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客户案例丨广州银行:建设全渠道账户风险监测系统 筑牢业务安全防线

作者:小编 发布时间:2024-09-08 06:28:35 次浏览

     ,基于利用广州原有的IT基础设置,为广州银行建设了全渠道账户风险监测系统■■。方案功能与设计如下:   广州银行原本在客户端中集成了设备指纹模块,能够采集设备信息,为设备生成唯一识别码。但随着业务渠道的持续扩张、移动终端的类型越来越复杂■■,原有的设备指纹无法支持微信银行等渠道,无法覆盖所有业务场

  

客户案例丨广州银行:建设全渠道账户风险监测系统 筑牢业务安全防线

  ,基于利用广州原有的IT基础设置★★,为广州银行建设了全渠道账户风险监测系统★■■◆。方案功能与设计如下:

  广州银行原本在客户端中集成了设备指纹模块,能够采集设备信息,为设备生成唯一识别码★★。但随着业务渠道的持续扩张、移动终端的类型越来越复杂◆■■◆,原有的设备指纹无法支持微信银行等渠道◆★,无法覆盖所有业务场景。

  面对以上问题,广州银行需要建设新的全渠道账户风险监测系统。为了在提升风控能力的同时保证客户体验,广州银行对新系统的性能提出了高要求◆■★★。首先,新系统必须在毫秒级时间内完成事中风险监测,做到“客户无感◆■”■■★◆◆★。其次◆■,提供高效的准实时监测引擎,提升风控人员对交易事后审核的效率■★★■,实现风险交易的闭环管理★★★■。

  作为广东地区规模最大的法人城商行,广州银行选择与芯盾时代携手,建立全渠道账户风险监测系统◆◆★,消除风控中的“风控死角”,让每一笔交易都安全可控。

  通过改造◆■■★★◆,广州银行建立了全渠道账户风险监测系统★◆,不但实现了对所有业务渠道■◆◆■■■、业务场景的全覆盖,还建立了事前风险侦测、事中实时监控与事后分析处理的闭环风险管理机制■■■,风控能力与效率显著提升。

  芯盾时代凭借在金融机构风控系统建设上丰富的项目经验,将广州银行所有的业务渠道统一接入账户风险监测系统■◆★,健全了对账户风险的预警、识别和处理机制★★■■◆■,实现账户风险的集中监测和管控★■★★◆★。

  广州银行成立于1996年,在46家城市信用社基础上组建而成。乘广东改革开放先行先试的东风,广州银行各项业务持续快速发展。截至2022年末,广州银行拥有开业机构174家■★■★◆,员工6800余名,注册资本金117★◆.76亿元,资产规模近8000亿◆★★◆★■,存款余额和贷款余额均超4400亿◆■◆■,连续多年入选全球银行排行榜500强、中国银行业100强。

  改造完成后,账户风险监测系统覆盖了手机银行、直销银行、云闪付、个人网银、企业网银■■★■★、柜面★■、智能柜台★◆■◆◆、微信银行等

  ■◆★。设备指纹支持PC、微信银行,在更多渠道下识别非常用设备登录等风险行为◆◆★,保证广州银行线★★◆■★.平台高性能高扩展■★★■◆,支撑企业长期业务需求

  改造完成后,广州银行能够对线上◆◆★、线下全渠道的交易数进行实时采集整合与分析监测■■,根据风控规则实时评估风险■◆■◆★、生成风控策略,实现欺诈风险的实时管控与精准拦截★★■■。广州银行由此

  银行、企业网银……每一个交易渠道都必须实施风险监测★★;开户、存款、提款◆◆、转账◆■◆■■、销户……每一个交易场景都有不同的风控需求。为了落实法律法规的监管要求,提升反欺诈能力,金融机构需要让风控能力覆盖全渠道、全场景,对每一个账户、每一笔交易实施全流程风险监测。

  随着金融机构业务数字化水平持续提升,金融业务的渠道、场景也越来越复杂多样。柜面、

  芯盾时代根据广州银行的需求◆★◆★★◆,结合多年对抗黑灰产的实践经验,采用自主研发的智能风控决策平台(IRD)、设备指纹等

  作为深耕粤港澳大湾区的本土金融机构,广州银行紧贴地方经济发展需求■■,为基础设置建设■■◆★◆■、绿色生态建设、乡村振兴等项目,外贸行业、制造企业、小微企业提供创新性的金融服务,业务版图持续扩展。为落实监管要求,保障业务安全,广州银行建立了账户交易风险监测系统。但随着业务渠道、场景持续增加◆◆,原有的风险监测系统扩展性不足,给广州银行带来一系列风控挑战■◆◆★★。

  近年来★■◆■,广州银行陆续新增了了个人网银■◆★◆、企业网银、手机银行、云闪付、微信银行等业务渠道,加上传统的柜面、智能柜台等,形成了类型复杂、架构各异的渠道系统。原有的风险监测系统只能监测部分渠道的交易

  芯盾时代整合广州银行的全局交易风险评估数据,针对不同业务系统在不同渠道★◆◆、不同场景下的风控特点,结合在对抗灰黑产实战中积累的专家风控规则,为广州银行升级了风控引擎◆◆★■,定制了

  ★◆★■,无法实现对业务渠道的全覆盖。广州银行虽然通过强化对交易的事后监测保障了风控效果,但人工审核的工作量随之增加,风控效率受到影响。

  新的全渠道账户风险监测系统采用集群部署的方式,可用性◆★、扩展性双优。系统对

  原有风险监测系统以事前防控及事后防控为主,内置的风险引擎能力有限■◆,难以实时发现风险交易并实施风控策略。广州银行希望提升对交易的事中监测能力,根据风险信息自适应执行风控策略,并能够持续升级监测能力,以应对新型欺诈行为的威胁。

  包含数据整合与分析模块、风控引擎模块、风险响应及处置策略模块、可视化运营支撑模块,能够整合和分析客户设备端信息和客户交易信息■■★,通过风控规则模型计算风险评分,对业务活动或交易过程中风险事件进行筛选★■★◆、甄别和管理◆■■★★,将风险事件推送至对应业务渠道,按照风控策略进行干预操作。

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