bào)表功能，清晰的反映業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)全貌，供風(fēng)險(xiǎn)管理決策和模型調(diào)優(yōu)參考。
圖5：大數(shù)據(jù)風(fēng)控業(yè)務(wù)架構(gòu)
截至當(dāng)前，基于大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)的成都農(nóng)商銀行大數(shù)據(jù)交易反欺詐系統(tǒng)已分批接入POS、移動(dòng)收單、直銷銀行、網(wǎng)上銀行、移動(dòng)銀行、自助設(shè)備、柜面、信貸、信用卡進(jìn)件、村鎮(zhèn)銀行等各個(gè)業(yè)務(wù)渠道，有效覆蓋注冊(cè)、登錄、開戶、各類轉(zhuǎn)賬、境內(nèi)外取現(xiàn)、刷卡消費(fèi)、掃碼支付等重要業(yè)務(wù)場(chǎng)景。在毫秒級(jí)實(shí)時(shí)預(yù)警交易風(fēng)險(xiǎn)和阻斷欺詐交易的技術(shù)能力支撐下，已累計(jì)為超過(guò)2000余萬(wàn)筆交易提供反欺詐實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)服務(wù)，實(shí)時(shí)告警和阻攔多起虛假注冊(cè)、偽卡、洗錢、盜卡盜刷、撞庫(kù)、批量注冊(cè)、電信詐騙、名單管控等風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)大數(shù)據(jù)交易反欺詐服務(wù)的全渠道落地，彌補(bǔ)了客戶安全意識(shí)普遍較低的短板，有效保護(hù)客戶的賬號(hào)和資金安全；同時(shí)有效降低異常交易如“薅羊毛”、“試刷”等給銀行和客戶帶來(lái)的不必要損失；更加是嚴(yán)格遵守監(jiān)管要求，實(shí)時(shí)預(yù)防如“螞蟻搬家式地下錢莊”、境外超額取現(xiàn)等風(fēng)險(xiǎn)。
總結(jié)與展望
成都農(nóng)商銀行大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)風(fēng)控模式的實(shí)踐表明，以信息科技賦能風(fēng)控體系，探索發(fā)展金融風(fēng)控智能，是進(jìn)一步推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理創(chuàng)新升級(jí)的有效途徑。同時(shí)，也為中小金融機(jī)構(gòu)特別是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)更加有效地構(gòu)建適合自身需要的智能化風(fēng)控體系提供了值得借鑒的寶貴經(jīng)驗(yàn)：
一是豐富數(shù)據(jù)來(lái)源，夯實(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量。在合法合規(guī)前提下，整合監(jiān)管數(shù)據(jù)、欺詐數(shù)據(jù)、同業(yè)共享數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)源，在交易數(shù)據(jù)之外采集各類行為數(shù)據(jù)，豐富自身風(fēng)控大數(shù)據(jù)類型和維度，這將極大提高風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)估效果準(zhǔn)確性。同時(shí)深入推進(jìn)數(shù)據(jù)治理，建立并實(shí)施覆蓋各業(yè)務(wù)條線的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)匯聚和有效整合，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，為智能化風(fēng)控建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
二是優(yōu)化管理體系，風(fēng)控嵌入業(yè)務(wù)。推構(gòu)建風(fēng)控智能相適應(yīng)的管理體系，著力去除部門壁壘，打破不同業(yè)務(wù)條線、不同產(chǎn)品、不同地域之間分割管理的格局，真正將風(fēng)控平臺(tái)提供的技術(shù)能力充分應(yīng)用到各類業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用場(chǎng)景中去，充分發(fā)揮科技賦能的價(jià)值。
三是錘煉專業(yè)團(tuán)隊(duì)，深化技術(shù)創(chuàng)新。打造即懂風(fēng)控又懂科技的復(fù)合型人才隊(duì)伍，提升自主創(chuàng)新和吸收引進(jìn)后再創(chuàng)新能力，探索應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、生物識(shí)別等技術(shù)手段，深入挖掘風(fēng)控大數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律和模式，進(jìn)一步提升風(fēng)控模型能力，拓展應(yīng)用場(chǎng)景。
以上就是關(guān)于pos機(jī)數(shù)據(jù)流圖,基于大數(shù)據(jù)風(fēng)控模式探索與實(shí)踐的知識(shí)，后面我們會(huì)繼續(xù)為大家整理關(guān)于pos機(jī)數(shù)據(jù)流圖的知識(shí)，希望能夠幫助到大家！
