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本文目錄一覽：
1、pos機數據流圖
pos機數據流圖
圖片來源金科創新社
項目背景/面臨挑戰
近年來，金融發展迅速，農村銀行業金融機構資產規模急劇增長，金融服務覆蓋率、可得性、滿意度不斷提高。但是，傳統的銀行風控模式日益難以適應農村金融場景地域廣、規模散、弱征信、多樣化等特點。另一方面，大數據、云計算、機器學習、生物識別等金融科技的快速發展，為解決農村金融風控面臨的挑戰提供了新的思路和途徑。成都農商銀行積極探索“風控+科技”的深度融合，采用大數據驅動風控模式，在切實保障客戶賬戶、資金和交易安全等方面取得了較好的應用成效。
傳統風控模式面臨的挑戰
傳統風險管理模式相對較為粗放，精細化和專業化能力不足，在應對金融場景時面臨諸多挑戰：一是缺乏適應本行業務特點的風險量化評估模型，風險管理的主觀性、隨意性較強，規范性、標準化程度不高，導致風險發現不準確不充分。二是風險數據來源單一，主要使用行內數據，且不同系統之間的數據并未完全打通，難以客觀真實全面地反應欺詐風險狀況。三是缺乏自動化工具支持，依靠人工開展客戶風險甄別和維系管理，面對大量小額金融需求，風險管控效率低、成本高、效果差。四是偏重于事后管理，缺乏事前預警和事中介入的有效途徑，風險管控前瞻性和預見性不足。
傳統風控模式的種種局限，制約著銀行業服務的縱深發展和“支農支小”應有作用的充分發揮。農村銀行業金融機構迫切需要創新風控模式，增強風險管理的高效性、準確性和前瞻性，主動適應農村金融業務場景的挑戰。
解決方案
在 “大力推進新技術與金融及實體經濟的融合發展，以金融科技水平提升服務供給側改革、小微、‘三農’和實體經濟”的戰略導向下，成都農商銀行積極探索構建大數據驅動風控模式，建設企業級大數據風控平臺，并基于平臺鍛造多個金融業務場景相適應的核心風控能力，實現了“科技+風控”深度融合的農村金融風控解決方案。
（一）企業級大數據風控平臺
企業級大數據風控平臺旨在建立一套符合金融業務長期發展戰略、統一高效的風險監控與管理的基礎平臺。該平臺融合內部業務數據和外部風險數據資源，采用大數據極速流處理、雙模型風控引擎、企業級可信任環境等創新技術，提供海量大數據的實時計算和實時分析能力，提供風險的實時決策和實時處置能力。
圖1：大數據風控平臺架構
大數據風控平臺的極速數據流處理引擎基于復雜事件處理（Complex Event Processing）的設計理念，支持對海量歷史數據進行高性能分析，對高并發流數據進行極速處理，對大數據集進行實時復雜的數學計算，構建超低延時、高吞吐量的大數據實時風控平臺。
圖2：極速數據流處理引擎
大數據風控平臺創新性建立雙模型風控引擎，進行專家規則模型和機器學習模型的自動化部署和并行運行。風險機器學習模型以真實樣本數據不斷自我訓練和優化，與風險專家經驗規則進行互補、印證，提高風險防范的準確性。
基于大數據風控平臺，成都農商銀行建立了企業級可信任環境。通過算法為每個用戶的每一個操作設備建立全球唯一的設備ID，即設備指紋，精確分析出用戶與設備、用戶之間的關聯關系和用戶的惡意行為。設備指紋技術與地理位置服務（LBS）結合構建企業級可信任環境，進行風險的精準識別的同時，在可信環境保護下裁剪安全認證操作，極大提升用戶體驗。
圖3：設備指紋技術
（二）大數據反欺詐風控應用
依托企業級大數據平臺，鍛造和提升風險控制核心能力，形成覆蓋農村金融業務事前、事中、事后全流程的風險控制體系。
1.事前全方位評價和預測風險
在移動互聯網時代，金融機構新業務、新產品創新不斷。業務未動，風控先行，在新業務開展之前，通過大數據風控平臺建立各個業務場景的風險模擬模型，提前預知新業務潛在的風險點，制定風險應對策略。通過大數據風控平臺的海量數據建立的評價分析模型，對每一個客戶及客戶行為進行多維畫像、繪制關聯關系圖譜，從而達到全方位風險評價，提前預測、事先防范客戶風險。
2.事中風險實時監測和決策
風險事件的實時監測和決策是大數據風控體系的核心應用。通過大數據流處理技術實時計算用戶交易和操作行為的近千項指標體系，從時間、數據、計算變量3個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、客戶行為軌跡數據、風險行為特征數據庫進行匹配，實時監測用戶的異常行為。大數據風控平臺并發觸發專家規則模型和機器學習模型，通過實時風控引擎在毫秒級下達放行、阻斷、預警的處置決策。
3.事后閉環處理風險
通過大數據風控平臺的管控和稽查審計應用，分析風險數據及關聯數據，及時管理和控制風險案件和關聯風險案件，并對風險案件進行嚴格稽查和審計，形成風險防范閉環。通過對風險案件的關聯分析和挖掘，全面排查遺漏風險，并用分析結果強化風險特征，不斷調整風險規則模型的參數閾值，讓風險規則模型自適應優化升級。
圖4：大數據反欺詐風控流程
應用效果
成都農商銀行借助大數據流處理、設備指紋、機器學習建模等技術，為行內各渠道提供實時的大數據交易反欺詐服務。一是通過融合內外部數據，依據設定的相關規則、模型和響應策略對交易過程中存在的風險交易等進行篩選、甄別、預警和管理，嵌入線上線下各類業務場景，覆蓋全行各交易渠道、各個業務節點。已具備從事前、事中、事后各階段進行風險偵測、識別和處理的能力，通過實時、準實時、離線等方式獲取客戶用于欺詐分析的各類數據信息，并在交易過程中進行風險特征分析及風險預警，同時能對預警的風險交易進行直接干預。二是提供基于交易信息、注冊信息、監測規則信息、案件信息等信息的多角度、多維度報表功能，清晰的反映業務風險全貌，供風險管理決策和模型調優參考。
圖5：大數據風控業務架構
截至當前，基于大數據風控平臺的成都農商銀行大數據交易反欺詐系統已分批接入POS、移動收單、直銷銀行、網上銀行、移動銀行、自助設備、柜面、信貸、信用卡進件、村鎮銀行等各個業務渠道，有效覆蓋注冊、登錄、開戶、各類轉賬、境內外取現、刷卡消費、掃碼支付等重要業務場景。在毫秒級實時預警交易風險和阻斷欺詐交易的技術能力支撐下，已累計為超過2000余萬筆交易提供反欺詐實時監測服務，實時告警和阻攔多起虛假注冊、偽卡、洗錢、盜卡盜刷、撞庫、批量注冊、電信詐騙、名單管控等風險。通過大數據交易反欺詐服務的全渠道落地，彌補了客戶安全意識普遍較低的短板，有效保護客戶的賬號和資金安全；同時有效降低異常交易如“薅羊毛”、“試刷”等給銀行和客戶帶來的不必要損失；更加是嚴格遵守監管要求，實時預防如“螞蟻搬家式地下錢莊”、境外超額取現等風險。
總結與展望
成都農商銀行大數據驅動風控模式的實踐表明，以信息科技賦能風控體系，探索發展金融風控智能，是進一步推動風險管理創新升級的有效途徑。同時，也為中小金融機構特別是農村金融機構更加有效地構建適合自身需要的智能化風控體系提供了值得借鑒的寶貴經驗：
一是豐富數據來源，夯實數據質量。在合法合規前提下，整合監管數據、欺詐數據、同業共享數據等外部數據源，在交易數據之外采集各類行為數據，豐富自身風控大數據類型和維度，這將極大提高風險分析評估效果準確性。同時深入推進數據治理，建立并實施覆蓋各業務條線的數據標準，實現多源數據匯聚和有效整合，保證數據的準確性和一致性，為智能化風控建設提供堅實基礎。
二是優化管理體系，風控嵌入業務。推構建風控智能相適應的管理體系，著力去除部門壁壘，打破不同業務條線、不同產品、不同地域之間分割管理的格局，真正將風控平臺提供的技術能力充分應用到各類業務流程和應用場景中去，充分發揮科技賦能的價值。
三是錘煉專業團隊，深化技術創新。打造即懂風控又懂科技的復合型人才隊伍，提升自主創新和吸收引進后再創新能力，探索應用機器學習、生物識別等技術手段，深入挖掘風控大數據中隱含的規律和模式，進一步提升風控模型能力，拓展應用場景。
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