案例名稱
網貸反電詐數字風控
案例簡介
在數字支付步入新業態和電信詐騙技術日趨專業的復雜環境下,江蘇銀行結合網貸反欺詐痛點,經過動態數據分析和技術手段升級,行內多系統通力協作,實現網貸反電詐武器不斷升級。
創新技術/模式應用
一是對客戶行為數據采集、清洗、加工,通過機器學習算法,實現被電詐客戶的精準畫像。根據被電詐客戶案例,江蘇銀行對這些客戶的授信、借款等行為數據及信用類、欺詐類數據進行采集分析,刻畫此類客戶畫像,特征之一為申請授信和申請借款之間間隔時間較短,一般在幾小時內完成,幾乎不跨日。
二是結合被電詐客戶畫像數據,強化篩查規則,完善優化專家涉詐模型,快速識別風險事件。專家涉詐模型并非一成不變,始終處于優化迭代中,江蘇銀行網絡金融部與詐騙團隊斗智斗勇,初期被電詐客戶大多一次性支取全部額度,智能外呼提醒客戶后幫助部分客戶免遭詐騙,詐騙團隊警覺后指使客戶拆分額度多次借款,嘗試避免觸發智能外呼,江蘇銀行根據客戶新的行為數據迅速優化專家涉詐模型,做到“魔高一尺、道高一丈”。
三是針對疑似被電詐客戶進行智能外呼提醒客戶存在被欺詐風險,謹慎轉賬。智能外呼技術在此電詐場景應用初期,客戶借款成功后江蘇銀行立馬發起外呼提醒風險,盡力阻斷客戶轉賬,但事后提醒存在外呼成功率不穩定的問題,若客戶未接通或者拒接,則無法有效防范風險、保護客戶權益。
四是風控流程優化,放款前對疑似被電詐客戶進行智能外呼,在客戶確認知曉的情況下再行放款,實現交易的實時監測防控。為提高外呼成功率,江蘇銀行優化風控流程,在放款前進行智能外呼提醒,而專家涉詐模型確保了大部分正??蛻魺o需接電話,風險防控和客戶體驗得到了較好的平衡。
五是反電詐防控升級,對疑似被電詐客戶設置放款冷靜期,通過彈框提示對客戶進行風險教育。江蘇銀行網絡金融部立足于風險防范,持續加強網貸反欺詐力度,為響應國家全民反電詐的號召,不僅致力于保障客戶利益,更努力加強客戶風險教育,彈窗、短信和電話多維度全方面對客戶進行風險教育,創新使用智能外呼及借款冷靜期等多種模式結合防范電詐風險。
項目效果評估
在電信詐騙愈演愈烈的復雜環境下,網貸業務成為新的重災區。這種電信詐騙方式防范難度較大,因貸款全流程的終端操作均由客戶本人完成,而詐騙分子篩選的目標客群整體資質不低,借款成功率較高,被詐騙分子成功洗腦后最終將借得款項轉賬給詐騙分子。待客戶醒悟后,即使報警也很難追回款項,不少客戶會將矛頭對準放款銀行,期望較少損失,因此銀行面臨著較大的投訴壓力。
江蘇銀行網絡金融部盯緊網貸反欺詐,經過動態數據分析和策略調整,應用行內智能外呼等系統,持續加強網貸反電詐措施,專家涉詐模型對電詐案件識別率高于九成,經智能外呼提醒后被電詐率下降明顯,經過多次迭代優化,近半年已實現零客訴、零詐騙,預計為客戶減少損失不低于500萬元。
項目牽頭人
黃宇
項目團隊成員
黃宇、王峰
責任編輯:王超
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