京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工商银行以大数据筑起安全屏障
随着我国银行业全面开放和深化改革,行业竞争不断加剧,国内银行纷纷推出新的产品和业务种类的同时,与业务经营相伴而生的欺诈风险也在频繁发生。当前,银行业欺诈风险已由传统的信贷、柜面、外部盗抢,向贸易融资、理财产品、银行卡以及电子银行等业务领域延伸,跨业务、跨条线的欺诈风险不断发生,对银行资金安全、社会声誉乃至正常运营造成严重威胁。
而国内部分商业银行的外部欺诈风险防控,仍停留在传统的粗放式管理阶段。中国工商银行安全保卫部总经理、中国银行业安全保卫委员会常务副主任靳晓鹏接受中华工商时报记者采访时表示,目前行业里,主要犯罪诈骗方式为木马、互联网支付第三方支付公司被黑客入侵等,导致客户信息泄露。而国内大多数银行普遍以业务检查及事后的应对处置为主。例如电信诈骗,据公安部介绍,犯罪分子普遍跨国作案,一旦得手,不但案件难以侦破,即便破案,由于赃款已经分散转移,受害资金也难以追回,犯罪防控效果大打折扣。这种粗放式的欺诈风险管理阶段,面临着上述科技化犯罪手段的严峻挑战。
中国工商银行外部欺诈风险管理处处长马旭东对记者表示,为有效破解外部欺诈风险防控难题,中国工商银行自主研发的外部欺诈风险信息系统,充分利用大数据技术,建立起分类清晰、分级详细的风险信息数据库,并通过与银行各主要业务系统的对接应用和基于业务需求的规则制定,准确预警和控制外部欺诈。这在国内外银行同业中尚属首创。
马旭东说,无论哪类犯罪,实现资金转移,都要有一个收款账户,而工行的外部欺诈风险信息系统,是依托与公安部等相关部门合作,通过信息化的手段,建立一个中国最大的欺诈账户的数据库。以防控电信诈骗为例,外部欺诈风险信息系统在工商银行1.7万个网点,10.5万台ATM,5.6万台自助终端,以及网上银行、电话银行、手机银行等全渠道投产应用,系统对工商银行客户的每一笔汇款进行自动即时筛查,如果客户汇款的收款账户为外部欺诈风险数据库中的黑名单账户,系统将自动预警提示拦截,能够有效避免客户资金损失。同时,工商银行还将外部欺诈风险信息系统接入了工行信用卡、信贷管理、电子银行、私人银行、客户营销、票据业务、运营风险、人力资源管理、集中采购等13个业务和管理领域,自动嵌入上述业务流程中,在业务办理流程中加装了一道大数据的“防火墙”,实现在交易中“实时预警”和“精确打击”。
据悉,早在2007年,中国金融认证中心联合工行、建行等10余家银行以及相关监管部门、公安部门等,就建立了“网上银行反欺诈联动机制”。2008年7月,针对严重危害在线金融服务的“钓鱼网站”,由国内银行证券机构,电子商务网站、域名注册管理机构、域名注册服务机构、专家学者组成的“中国反钓鱼网站联盟”在京成立。中国银联亦定期向银行业公布欺诈黑名单。
除了利用数据库外,工商银行将自己的网上银行、手机银行等一些产品做了升级,增加了ukey控制、网银提醒,客户短信业务提醒。此外,配合公安机关侦破案件方面也做了大量的工作,例如,和北京市公安局刑侦总队签署备忘录,对信息共享、案件侦破等方面做了全方位的合作。
据记者了解,截至2015年8月末,工商银行外部欺诈风险信息系统涵盖1300万条诈骗信息黑(灰)名单,逾100万诈骗账户,共成功拦截电信诈骗3.9万笔,为客户避免经济损失5.2亿元,防控电信诈骗有效率达到96.7%。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31