案例名称
网贷反电诈数字风控
案例简介
【资料图】
在数字支付步入新业态和电信诈骗技术日趋专业的复杂环境下，江苏银行结合网贷反欺诈痛点，经过动态数据分析和技术手段升级，行内多系统通力协作，实现网贷反电诈武器不断升级。
创新技术/模式应用
一是对客户行为数据采集、清洗、加工，通过机器学习算法，实现被电诈客户的精准画像。根据被电诈客户案例，江苏银行对这些客户的授信、借款等行为数据及信用类、欺诈类数据进行采集分析，刻画此类客户画像，特征之一为申请授信和申请借款之间间隔时间较短，一般在几小时内完成，几乎不跨日。
二是结合被电诈客户画像数据，强化筛查规则，完善优化专家涉诈模型，快速识别风险事件。专家涉诈模型并非一成不变，始终处于优化迭代中，江苏银行网络金融部与诈骗团队斗智斗勇，初期被电诈客户大多一次性支取全部额度，智能外呼提醒客户后帮助部分客户免遭诈骗，诈骗团队警觉后指使客户拆分额度多次借款，尝试避免触发智能外呼，江苏银行根据客户新的行为数据迅速优化专家涉诈模型，做到“魔高一尺、道高一丈”。
三是针对疑似被电诈客户进行智能外呼提醒客户存在被欺诈风险，谨慎转账。智能外呼技术在此电诈场景应用初期，客户借款成功后江苏银行立马发起外呼提醒风险，尽力阻断客户转账，但事后提醒存在外呼成功率不稳定的问题，若客户未接通或者拒接，则无法有效防范风险、保护客户权益。
四是风控流程优化，放款前对疑似被电诈客户进行智能外呼，在客户确认知晓的情况下再行放款，实现交易的实时监测防控。为提高外呼成功率，江苏银行优化风控流程，在放款前进行智能外呼提醒，而专家涉诈模型确保了大部分正常客户无需接电话，风险防控和客户体验得到了较好的平衡。
五是反电诈防控升级，对疑似被电诈客户设置放款冷静期，通过弹框提示对客户进行风险教育。江苏银行网络金融部立足于风险防范，持续加强网贷反欺诈力度，为响应国家全民反电诈的号召，不仅致力于保障客户利益，更努力加强客户风险教育，弹窗、短信和电话多维度全方面对客户进行风险教育，创新使用智能外呼及借款冷静期等多种模式结合防范电诈风险。
项目效果评估
在电信诈骗愈演愈烈的复杂环境下，网贷业务成为新的重灾区。这种电信诈骗方式防范难度较大，因贷款全流程的终端操作均由客户本人完成，而诈骗分子筛选的目标客群整体资质不低，借款成功率较高，被诈骗分子成功洗脑后最终将借得款项转账给诈骗分子。待客户醒悟后，即使报警也很难追回款项，不少客户会将矛头对准放款银行，期望较少损失，因此银行面临着较大的投诉压力。
江苏银行网络金融部盯紧网贷反欺诈，经过动态数据分析和策略调整，应用行内智能外呼等系统，持续加强网贷反电诈措施，专家涉诈模型对电诈案件识别率高于九成，经智能外呼提醒后被电诈率下降明显，经过多次迭代优化，近半年已实现零客诉、零诈骗，预计为客户减少损失不低于500万元。
项目牵头人
黄宇
项目团队成员
黄宇、王峰
