銀行聯手支付機構“精準反詐”：實時風控引擎可在“毫秒間”，運行成百上千的策略和機器學習模型

每經記者 潘婷每經編輯 馬子卿

當我們使用微信等方式付款時，可能會遇到某張銀行卡無法完成支付的情形，這是爲什麼？當支付失敗時，你會選擇換一張銀行卡，還是撥打客服電話詢問原因？

從銀行的角度來看，當用戶“遺棄”某張銀行卡，改用其他銀行卡，短期是交易的流失，長期就是用戶的流失。在銀行“獲客難”的背景下，經營好其存量客戶是關鍵。但存量客戶因快捷支付的體驗不佳而流失，對銀行而言是非常大的損失。

據悉，在打擊網絡詐騙、保護羣衆的資金安全的過程中，受多個客觀因素影響，銀行不可避免會“打擾”正常用戶支付。2024年11月26日，公安部聯合多部門通報《電信網絡詐騙及其關聯違法犯罪聯合懲戒辦法》有關情況，人民銀行、公安部高度重視“資金鍊”精準治理工作，指導行業進一步落實電信網絡詐騙“資金鍊”治理，“資金鍊”精準治理工作至關重要。爲避免“一刀切”影響用戶體驗，部分銀行選擇攜手支付機構和提升精準防控水平。

2024年6月，郵儲銀行深圳分行與財付通支付科技有限公司首創探索反詐聯防聯控方案，探索“精準反詐”路徑。因誤攔截導致的用戶支付報錯攔截率受哪些因素影響？什麼是“精準反詐”，如何做到“精準反詐”？中間還有什麼堵點或難點？

銀行與支付機構優勢互補，“精準反詐”已初見成效

一邊是打擊網絡詐騙，必須對可疑交易進行攔截；一邊是客戶的正常交易需求被“打擾”。衆多銀行開始思考如何才能做到“兩全其美”——既留住客戶，又能精準攔截風險交易。

郵儲銀行深圳分行個人金融部彭主管在接受《每日經濟新聞》記者採訪時表示：“銀行高度關注客戶體驗，在反詐高峰期間，攔截率上升導致了用戶體驗有影響，我們陸續推動以模型提升反詐水平。2024年年初，我們與財付通合作進一步提升模型精準度，並通過系列舉措的落地，達到較好的精準反詐效果。”對於銀行而言，精準的管控能有效提升用戶體驗，也有助於提升交易量。

那麼，用戶支付時的報錯率和哪些因素有關？彭主管對記者表示：“一是與銀行的風控能力有關，包括數據能力、建模能力、平臺能力等；二是與客羣有關。以郵儲銀行爲例，更加深入三、四線城市的銀行，客羣下沉，經營策略是做普惠金融，深耕下沉市場。也有部分股份制銀行，客羣偏城市白領，客羣結構差別較大。”

而下沉市場更加複雜，對於“精準反詐”的需求更高。在溝通中記者瞭解到，銀行在實現反欺詐精準治理方面面臨多重客觀制約。

彭主管對記者表示：“一是銀行識別的用戶風險數據相對有限，更多是單個用戶在本銀行留存的風險信息和交易，不知道上下游的情況，只能看到切片的風險數據；二是銀行大多通過賬戶級的限額管控手段去防止風險交易的發生，那麼就會存在交易的誤攔、誤傷可能性；三是許多銀行在判斷用戶風險等級時主要依賴規則而非高智能化模型，可能會出現‘一刀切’的情況。”

“我們攜手支付機構通過共建‘精準反詐’模式，一定程度緩解了以上的客觀制約。”彭主管補充道，“比如，針對風險數據，銀行識別用戶的切片風險數據，而支付機構可以識別用戶在微信支付的鏈路從銀行到銀行，以及客戶和交易對手方交易的風險信息，風險信息更全面，可以支持做到相對精準度更高地對用戶風險的判斷。”

記者瞭解到，在財付通的支持下郵儲銀行“精準反詐”已取得一定成效。2024年12月對比同年6月數據顯示，郵儲銀行深圳分行在財付通渠道（即微信支付）因誤攔截導致的支付日均報錯金額下降超三成，報錯筆數、報錯用戶數下降，日均成功金額增長率有效提升。在“精準反詐”的推動下，“資金鍊”的涉詐風險也有效地降低，用戶體驗也有了較爲明顯的改善提升。

“打鐵還須自身硬，我們在風控投入上有超過10年的專業積澱，也有幾百人的專業風控團隊，在模型智能化、快速迭代都相對有優勢。”財付通銀行合作總監韓璐稱，這是支付機構和銀行合作優劣勢補充非常重要的前提。

“精準反詐”是與“黑產”一直對抗的過程，智能盡職調查工具等可提升效率

在客戶發起支付後的“極短”時間內，其實發生了很多事情。在“精準反詐”過程中，財付通實現了風控策略前置，財付通側在交易層面增強管控力度，銀行側放鬆低風險用戶限額，在風險可控的同時，提升交易成功率。

財付通風控專家張雨春對記者表示：“講風控，一般我們會分成事前、事中、事後三大部分。”事前階段所涉及的其中兩項重要工作是產品的反洗錢風險評估和客戶的KYC（Know Your Customer）。

“事中階段，涉及用戶在實時交易時我們做了什麼。”張雨春舉例表示：“當客戶給別人轉賬或者在小賣部付了一筆交易，輸入密碼後的‘極短’時間內發生了非常多的事情。”

“線上有實時的風控引擎，會在毫秒級時間內運行成百上千的策略和機器學習模型，來綜合判斷這筆交易是不是可能涉及不同類型的風險。”記者瞭解到，風控引擎會判斷各種不同的風險類型，最終決定這筆交易到底能不能完成。

事後階段，會基於風險支付數據以及用戶和用戶、用戶和商戶之間的交易網絡，從其中挖掘一些跟風險相關的數據和特徵，基於這些特徵做離線的時序類的模型或者團伙挖掘類的模型，從而定位黑產行爲。此外，在事後還會進行模型策略的持續迭代及優化。

只要是風控策略，難免會有“誤攔”的情況。對於已被銀行限額管控但希望解控的用戶，對於銀行來說，觸達這些用戶的渠道有限。財付通與銀行合作，通過微信生態相關數字化工具引導用戶通過聯繫銀行客服或跳轉至銀行小程序等安全合規的途徑進行信息驗證，從而使其交易恢復正常使用狀態。

理想狀態下，不放過每一筆可疑交易，但也不攔截每一筆正常交易，爲了達到理想狀態，“精準反詐”中間還有什麼堵點或難點？

“這件事情最大的難點在於和‘黑產’是一直對抗的過程，‘黑產’會想方設法突破各種策略，以往更多是通過賣號養號的形式，現在會利用大商戶、普通用戶去洗錢或者欺詐。”張雨春在接受記者採訪時表示，在技術上我們不斷做迭代和更新，爲了保護正常用戶的交易需求，我們2023年上線了智能盡職調查工具，讓用戶自主舉證材料，證明這筆資金來源是可信的。如果用戶確實有合法的資金來源，舉證鏈路跟實際交易吻合，在通過風控引擎的判定後，就會解除攔截，恢復正常交易。