雷鋒網編者按：科技的發(fā)展由量變到質變，帶來了客戶行為的變化，其實也帶來了商業(yè)模式的劇烈變化。中國銀行作為百年老店，有歷史的傳承，有很多經驗，也有很多慣性。要適應這個時代的轉換，它面對了更多挑戰(zhàn)。在第五屆互聯(lián)網安全領袖峰會（CSS 2019）上，中國銀行總行網金部總經理郭為民介紹了中國銀行的安全實踐案例，為銀行業(yè)提供了借鑒。

以下為郭為民的演講文稿，雷鋒網略有刪節(jié)和整理。

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［郭為民］

我們面臨風險和體驗的矛盾。

銀行原來要保證交易風險還是信用風險，最擅長用的手段是給你增加條件，“你不要做我就最安全”。我們做手機的交易認證，原來要雙因子認證，要密碼，密碼要有大小寫字母，還要有 8 位數字，三個月還要換一次，這還不行，我們需要你帶著你的動態(tài)令牌，轉帳時輸入一個OTP 6位實時在變的數字密碼。這些措施都是為了保證交易安全，但給客戶帶來了極大的不便。所以，我們怎么能夠在保證客戶體驗的同時，又能有效防范風險？

我們必須要應用新科技。

安全是木桶原理，木桶最重要的是不能有短板，短板決定了能裝多少水。但是木桶對于客戶體驗而言，還有一個更重要的點，就是木桶不能有長板。如果木桶有一塊板子非常長，對于這個木桶能裝多少水其實沒有任何影響，但是對使用的便利性有巨大的影響。怎么才能保證安全，同時又能夠提升體驗，這其實是永恒的話題。   

金融科技與金融安全如何能夠解決體驗和風控的矛盾？就像解決任何一個我們在新時代遇到的矛盾一樣，必須利用新科技。新科技不僅僅是一種科技，一定是多種科技相互融合的結果才更有效。如人工智能、大數據、云計算、物聯(lián)網、移動互聯(lián)技術，如果能把它們有效結合，效果才是最大的。

我要分享一則案例分享，人工智能助力反洗錢。

大家對現在大經濟環(huán)境比較了解，在中美之間的矛盾下，很多涉及美國的金融業(yè)務受到了影響，尤其是以美元清算、結算相關的金融業(yè)務受到了很大的挑戰(zhàn)，有一段時間我們紐約分行里面坐滿了做反洗錢的員工，因為實在太多了，我們有一年就新增了 70 位員工，他們沒有工位，最后只能坐到食堂做反洗錢的工作。

反洗錢很簡單，就是做一個模式識別，有一定規(guī)則，根據這些規(guī)則看這筆交易有多少交易風險，然后再做相應的核查，再評估風險。如果風險滿足我們的要求，這筆交易就可以做。

但是，這有兩個非常大的問題：第一，成本太高；第二效率太低。用人工智能來解決這個問題，還是用大數據來解決這個問題，還是用其他什么方法來解決這個問題？后來經過實踐，其實用任何單一的技術都解決不了這個問題，只有充分運用現在手里掌握的各種先進科技的有機融合，才能解決這個問題。這個案例也非常成功，替代了原來坐在食堂里的 70 位員工。

認證方面，以前認證因子需要動態(tài)令牌，最近我們與中國移動合作，包括其他一些認證機構，可以把令牌、證書都裝到手機盾里，能夠有效防范風險。但是，這些其實對客戶都是有一定影響的，就像我們手機盾，要求客戶要換 SIM 卡，里面裝證書，或者軟證書，都牽涉到軟件升級問題。有沒有一種辦法能夠讓客戶無感，但同時我們也能有效防范風險？這就是今天我們最重點的案例，即我們與騰訊公司合作的網御系統(tǒng)（交易反欺詐）。

首先，它是一個事中交易監(jiān)控系統(tǒng)，就是在交易進行的過程中做的風險防控，不是事后，不是發(fā)生了再解決，這是第一個特點。

第二，不僅解決了確認客戶身份的問題，同時也解決了原來沒有任何辦法解決的電信欺詐問題。有的客戶被犯罪分子欺詐，哭著喊著要轉錢，網點員工說你可能被騙錢了，不要轉這個錢，他還要轉。在線上有的客戶被釣魚，他的動態(tài)令牌被釣了 20 多次，犯罪分子說又給你發(fā)了一個短信驗證碼，拿你的動態(tài)令牌看看新的驗證碼，現在這個系統(tǒng)能夠有效防范電信欺詐風險。

首先我們不是從一個維度解決這個問題，我們是從多維度解決這個問題，如加入了客戶的行為指紋。行為指紋如果是靜態(tài)的，就是在某一個片斷的行為，如現在是用你家里的WiFi，還是用公共的WiFi，還是用4G的網絡通訊，風險等級不一樣，更重要的是結合了動態(tài)的維度，比如握手機的姿勢，是左手握還是右手握，按鍵輕重和快慢，這些因子能夠更好地證明是否客戶本人在使用這個應用、這個 App 在做這筆金融交易，而不是隨身攜帶的 OTP，也不是靠你輸入的密碼，因為那些都有可能被釣魚，但你的行為是不可能被釣魚的。在客戶認證環(huán)節(jié)，我們結合了有時序的、多維度的認證因子能認證這個客戶的行為，這樣就不需要有任何認證工具。

現在中國銀行能夠讓你利用手機銀行向任何一個人轉 500 萬，國內國外的其他銀行都是做不到的，因為風險太大，不需要雙因子，就讓客戶可以轉 500 萬，不需要到柜臺去簽約收款賬戶，就是因為具備了我們非常有信心的身份認證。

電信欺詐怎么防范？確實是客戶本人在做這筆交易，怎么能夠阻斷這筆交易？分析收款賬戶。收款賬戶的風險模型依靠原來中國銀行的數據手段是做不到的，因為騰訊擁有海量的黑灰產數據，同時又積累了很多黑產對抗經驗的模型，它對很多客戶賬戶的風險等級有非常精準的定義，把這個因子引入進來，當客戶做一筆交易時，我們就能有效地分析這筆交易是不是這個客戶本人做的，是不是這個客戶應該做的，我們能知道是不是他應該轉一筆錢到某某某，這就非常重要，這比原來“不管多少因子的認證”往前邁進了一大步。

運用這種新科技的手段，不僅結合大數據，更重要的是有人工智能、云計算、云網端安全防護體系，中國銀行在過去一年累計監(jiān)測超過 30 億筆交易，其中阻斷了超過 100 億的交易金額。什么概念？100 億也許是客戶誤操作或者理由不充分，我們阻斷了。我們隨機抽樣打電話回訪，是不是你做這筆交易，應不應該做這筆交易？90% 的客戶最后都選擇了放棄交易，其中有 3000 多筆，金額是 6000 多萬，客戶說“謝謝你，我真不應該做這筆交易”。其他放棄交易的我們認為都是有問題的，不會是一個正常交易，有人打電話過來驗證就不做了，放棄了就說明肯定有很多問題。雖然不能確認這 100 億是被欺詐的，但是我們相信其中很大一部分比例的阻斷是非常有效的。

這個成績來之不易，作為銀行在防范尤其交易風險方面投入非常多。到 ATM 去轉帳，要看那個密碼比登天還難，要把頭湊過去，很簡單，就是怕犯罪分子裝攝像頭把你的密碼攝下來。如果我們用單一的手段去做，其實最后就像 ATM 轉帳一樣要求延時 24 小時，把密碼鍵盤藏得連用戶自己都找不到，但是如果我們用新科技，中國銀行的手機銀行不需要攜帶動態(tài)令牌，直接可以轉 500 萬，而且實時到賬，這就是科技帶來的力量。不僅有效地提升了效率，更重要的是更有效地防范了風險。

信用風險防控方面，運用大數據也非常有收獲，中銀 E 貸產品是我們一款秒貸產品，所謂“秒貸”就是客戶不需要申請，我們主動授信，可以金額達到30萬，而且利率非常低?？蛻羰∪チ艘郧胺爆嵰峤毁J款資料，包括申請信用卡要提交收入證明、提交是否有共債，是否有其他借貸等，現在中國銀行有能力給每一位客戶預授信。

通過我們的大數據分析，不需要申請，就像不需要你告訴我你住在哪里，你的電話號碼是什么，你只要是我們的客戶，你原來可能填錯了，都會幫助你糾錯，對每個用戶進行預授信，這樣我們的客戶使用金融服務時就會享受到極大的便利。

通過使用包括人工智能、大數據、云計算等等先進技術，現在中國銀行有能力給每一個客戶提供個性化的產品和服務。中國銀行有 4 億客戶，以前這是不可想象的，一個產品可能是為某一個客群，這個客群可能都是資產超過 20 萬或超過 50 萬，只能針對客群定制產品，因為新技術，我們現在有能力給每一個客戶量身定制產品和服務，這就是新技術給我們帶來的能力。

最后跟大家分享的案例是網絡安全防御。安全的防控其實不是靠某一項技術，也不是靠某一個系統(tǒng)，是一個安全的防護體系，包括規(guī)章制度、系統(tǒng)硬件軟件、平臺、專業(yè)的安全防護軟件，要保證真正的安全，再回到木桶原理，不能有短板?，F代科技又給了我們一個新的選擇，如果通過系統(tǒng)的眼光，體系化地去解決安全問題，就像我們的網御系統(tǒng)，不是某一項技術，是一個安全防控體系，結合了大數據、人的行為數據、人的時序數據，也結合了其他數據標簽，用多維的方法、體系化的手段來解決安全防控問題。

via 雷鋒網。

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