浅析商业银行实现数字金融反欺诈的有效路径--数字化转型 .pdfVIP

浅析商业银行实现数字金融反欺诈的有

效路径--数字化转型

摘要：当前，尤其是新冠疫情爆发以来，面对纷繁复杂的经济形势，国内绝

大多数商业银行正积极推进数字金融与数字科技之间的深度融合，依托信息科技

及数字技术实现数字化转型的方针战略。随着信息化的高速发展，为商业银行数

字化转型注入了鲜活的血液，并带来了新的契机。但更需关注的是，针对银行和

非银行金融机构的欺诈犯罪也出现了几何级的破坏性影响，严重阻碍了金融行业

的经营和发展。数字金融欺诈呈现专业化、系统化、隐蔽化等一些列特点,而金

融科技反欺诈则依托对海量客户、交易、业务场景等数据的清洗、筛选，实现数

据分析，以此作为基础，研究反制措施的底层技术及逻辑参数,进一步防范化解

因欺诈犯罪而产生的金融风险。本文在分析反欺诈现实意义的基础上，提倡采用

数字科技作为反欺诈的主要防御措施。

关键词：金融科技,反欺诈,数字化

引言

近几年来,伴随着金融科技的快速迭代,服务模式和业务场景逐渐多样化,在

给客户带来便捷的同时,面临着更加隐蔽、专业的欺诈风险。从以“面对面”渠

道为主的金融欺诈，到利用数字信息化手段，进行“非面对面”金融诈骗，再到

如今通过各类技术手段、多维度、深层次攻击的作案手法，金融欺诈的模式日趋

成熟。电信网络诈骗已成为金融犯罪的高发重灾区，对其打击治理已到了刻不容

缓的程度，其造成的经济损失严重损害了我国经济各方参与者的合法经济利益，

同时也重创国家金融安全“防火墙”，其所带来的危害在不断加深。现阶段必须

采取对金融欺诈犯罪零容忍的态度及铁腕手段。在当前互联网信息技术不断发展

的大背景下,如何有效借助和利用大数据、人工智能,更安全、更可靠地服务银行

业务,成为商业银行反欺诈研究的一项重要课题。数字金融反欺诈流程主要有三

个部分，分为数据收集、数据分析和决策引擎，其中决策引擎是流程的核心。完

善的决策引擎可以有效整合各类信息数据库、触发规则和应用模型，同时辅以便

捷高效、功能丰富的人机交互界面，将持续大幅降低运营成本，提升管理平台响

应速度以及系统分析的准确率，从而有效减少商业银行和客户权益的损失。

一、商业银行反欺诈的重要性

1.反欺诈是其防范、化解金融风险的有效抓手

防范、化解金融风险，是当前实现金融稳定的重中之重。金融风险

如若治理无效，定会诱发或放大其它相关的信用风险及市场风险，进而引发金融

体系大规模系统性风险。目前洗钱、地下钱庄、欺诈、赌博、毒品等犯罪形式彼

此交融、错综复杂，资金转移异常隐蔽，同时呈现明显加速合流倾向，严重威胁

着社会及人民财产安全。商业银行在资金交易经营活动中，扮演着不可替代的角

色，维护金融安全责无旁贷，是其不可推脱的社会责任。

2.反欺诈是其实现数字化转型的不二之选

商业银行业务渠道由“面对面”转向“非面对面”发展，是其转型的必经之

路。与“面对面”向比较，“非面对面”业务渠道出现欺诈犯罪的可能性，尤其

需要引起经济活动中各经济主体的重视，面临的欺诈风险造成的社会危害也尤为

突出，数字金融反欺诈工作质量直接决定着数字化转型能否圆满落地。此外，商

业银行传统的欺诈风险防范措施和手段，已经跟不上数字经济的快速发展，注定

需要淘汰落后思维和防控途径。如今必须覆盖业务全流程，全面打通各类数据的

管辖壁垒，统一掌控与之相关的数据资源。

3.反欺诈是其保持核心竞争力的内在需求

商业银行作为一家经营管理风险与信用的金融企业，其内在核心是对风险的

有效防控。良好有效的风险管控不仅能大幅缩减与欺诈风险相关的资产拨备，进

而降低管理成本，而且可以让客户切实感受到其存放的资金能够得到安全保障，

固化客户群体。

二、数字化反欺诈亟待解决的主要问题

1.在数字化技术高速发展的同时，欺诈手段也同步更新换代。

欺诈模式从传统的盗卡、窃密等低级手段，逐步进阶为目前高度专业化的犯

罪活动。欺诈行为成本逐渐降低，与之相反的是侵害强度骤然提升。随着数字金

融、区块链、人工智能等新型信息技术的出现与成熟，加之各类纷繁复杂的金融

产品不断衍生，使得数字金融欺诈风险防控难上加难。数字金融欺诈犯罪分子为

使其利益最大化，手段无所不用其极，已具备极强适应业务场景的能力。

2.数字化金融欺诈有组织、有规模，系统构成完整的产业链。

信息源、协作方、实施方相互合作十分默契，涉案金额十分巨大，涉案人员

众多，尤其是向高智商、高学历人群发展，形成一条遍布业务全流程的犯罪产