銀行智能反欺詐——黑產識別與防控

銀行智能反欺詐
黑產識別與防控
課程背景：
2022年9月2日，十三屆全國人大常委會第三十六次會議表決通過了《中華人民共和國反電信網(wǎng)絡詐騙法》，并于2022年12月1日正式實施。這部法律的出臺正逢其時且意義極其重大，為銀行數(shù)字化風控體系中最重要的智能反欺詐工作指明了方向。
銀行對于傳統(tǒng)的欺詐手段并不陌生，騙子拿著假身份證、假資料、假流水以及假工作信息向銀行申請貸款，大多會被火眼金睛的信貸員面對面識破。但在數(shù)字化時代，業(yè)務形式發(fā)生質的變化，銀行已經難以有效發(fā)現(xiàn)通過網(wǎng)絡實施的團伙欺詐行為，往往是巨大損失已經發(fā)生才進行事后彌補，效果非常不理想。而據(jù)不完全統(tǒng)計，國內欺詐黑產從業(yè)人員已經超過500萬，網(wǎng)絡欺詐涉及金額已經達到數(shù)千億規(guī)模，同樣也為銀行業(yè)帶來巨額經濟損失。
課程對象：
銀行總、分行風險管理部、授信審批部、零售業(yè)務部、個人金融部、信用卡中心、互聯(lián)網(wǎng)貸款中心、數(shù)字金融部等部門負責人及反欺詐團隊，分支行長及核心業(yè)務骨干。
課程收益：
【核心收益01】幫助銀行認識數(shù)字化時代反欺詐工作出現(xiàn)的一些新變化，運用數(shù)字化工具有效應對嚴峻復雜的線上欺詐風險挑戰(zhàn)
【核心收益02】幫助銀行洞悉網(wǎng)絡黑產的產業(yè)鏈詐騙模式，通過反欺詐策略、反欺詐模型與反欺詐技術的持續(xù)迭代升級，不斷完善銀行數(shù)字化風控體系。
【核心收益03】幫助銀行了解網(wǎng)絡黑產攻擊銀行的3種表現(xiàn)形式，采用多種智能反欺詐手段，方可與欺詐分子周旋，最大程度保證信貸資金安全。
【核心收益04】幫助銀行在辦理線上業(yè)務過程中，避免因黑產集中攻擊而導致巨額損失。
課程大綱：
引 子
案例1：一起大數(shù)據(jù)風控漏洞引發(fā)的“騙貸”大案
案例2：民間火爆的“財商課”究竟在講些什么？
第一部分 相關文件解讀
第一節(jié) 《反有組織犯罪法》與銀行的關系
1.依法從嚴打擊黑惡犯罪
2.深挖黑惡勢力“保護傘“
3.嚴防黑惡勢力滲入基層
4.防止未成年人遭受侵害
5.防止黑惡勢力死灰復燃
6.保障涉案單位個人權益
第二節(jié) 《商業(yè)銀行防范外部欺詐指引》解讀
1.管理范圍與工作要求
2.管理工具及業(yè)務流程（示例）
3.事件報告及處置（示例）
4.行業(yè)聯(lián)合與協(xié)作（示例）
第三節(jié) 清廉文化與防范外部欺詐
1.監(jiān)管處罰力度持續(xù)加大
2.建設清廉金融文化
3.杜絕內外勾結
第二部分 互聯(lián)網(wǎng)貸款新規(guī)
第一節(jié) 互聯(lián)網(wǎng)貸款新政具體要求解讀與分析
風險控制要求一刀切。
加強出資比例管理。
強化合作機構集中度管理。
實施總量控制和限額管理。
嚴控跨地域經營。
第二節(jié) 商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務三問
如何界定商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務？
怎樣認識商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款核心風控不能外包？
助貸與聯(lián)合貸款何以成為互聯(lián)網(wǎng)貸款主流？
第三節(jié)：新規(guī)落地后商業(yè)銀行何去何從
全流程風險管控的自主核心風控能力
有效識別和監(jiān)測跨區(qū)互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務
準確理解風險數(shù)據(jù)、風險模型及數(shù)據(jù)源管理
第四節(jié)：數(shù)字化風控理念
傳統(tǒng)式風控 VS 數(shù)字化風控
信貸政策、風控策略與數(shù)據(jù)模型
互聯(lián)網(wǎng)貸款的五大風控要點
大數(shù)據(jù)時代信貸風險管理與實踐
第三部分 黑色產業(yè)與外部欺詐
第一節(jié) 零售業(yè)務條線的外部欺詐風險（結合案例講解）
案例1 ：“XX花園”項目房貸假按揭風險案例
案例2：“200”萬元變造存單質押貸款風險
第二節(jié) 互金業(yè)務條線的外部欺詐風險（結合案例講解）
案例1：大數(shù)據(jù)風控挑戰(zhàn)——剖析造成10億損失的騙貸案
案例2：五大金融場景如何防范外部欺詐（結合案例講解）
第三節(jié) 信用卡業(yè)務的外部欺詐風險（結合案例講解）
案例：商戶欺詐與團伙欺詐
第四節(jié) 欺詐黑色產業(yè)市場現(xiàn)狀分析
黑色產業(yè)市場及其對銀行的重大危害
黑色產業(yè)鏈詳解：上游、中游與下游
黑產如何獲取客戶信息：拖庫、撞庫、洗庫等
黑產如何包裝真實客戶：群控、貓池、改機工具、模擬精靈等等
視頻教學：透過五大欺詐場景了解欺詐行業(yè)“黑話”
（案例剖析1：黑產如何批量制造真實用戶）
（案例剖析2：黑產如何給客戶數(shù)據(jù)“整容”）
（案例剖析3：5000元如何在一年內變成100萬？）
典型案例：黑產如何指導用戶“精養(yǎng)”信用卡
四大信貸反欺詐手段
黑白名單
規(guī)則引擎
有監(jiān)督學習
無監(jiān)督學習
欺詐行為表現(xiàn)及反欺詐策略
針對冒充他人申請
針對失卡冒用
針對惡意透支
針對偽造信用卡
針對商戶欺詐
反欺詐應用數(shù)據(jù)有哪些
按照數(shù)據(jù)來源區(qū)分
按照數(shù)據(jù)類型區(qū)分
按照數(shù)據(jù)使用場景
注意事項
反欺詐模型VS信用模型
目標變量
模型特征
實時性
技術實施
第五節(jié) 反欺詐工作落地實施方案
信貸周期準備
渠道（流量）
風控（數(shù)據(jù)，模型，策略）
人力（團隊，業(yè)務，風控，客服，催收）
IT（APP，信貸系統(tǒng)，決策引擎）
資金（資金來源，資金成本，測算成本）
反欺詐部署
渠道進件
客戶分析
準入規(guī)則
渠道監(jiān)控
反欺詐模型
信審核查
貸后管理
實施路徑
前期準備
風控部署
后期調優(yōu)
業(yè)務優(yōu)化
跟蹤監(jiān)控
6、離線監(jiān)控
反欺詐方案調整解析
業(yè)務運營監(jiān)控
策略模型監(jiān)控
異常情況監(jiān)控
構建全流程反欺詐風控系統(tǒng)
數(shù)據(jù)接入、決策引擎、管理系統(tǒng)三結合
數(shù)據(jù)分析和反欺詐模型相結合
第六節(jié) 構建全流程防范外部欺詐風控系統(tǒng)
建立健全組織架構和制度體系（以某大行為例）
打造基于大數(shù)據(jù)、智能化的風控平臺（某股份行）
各條線防范外部欺詐風險的重要內容與舉措
營造穩(wěn)健審慎“反欺詐”文化
第四部分 智能反欺詐技術
第一節(jié) 設備指紋
設備指紋概述
（1）被動式設備指紋
（2）主動式設備指紋
（3）常見五類欺詐形式
安卓設備指紋
（1）安卓系統(tǒng)中比較穩(wěn)定的設備參數(shù)
（2）針對安卓作弊環(huán)境的檢測方法
iOS設備指紋
（1）iOS系統(tǒng)中比較穩(wěn)定的設備參數(shù)
（2）針對iOS設備指紋風險識別技術
WEB設備指紋
（1）web比較穩(wěn)定的設備參數(shù)
（2）針對web設備指紋風險識別技術
第二節(jié) 基于用戶行為的生物探針
生物探針：身份認證的4個階段
無感認證：如何區(qū)分自然人與機器人
應用場景：登錄、免密支付、信用卡、借貸申請等
第三節(jié) 其他實用反欺詐技術
實時指標計算實踐
風險態(tài)勢感知系統(tǒng)
（1）基于統(tǒng)計分析
（2）基于無監(jiān)督學習
（3）基于欺詐情報
（4）預警系統(tǒng)
欺詐情報體系
（1）情報采集：技術情報與事件情報
（2）情報分析：黑產情報關鍵詞
機器學習算法的使用
（1）特征工程
（2）模型選擇
（3）模型訓練

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