智能风控技术在支付行业中的研究与应用
近年来,第三方支付行业的欺诈事件总体呈现出团伙化、专业化、智能化的趋势。欺诈由线下向线上转移,不法分子利用芯片造假、模拟器造假、破解数据造假等高科技手段,从前期的广撒网批量欺诈转向精准的定点欺诈。
通联支付基于在支付行业的深厚积淀,秉持“以金融科技为本,以创新实践为先,以大数据风控为重”的风控理念,建成了集主动性侦测、统一化管理的一站式风控体系。该体系具备实时、准实时风险侦测能力,能有效规避账户盗用、支付欺诈等风险,同时依托科技能力,在监管部门、清算组织的指导支持下,一直在优化风险规则策略及风控模型,提升交易风险监测能力。在联防联控方面,通联支付与中国银联、网联、支付宝、财付通等机构积极开展合作,分享各自积累的经验技术,推进联合风控建模。同时,广泛借鉴金融机构的先进风控经验,持续发展智能风控技术,特别是在复杂网络、知识图谱等方面已开展风险侦测管理的实际应用,取得了较好的效果。
实时动态侦测技术由通联支付自主研发,是基于实时交易风险侦测结果改变风控规则的参数变量,达到系统自动化完成风控规则参数调整和优化的一项技术。它是风控模型机器学习的一种简化形式,优点是针对性强、部署迅速、效用高。
以通联支付餐饮行业的小微商户为例,为确保餐饮行业高峰交易时间变化下的风控规则监控的准确性,需定期分析和调整相关风控规则参数。传统方式为人工定期开展数据统计、分析调整风控参数或模型,存在周期长、耗费资源高等问题。应用实时动态侦测技术能实现系统自动化调整规则参数,达到针对性部署、持续优化、提升准确有效侦测的目标。
风控系统除侦测风险商户外,还可自动对无风险商户高峰交易时段进行统计(如图1所示),通过提取在特定季节、特定地域的交易参数,由系统自动设置随动变量,以实时调整相关风控规则的参数值。
知识图谱于2012年由谷歌正式提出,旨在实现更智能的搜索引擎,并于2013年后开始在学术界和业界普及,在智能问答、情报分析、反欺诈风控等应用中发挥及其重要的作用,其本质是用于描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,进而构成一张巨大的语义网络图。知识图谱可以描述潜在欺诈关联和复杂关系网络,有效聚焦第三方支付业务中的欺诈风险点,并由点及面地进行关联扩展,帮助机构实现范围打击。
以新商户准入审核为例,对于事前防控,知识图谱应用已突破了传统线性建模的风控方式,当知识图谱展示的异常关系聚集出现时,即可识别为欺诈风险。其优势是拓展了风险识别的边界和维度,解决了金融场景数据量大、数据复杂和数据不完整等基本问题,并能针对商户中的欺诈团伙结构、核心和传播成员、关联关系传达路径等进行相对有效识别。
在进行新增商户事前风险识别时,通过构建关联关系抓取图(如图2所示),挖掘新增商户的关键信息与历史风险事件的关联性,以此作为图谱输出关系的构建点,例如,商户结算账号与历史风险事件相关联,商户的法人身份证号码和商户的营业执照号码与历史风险事件相关联。
疫情期间,一些不法分子和无良商家通过购买家长微信群二维码,并租借一些收款码,冒充老师潜入家长群,发布远程教育缴费信息,让群内家长扫码付款,欺骗学生家长缴纳学费,非法获利。由于诈骗款项由收款码出借方线下提取,使得诈骗资金流向在支付机构内部无据可查。此类案例在交易风险特征表现上与一般风险商户特征相似,包括交易金额与注册业务场景不符、交易为整百整千类整数交易、交易IP地址分散、失败交易占比较高等。传统风险规则监控模式可以侦测此类风险商户,但因监控参数值无法实时变动调整,导致没办法在时间、区域等外部交易环境发生改变的情况下,有效精准地开展风险交易实时拦防。
通联支付利用实时动态侦测技术,依据小微商户的行业特征,实时监控特定时期内商户的交易风险输出结果,自动对相关风控规则参数值进行实时动态调整,及时侦测发现了交易异常,并在生成风险预警案例的同时对涉及的相关交易进行了有效拦截。相关案例已向中国互联网金融协会进行专项报送,并入选2020年度互联网金融反洗钱实践“优秀案例”。
近年来,公安机关持续严打涉赌、涉诈、跨境洗钱等犯罪活动,随着相关案件的侦破,不法分子的作案手法以及运作方式逐渐浮出水面。2020年10月,按照国务院打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议的部署,在全国范围内严厉打击整治非法开办贩卖电话卡、银行卡犯罪。不法分子从搜索引擎、社交、直播等各类入口导流获客,利用电子商务平台和支付通道“洗白”赌资,跨境网络博彩已几乎嵌入整个互联网生态。跨境网络博彩的资金链较为复杂,一类是通过租借的银行卡和支付账号“充值”;另一类是赌博利润的洗白和转移,境内提现多通过灵活用工平台代付,跨境提现除了传统的“对敲”,还有不受监管、具有灰色属性的虚拟货币(如USDT泰达币)渠道。
传统赌博平台支付模式相对简单。赌博平台经过控制一批壳商户直接与第三方支付机构签约合作,涉及的充值和提现等出入金交易通过开立虚假壳商户完成,最终完成资金转移。此类交易特征较明显,相对易于监测(如图3所示)。
新型赌博平台支付模式更为复杂。赌博平台不直接与银行或第三方支付机构对接,而是在中间利用跑分平台操纵。当赌徒在赌博平台发起充值交易时,赌博平台即利用跑分平台发布一条虚拟交易背景的抢单信息,抢单成功的用户,其租借给跑分平台的收款码就会发送给赌徒进行扫码转账。按照以上流程,赌博平台将充值和提现的出入金进行交易拆分,并利用壳商户完成资金转移。
跑分平台为赌博平台提供收款码,码牌多为正常经营商户出租或出售,为隐藏和变造涉赌充值交易提供便利。赌博平台将涉赌交易中的充值和提现环节进行出入金的交易链路拆分,将充值环节的交易交由跑分平台接入一家或多家银行或支付机构完成,而提现交易则接入其他银行或支付机构完成(如图4所示)。
通过上述模式,赌博平台将涉赌充值交易伪造成一笔或多笔小额的扫码交易,交易路径的隐蔽性极强,与正常小微商户的小额高频交易特征相似,第三方支付机构难以有效辨识,图3传统赌博平台交易模式赌徒赌博平台(壳商户)第三方支付平台4且异常风险交易特征、资金闭环特征不明显,涉赌交易的风险监控难度较大。
针对此类新型赌博平台的交易特征,通联支付主要在专项风控侦测规则策略的基础上,补充赌徒库拦防、关联知识图谱和风控模型应用,通过对相关交易构建知识图谱,侦测出异常交易风险点,同时由点及面地进行风险关联,实现对涉赌风险的防范,增强拦防能力。
知识图谱可以多维度多方面收集商户风险数据信息,并绘制商户风险画像,在事前入网环节甄别、判断并拦截存在涉赌风险倾向的商户,在事中交易环节也可更好的完成对商户的动态风险分析,实时返回商户当前交易风险状态;复杂网络技术能针对复杂对象间的关联关跑分平台赌博平台壳商户出金兼职租借充值壳商户代付收款码赌徒入金扫码付款(转账)第三方支付图4新型赌博平台交易模式(App)系进行非线性建模,侧重于网络的搭建和挖掘。知识图谱与复杂网络技术大多数都用在判断交易中与涉赌涉诈高危黑灰商户以及常规交易中同商户或跨商户等的关联关系,当异常关系聚集出现时,即可识别欺诈行为。该技术侧重于关系的推理,本质是包含大量实体及实体间关系的语义网络,通过对各类事物建立概念层次,抽取出实体及其关系后融合构建而成。例如,在交易侦测过程中发现相同持卡人在不同商户处频繁交易等。针对此类新型赌博平台的交易特征,通联支付在交易侦测中通过对相关交易构建知识图谱,侦测出异常交易风险点,同时由点及面地进行风险关联,实现对涉赌风险商户的范围打击。
图5为日常交易侦测中新型赌博平台跨高危代付交易关联风险知识图谱,通过图谱分析可以清晰发现该批风险集群商户存在不同商户实际控制人相同、交易支付接口为同一地址、不同商户关联多个相同公众号、同卡交易跨多个商户及分公司等风险情形,能够精准抓住该批商户的异常关联关系,所有涉及风险节点内的商户均会被列为涉赌风险的打击范围。目前,通联支付已将知识图谱及复杂网络技术在涉赌风险防控中的应用向人民银行上海总部反洗钱处进行专项工作成果的报送。
新型犯罪与新兴技术的结合,对支付机构传统的风险防控能力提出了巨大的挑战。智能风控技术在风险防控领域的不断深入应用,将筑起牢固的防火墙、护城河。作为行业领先的基于支付的金融科技服务企业,通联支付将不断进行金融科技的研究创新,联合银联、网联等清算组织机构,构建防卫互联、协同控制机制,与各大商业银行、支付宝和财付通等机构精诚合作、共御风险、携手共赢。
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