目前，在國家政策以及互聯(lián)網(wǎng)金融浪潮的雙重推動下，銀行業(yè)的普惠金融布局正在進入實質(zhì)性推進階段。普惠金融意味著大量的普通民眾將會融入金融體系之中，與此同時，金融用戶群體的下沉也意味著更多的客戶，可能會受到金融欺詐等安全風(fēng)險的威脅。

基于此，國舜股份（834698）專家建議：金融機構(gòu)最好能夠通過大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，強化對于金融安全威脅的甄別，建立一套適用于普惠金融的反欺詐金融安全體系。

普惠金融背景下 金融安全形勢日趨復(fù)雜

根據(jù)銀監(jiān)會統(tǒng)一部署，大型銀行應(yīng)于2017年年內(nèi)完成普惠金融事業(yè)部設(shè)立，并按照成本可算、風(fēng)險可控、保本微利的原則進行商業(yè)化運作。

然而普惠金融龐大消費人群、萬億市場背后，是日漸增加的消費金融投訴。不僅多數(shù)的電信詐騙都是通過金融欺詐來最終完成，釣魚網(wǎng)站也造成了大量用戶的個人金融信息被竊取。近期肆虐的比特幣勒索病毒，更是在轉(zhuǎn)眼間擴散至上百個國家，破壞力之大實屬罕見。

如今，消費者的支付、溝通、認證等需求與金融應(yīng)用越來越緊密地連接起來，這在為消費者生活創(chuàng)造了更大便利的同時，也讓金融數(shù)據(jù)成為不法分子覬覦的資產(chǎn)，金融詐騙屢見不鮮。更嚴(yán)重的威脅在于，金融詐騙已經(jīng)形成了完整的產(chǎn)業(yè)鏈，并向?qū)�業(yè)化、分工化發(fā)展，還形成了地下黑色市場，可以提供黑客工具交易、個人信息交易、洗錢、資產(chǎn)轉(zhuǎn)移等各種服務(wù)，甚至出現(xiàn)了通過掌握個人信息而進行的精準(zhǔn)詐騙，讓金融詐騙的甄別與防范變得更加困難。

國舜股份（834698）助理總裁、金融大數(shù)據(jù)部總經(jīng)理李曉明接受媒體采訪時表示：“在普惠金融的背景下，金融詐騙的防范難度還將進一步提高。這首先是因為普惠金融讓更多普通用戶接入了金融系統(tǒng)，其對金融風(fēng)險的認知水平、防范意識參差不齊，很容易成為精確型金融詐騙的目標(biāo)；其次，普惠金融讓金融數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長的趨勢，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露，都有可能釀成整體性的金融安全風(fēng)險。”

反欺詐解決方案  助力安全普惠金融

要應(yīng)對日益肆虐的金融詐騙，固然需要用戶層面的風(fēng)險識別、個人信息防護，但更重要的是建立一個系統(tǒng)級別的金融反欺詐系統(tǒng)，對于高風(fēng)險行為進行警示，并及時封堵金融詐騙行為。

對此李曉明指出：“在普惠金融時代，金融數(shù)據(jù)的量級與層次遠超用戶想象，人工核查的方式在響應(yīng)速度與成本上，遠遠不能滿足金融反欺詐的需求。最好的方式是依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)能力，從海量的金融數(shù)據(jù)中快速甄別可疑的的數(shù)據(jù)，達到確保用戶本人真實、提交信息真實、金融需求和用途真實這三個目的。”

為幫助金融機構(gòu)解決金融事件甄別的問題，國舜股份（834698）推出了金融反欺詐解決方案。其最大的特色在于擯棄傳統(tǒng)的基于規(guī)則的單一防控方式，從大數(shù)據(jù)平臺、反欺詐技術(shù)、反欺詐數(shù)據(jù)、反欺詐模型和反欺詐產(chǎn)品等多個維度建立行為模式，并結(jié)合產(chǎn)品和服務(wù)相協(xié)同的方式，搭建起一站式的立體防控體系。方案可以有效解決業(yè)務(wù)發(fā)展中面臨的欺詐風(fēng)險，針對性的解決了普惠金融時代反欺詐的兩大難題：

一是確保反欺詐體系完整性：金融系統(tǒng)任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)漏洞，都可能導(dǎo)致無法監(jiān)測到金融欺詐行為。國舜股份（834698）的金融反欺詐方案則包含反欺詐方案的所有組成部分，可以解決各系統(tǒng)之間脫節(jié)或是環(huán)節(jié)遺漏等問題，確保反欺詐的有效性。

二是提升反欺詐的反應(yīng)能力：很多金融詐騙都巧妙地運用了時間差，在反欺詐系統(tǒng)察覺之前實施詐騙。為了提高反應(yīng)能力，國舜股份（834698）金融反欺詐解決方案采用了“實時監(jiān)控”和“實時分析”的管控策略，對于互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)生的垃圾注冊、賬戶盜用等行為都可實時監(jiān)控。通過設(shè)備追蹤識別、IP地址高危區(qū)域識別、代理檢測、高危設(shè)備/IP黑名單匹配、注冊頻率檢測等方式，可以全面實時準(zhǔn)確地識別出各類垃圾注冊以及賬戶被盜等異常行為，最大程度增加判斷的準(zhǔn)確性，最大限度地降低風(fēng)險。

“未來，我們還將加強對于機器學(xué)習(xí)、人工智能的深度研究,利用海量歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，基于客觀的數(shù)據(jù)進行風(fēng)險把控，來提升基于專家規(guī)則的風(fēng)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確率，幫助金融機構(gòu)進一步提升金融反欺詐的效果。” 李曉明表示。 

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