同盾科技建立全行級多場景反詐智能決策平臺，防范金融欺詐
近年來，我國經濟、金融總體運行平穩，但隨著科技與互聯網絡的迅猛發展，針對金融機構的欺詐和犯罪日益增多，并呈現出多樣化、科技化的特點，給金融機構及客戶造成了非常大的風險和損失。如何加強金融反欺詐能力，有效地應對和防控各類金融詐騙行為的發生，構筑防范金融犯罪的堅強壁壘，是金融機構不可忽視的課題。同盾科技作為金融風控領域的領軍者，建立全行級多場景反詐智能決策平臺，助力金融機構提高欺詐風險決策，有效防范金融風險。
新型“數字人民幣”詐騙套路
“數字人民幣”作為新生事物，能為人們創造了更便捷、安全的支付方式，越來越受人們的青睞。但隨著數字人民幣試點工作的有序推進，一些狡猾的不法分子也緊抓熱點，利用人們對數字人民幣知識及應用場景的認知盲區進行詐騙，嚴重損害了人民群眾的利益。
針對數字人民幣欺詐風險的新課題，同盾科技解決方案專家建議，商業銀行和支付機構需要升級賬戶前端身份識別及核查、商戶信息盡職調查及交易終端安全認證，再到完善資金異常交易監控，尤其是關于數字人民幣異常交易的實時篩查規則及預警模型，加強賬戶及商戶管理等技術手段多管齊下，準確感知、動態防御，阻斷可疑交易行為，斬斷問題資金鏈路。
警惕人臉識別黑產電詐
近年來，人臉識別被普遍用于身份驗證及安全認證中，用來保障銀行客戶的身份信息保護及賬戶資金安全。
“雖然人臉具有唯一性生物識別信息，但它裸露于無處不在的攝像頭下，極易獲得?！蓖芸萍冀鉀Q方案專家解釋，通過制作模擬人臉模型來破解人臉識別驗證的黑產已相當“成熟”，許多腳本工具代碼已開源，利用身份證照片就可以從技術上模擬張嘴、眨眼等動作，可以騙過許多人臉識別應用。
如何規避此類欺詐風險？同盾科技解決方案專家表示，首先是做限量排查，實現部分交易的事中攔截，在名單和強特征篩查規則的基礎之上，通過終端安全和涉賭涉詐專家模型，對當前的風險快速地進行偵測和止付；其次是通過對銀行的用戶行為數據進行采集、清洗、加工，實現精準涉詐類的風險評估及畫像構建，并且通過相關的機器學習算法，實現對交易實時、準確的監測防控；然后在偵測出犯罪團伙的同時，借用知識圖譜技術，順藤摸瓜發現與犯罪團伙相關的上下游鏈路，基于團伙犯罪的犯罪性質、操作鏈路、工具行為等相似共性，實現對關聯賬戶的識別和防控。
在金融要回歸本源和支持實體經濟的政策導向下，近年來金融機構積極推動公司業務數字化轉型發展，隨著金融行業線上金融業務轉型加速，目標客群下沉，致使金融欺詐目標轉移，移動化、互聯網化促使業務模式前移，金融欺詐方式逐漸趨于多元化、隱蔽化、線上化。面對欺詐形式與技術的不斷更新，同盾科技建立了全行級多場景反詐智能決策平臺，快速穩定實現毫秒級欺詐風險決策，并通過界面化、圖形化快速實現策略及模型的部署，第一時間感知風險態勢、及時預警。同時，可對決策效果進行量化分析，進而實現策略運營智能化，有效助力金融機構提升金融風險防范能力，確保風險“攔得快、管得住”。
目前，同盾科技已為上百家銀行等金融機構提供了賬戶反電詐、交易反欺詐、賬戶分級分類等涉賭涉詐相關產品及服務，在未來，同盾科技將繼續發揮自身優勢，助力金融機構提升反詐能力，構筑反詐“金鐘罩”，為消費安全護航。
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