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| 本文作者： 李勤 | 2019-07-31 18:46 |
雷锋网编者按：科技的发展由量变到质变，带来了客户行为的变化，其实也带来了商业模式的剧烈变化。中国银行作为百年老店，有历史的传承，有很多经验，也有很多惯性。要适应这个时代的转换，它面对了更多挑战。在第五届互联网安全领袖峰会（CSS 2019）上，中国银行总行网金部总经理郭为民介绍了中国银行的安全实践案例，为银行业提供了借鉴。
以下为郭为民的演讲文稿，雷锋网略有删节和整理。
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［郭为民］
我们面临风险和体验的矛盾。
银行原来要保证交易风险还是信用风险，最擅长用的手段是给你增加条件，“你不要做我就最安全”。我们做手机的交易认证，原来要双因子认证，要密码，密码要有大小写字母，还要有 8 位数字，三个月还要换一次，这还不行，我们需要你带着你的动态令牌，转帐时输入一个OTP 6位实时在变的数字密码。这些措施都是为了保证交易安全，但给客户带来了极大的不便。所以，我们怎么能够在保证客户体验的同时，又能有效防范风险？
我们必须要应用新科技。
安全是木桶原理，木桶最重要的是不能有短板，短板决定了能装多少水。但是木桶对于客户体验而言，还有一个更重要的点，就是木桶不能有长板。如果木桶有一块板子非常长，对于这个木桶能装多少水其实没有任何影响，但是对使用的便利性有巨大的影响。怎么才能保证安全，同时又能够提升体验，这其实是永恒的话题。
金融科技与金融安全如何能够解决体验和风控的矛盾？就像解决任何一个我们在新时代遇到的矛盾一样，必须利用新科技。新科技不仅仅是一种科技，一定是多种科技相互融合的结果才更有效。如人工智能、大数据、云计算、物联网、移动互联技术，如果能把它们有效结合，效果才是最大的。
我要分享一则案例分享，人工智能助力反洗钱。
大家对现在大经济环境比较了解，在中美之间的矛盾下，很多涉及美国的金融业务受到了影响，尤其是以美元清算、结算相关的金融业务受到了很大的挑战，有一段时间我们纽约分行里面坐满了做反洗钱的员工，因为实在太多了，我们有一年就新增了 70 位员工，他们没有工位，最后只能坐到食堂做反洗钱的工作。
反洗钱很简单，就是做一个模式识别，有一定规则，根据这些规则看这笔交易有多少交易风险，然后再做相应的核查，再评估风险。如果风险满足我们的要求，这笔交易就可以做。
但是，这有两个非常大的问题：第一，成本太高；第二效率太低。用人工智能来解决这个问题，还是用大数据来解决这个问题，还是用其他什么方法来解决这个问题？后来经过实践，其实用任何单一的技术都解决不了这个问题，只有充分运用现在手里掌握的各种先进科技的有机融合，才能解决这个问题。这个案例也非常成功，替代了原来坐在食堂里的 70 位员工。
认证方面，以前认证因子需要动态令牌，最近我们与中国移动合作，包括其他一些认证机构，可以把令牌、证书都装到手机盾里，能够有效防范风险。但是，这些其实对客户都是有一定影响的，就像我们手机盾，要求客户要换 SIM 卡，里面装证书，或者软证书，都牵涉到软件升级问题。有没有一种办法能够让客户无感，但同时我们也能有效防范风险？这就是今天我们最重点的案例，即我们与腾讯公司合作的网御系统（交易反欺诈）。
首先，它是一个事中交易监控系统，就是在交易进行的过程中做的风险防控，不是事后，不是发生了再解决，这是第一个特点。
第二，不仅解决了确认客户身份的问题，同时也解决了原来没有任何办法解决的电信欺诈问题。有的客户被犯罪分子欺诈，哭着喊着要转钱，网点员工说你可能被骗钱了，不要转这个钱，他还要转。在线上有的客户被钓鱼，他的动态令牌被钓了 20 多次，犯罪分子说又给你发了一个短信验证码，拿你的动态令牌看看新的验证码，现在这个系统能够有效防范电信欺诈风险。
首先我们不是从一个维度解决这个问题，我们是从多维度解决这个问题，如加入了客户的行为指纹。行为指纹如果是静态的，就是在某一个片断的行为，如现在是用你家里的WiFi，还是用公共的WiFi，还是用4G的网络通讯，风险等级不一样，更重要的是结合了动态的维度，比如握手机的姿势，是左手握还是右手握，按键轻重和快慢，这些因子能够更好地证明是否客户本人在使用这个应用、这个 App 在做这笔金融交易，而不是随身携带的 OTP，也不是靠你输入的密码，因为那些都有可能被钓鱼，但你的行为是不可能被钓鱼的。在客户认证环节，我们结合了有时序的、多维度的认证因子能认证这个客户的行为，这样就不需要有任何认证工具。
现在中国银行能够让你利用手机银行向任何一个人转 500 万，国内国外的其他银行都是做不到的，因为风险太大，不需要双因子，就让客户可以转 500 万，不需要到柜台去签约收款账户，就是因为具备了我们非常有信心的身份认证。
电信欺诈怎么防范？确实是客户本人在做这笔交易，怎么能够阻断这笔交易？分析收款账户。收款账户的风险模型依靠原来中国银行的数据手段是做不到的，因为腾讯拥有海量的黑灰产数据，同时又积累了很多黑产对抗经验的模型，它对很多客户账户的风险等级有非常精准的定义，把这个因子引入进来，当客户做一笔交易时，我们就能有效地分析这笔交易是不是这个客户本人做的，是不是这个客户应该做的，我们能知道是不是他应该转一笔钱到某某某，这就非常重要，这比原来“不管多少因子的认证”往前迈进了一大步。
运用这种新科技的手段，不仅结合大数据，更重要的是有人工智能、云计算、云网端安全防护体系，中国银行在过去一年累计监测超过 30 亿笔交易，其中阻断了超过 100 亿的交易金额。什么概念？100 亿也许是客户误操作或者理由不充分，我们阻断了。我们随机抽样打电话回访，是不是你做这笔交易，应不应该做这笔交易？90% 的客户最后都选择了放弃交易，其中有 3000 多笔，金额是 6000 多万，客户说“谢谢你，我真不应该做这笔交易”。其他放弃交易的我们认为都是有问题的，不会是一个正常交易，有人打电话过来验证就不做了，放弃了就说明肯定有很多问题。虽然不能确认这 100 亿是被欺诈的，但是我们相信其中很大一部分比例的阻断是非常有效的。
这个成绩来之不易，作为银行在防范尤其交易风险方面投入非常多。到 ATM 去转帐，要看那个密码比登天还难，要把头凑过去，很简单，就是怕犯罪分子装摄像头把你的密码摄下来。如果我们用单一的手段去做，其实最后就像 ATM 转帐一样要求延时 24 小时，把密码键盘藏得连用户自己都找不到，但是如果我们用新科技，中国银行的手机银行不需要携带动态令牌，直接可以转 500 万，而且实时到账，这就是科技带来的力量。不仅有效地提升了效率，更重要的是更有效地防范了风险。
信用风险防控方面，运用大数据也非常有收获，中银 E 贷产品是我们一款秒贷产品，所谓“秒贷”就是客户不需要申请，我们主动授信，可以金额达到30万，而且利率非常低。客户省去了以前繁琐要提交贷款资料，包括申请信用卡要提交收入证明、提交是否有共债，是否有其他借贷等，现在中国银行有能力给每一位客户预授信。
通过我们的大数据分析，不需要申请，就像不需要你告诉我你住在哪里，你的电话号码是什么，你只要是我们的客户，你原来可能填错了，都会帮助你纠错，对每个用户进行预授信，这样我们的客户使用金融服务时就会享受到极大的便利。
通过使用包括人工智能、大数据、云计算等等先进技术，现在中国银行有能力给每一个客户提供个性化的产品和服务。中国银行有 4 亿客户，以前这是不可想象的，一个产品可能是为某一个客群，这个客群可能都是资产超过 20 万或超过 50 万，只能针对客群定制产品，因为新技术，我们现在有能力给每一个客户量身定制产品和服务，这就是新技术给我们带来的能力。
最后跟大家分享的案例是网络安全防御。安全的防控其实不是靠某一项技术，也不是靠某一个系统，是一个安全的防护体系，包括规章制度、系统硬件软件、平台、专业的安全防护软件，要保证真正的安全，再回到木桶原理，不能有短板。现代科技又给了我们一个新的选择，如果通过系统的眼光，体系化地去解决安全问题，就像我们的网御系统，不是某一项技术，是一个安全防控体系，结合了大数据、人的行为数据、人的时序数据，也结合了其他数据标签，用多维的方法、体系化的手段来解决安全防控问题。
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