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案例名称

广东南粤银行基于大数据技术的反欺诈实践

案例简介

广东南粤银行始终将金融安全作为业务的最关键环节，不断创新技术手段，从主动作为、交易安全、系统安全等方面打造牢固可靠的“三道安全锁”，谨防网络金融风险，为客户账户信息及资金安全保驾护航。广东南粤银行通过建立大数据反欺诈平台，对海量数据进行比对、甄选，主动识别异常行为，采集异常行为数据，进行实时分析判断，挖掘欺诈团伙作案特征和规律，根据风险形势变化，实时动态部署智能化监控策略，实现精准识别高风险交易行为。

创新技术/模式应用

广东南粤银行反欺诈平台使用AeroSpike内存数据库解决方案、Elasticsearch全文检索解决方案、ZooKeeper、Kafka等大数据技术，支持实时指标计算、可视化的风控规则配置和热部署，利用决策引擎和设备指纹技术，结合平台丰富的反欺诈规则库，实现可疑事件精准抓取、迅速拦截。

（一）基于海量数据，高效识别欺诈。

广东南粤银行的反欺诈平台，引入权威大数据，并将日常运行过程中产生的行为数据在系统中进行积累，形成自有的数据资产。通过内外部数据结合，不断提升对欺诈行为的识别效率。

（二）人工智能学习，不断调整策略。

通过人工智能对欺诈行为特点即时学习，对个案事件进行行为拆解分析，不断识别最新欺诈手段，甚至可以提前预判欺诈手法的发展方向，根据结果不断调整反欺诈规则策略。

（三）分析关系图谱，深挖欺诈网络。

有组织、有预谋的团伙欺诈正成为金融机构面临的日益棘手的问题。广东南粤银行反欺诈平台运用关系图谱技术，通过主体确认、关系建立来进行逻辑推理，并通过图谱检索，利用算法识别出存在承传关系的人群，能够有效识别团伙欺诈行为。

（四）展示全景画像，事件一览无余。

广东南粤银行反欺诈平台，可以对系统运行全貌、独立事件等进行可视化全景展示，可见即可得，通过一张图，即可清晰了解风险事件的来龙去脉，极大地提高了风险事件处理的效率。

项目效果评估

广东南粤银行大数据反欺诈平台，实现了手机银行、网上银行、柜面渠道、ATM全渠道的接入，涵盖约85%的业务场景，部署了1348个风控模型及规则。通过引入外部大数据手段与多因子认证模式，全方位、立体化呈现涉案账户全貌，每日平均反欺诈识别交易达45万笔。

广东南粤银行通过与业界先进机构合作，对接云端威胁情报系统，实时对银行电子渠道系统进行网站安全监测和反钓鱼监测，及时发现及处置钓鱼网站。系统上线后，监测到并及时处置的钓鱼行为平均为每天45个，有效地防御钓鱼行为，保护客户资金及信息安全。

项目牵头人

周亮 数字银行部总经理

项目团队成员

周亮 林伟 徐志刚 张志雄 周小康 施鹏 刘慧妍 单宝玉 罗文艺

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