诈骗、非法洗钱为代表的电信网络新型违法犯罪日益猖獗。国家先后颁布了《反洗钱法》、《反电信网络诈骗法》等法律法规，开展了“断卡”“云剑”等专项活动，有效遏制了其高发势头。金融企业在反电信网络新型违法犯罪中承担主体责任，必须严格落实监管要求，识别可疑账户，阻断风险交易，及时报送可疑交易报告。建立反欺诈平台，持续提升反欺诈能力，保证金融业务安全，是每一家金融企业应尽的职责与义务。

　　无锡农村商业银行（以下简称“无锡农商行”）成立于2005年，是无锡市区唯一一家地方法人银行。2016年，无锡农商行成功在上交所上市，成为全国首家A股主板上市农商银行。

　　截至2022年底，无锡农商行总资产达2116.03亿元，年营业额44.8亿元，拥有110余家营业网点，连续多年保持了高速增长的势头。

　　无锡农商行将数字化转型视为企业的重要战略，高度重视业务安全防护体系建设，在全国农商行中较早建成了

　　风控体系。凭借领先的数字化水平与过硬的业务安全能力，无锡农商行的人均创收在全国农商行中高居第一，资产质量、利润水平稳居全国农商行前列。

　　作为全国农商行智能风控建设的先行者，无锡农商行的智能风控体系在反欺诈、反洗钱工作中发挥了巨大作用。随着黑灰产犯罪手段的持续升级，金融监管机构开展了“断卡行动”，对企业的风控能力提出了更高的要求。在此背景下，无锡农商行需要对智能风控体系进行升级，以解决以下问题：

　　无锡农商行的智能风控体系内有交易反欺诈系统、反洗钱系统等多个系统，各个系统的职能和维度各有不同。由于各系统的风险数据无法有效整合，异常交易案例之间的关联性难以被有效识别，风控人员无法对异常交易案例进行深入、全面的分析，难以提取异常交易的风险特征，充分挖掘涉洗钱、涉诈账户。

　　等数据与内部的风控黑名单有效整合，形成权威、统一的风控黑名单。这使得无锡农商行难以精准识别客户身份，既不利于阻断新增风险账户入网，又影响了对存量账户的风险排查。

　　受限于以上两点，无锡农商行智能风控体系的误报漏报率较高，非常依赖人工审核来保障信息上报、风险处置的准确率。由于缺乏智能化、可视化的辅助工具，人工审核的工作量巨大，既推高了人力成本，也影响了风控系统的运行效率。

　　芯盾时代基于无锡农商行智能风控体系的现状，结合自身多年对抗黑灰产的实践经验，以

　　赋能业务安全，采用自主研发数据整合与分析模块、风控引擎模块、风险响应与处置模块、可视化运营支撑模块，对原有风控体系进行改造。方案功能与设计如下：

　　基于数据整合与分析模块提供的数据，通过专家规则引擎对交易行为进行实时风险评估；

　　按照风险评估结果，按照风险处置策略实时反馈至业务系统对应渠道，由业务系统自适应执行放行、告警、二次

　　包含风控管理平台和案件管理平台，为风控人员提供可视化的事中管理、事后分析工具。

　　通过改造，无锡农商行的智能风控体系的智能化、可视化水平显著提升，对风险交易、风险账户的监测能力大幅强化，取得了良好的应用效果。

　　借助数据整合与分析模块，无锡农商行能够打破各个业务系统、风控系统之间的“数据孤岛”，整合全局数据，使用大数据技术对海量风险数据进行分析，发现不同场景下黑灰产行为的相似性、关联性，进而提取异常交易案例的身份、设备、行为特性。有了数据的支撑，芯盾时代

　　芯盾时代帮助无锡农商行升级了黑名单系统，不但整合了内部各业务系统、风控系统中的客户身份数据，还引入了外部的银监黑名单、反洗钱黑名单、企业工商信息、金融制裁名单等客户身份数据，使黑名单的维度更广、信息更全、识别更准，覆盖所有业务渠道。基于黑名单，无锡农商行能够有效识别风险账户、风险交易，保证金融业务的安全，满足严格的监管要求。

　　在风控引擎模块和风险响应与处置模块的支撑下，无锡农商行改变了过于高度依赖人工审核异常交易的局面。风控引擎模块能够对交易行为进行实时风险评分，风险响应与处置模块能够在毫秒级时间内生成风险行为处置策略并下发至业务系统对应渠道，由业务系统进行干预操作，风控人员只需按风险等级审核、处置即可。

　　在风控管理平台中，风控人员可以便捷的配置风控规则，借助可视化工具快速建立场景化模型，直观的监测全局交易风险态势。在案件管理平台中，风控人员可以借助可视化工具对风险事件完成追溯，生成简单清晰的分析报表，实现对案件的闭环管理。

　　经过此次改造，无锡农商行的风控能力显著提升，风控体系的误报漏报大幅降低，清查出了大批洗钱、涉诈账户，充分落实了“断卡行动”的要求。凭借对风险账户的治理成果，无锡农商行获得了监管机构的认可与表扬。

　　随着金融企业业务数字化程度加深，业务系统、风控系统中的数据量暴增。想要透过数据看风险，离不开AI、大数据等技术的支撑。无锡农商行的此次改造，以数据整合为抓手，以大数据、

　　为支撑，取得了良好的效果。金融企业，尤其是中小型金融企业，可以参考无锡农商行的案例进行风控体系建设，以AI技术赋能金融业务安全。

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