应用大数据技术加强金融交易反欺诈

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摘 要：各个行业的发展都需要涉及相应的金融政策，这就需要对金融政策的安全执行起到高度的重视。但是由于金融交易涉及的经济利益比较多，这就导致在金融交易的过程中出现的欺诈现象有一定的增长，尤其在最近几年发生金融交易欺诈的现象大幅度的出现，对企业的经营产生非常大的影响。因此这就需要通过合理的技术手段对金融交易欺诈的出现进行制止。在企业发展的过程中，相应的实践清楚的表明，采用大数据的技术手段对金融交易欺诈的出现有一定的规避作用。因此，本文主要针对于应用大数据技术加强金融交易反欺诈进行深入的研究。

关键词：大数据技术；金融交易；反欺诈

目前社会上由于经济利益的驱使导致发生金融交易欺诈的可能性有了很大的提升，这就需要采取合理有效的方法对这种情况进行制止。对于在企业内部发生的金融法交易欺诈的现象通常采取大数据的技术方法进行解决。但是由于这种技术手段发展的时间并不是很长，在执行的时候会存在一些问题，因此这就需要对这项技术手段进行全面的分析，从而使得这项技术手段对企业内部发生的金融交易欺诈的现象能够发挥最有效的作用。

1 金融交易欺诈的发展现状和挑战

社会在不断发展的过程中，而对企业自身的经济方面也起到了高度的重视。金融企业为了响应社会的发展需求也开始进行了相应的变革，这种改革的根本目的在于促使金融行业的高速发展。在这个过程中各种新型的金融行业的服务系统也逐渐显现出来。但是在社会实践中清楚的发现，这些新型的金融交易系统尽管会人们或者企业之间的金融交易带来很大的便利，但是不可否认这些金融交易结构也会为人们和企业带来一些损失，这些损失的主要来源在于进行金融交易的过程中，不法分子会利用金融交易软件和机构的特点实施一系列欺诈。这对人们自身利益和企业内部经济带来非常大的影响。

正是因为如此，才使得我国监管机构对金融交易的安全性起到高度的重视。但是仅仅只依靠单纯的重视是根本不行的，还需要对金融交易过程中的欺诈现象进行全面的分析，从根本的角度上对欺诈发生的原因和有效制止的方法进行全面的拓展，并将制定的反欺诈规章全面落实。与此同时我国各个银行监管部门也制定一系列对金融交易的监管文件，这不仅仅能够提升企业自身的反欺诈能力，而且对企业的继续经营也起到非常重要的作用。除此之外，一些大型商业银行还针对金融交易欺诈的发生，采取了有效的防治措施，防治措施的实施对社会的发展起到非常重要的作用。目前我国各大银行监管部门制定的反欺诈系统也有很多种，这些反欺诈系统通过自身的执行特点对交易环节出现的风险型欺诈有一个规避的作用，借以降低在金融交易过程中发生风险的概率。

但是在现在社会经济环境的不断变化，欺诈的发展也逐渐增长，在使用这些反欺诈系统的过程中还存在一些其他问题，在实践研究中，清楚的发展主要包括三个问题。第一，在进行反欺诈的过程中需要对原有的基础数据进行全面的分析。第二，再实施反欺诈时候，并不是说单单依靠相应的规章进了可以进行反欺诈工作，还需要根据自有的规章制定合理有效的模型，促使反欺诈能够得到更好的执行。第三，在发生金融交易欺诈的时候，首先要对整个交易进行全面的分析，并且还需要根据分析的结果及时有效的制定相应的解决措施，从根本的角度上对欺诈的发生进行有效的制止。

而针对于以上出现的问题，就需要对整个金融交易采取有效的犯法进行欺诈的规避。而且在实践研究中，笔者清楚的发现采取大数据的方法对欺诈的发生能够进行及时有效的解决。但是目前社会上各个企业对这种方法的了解还有很大的不足，在这里笔者对大数据方法的概念进行详细的论述。所谓的大数据就是通过结构自身的特点在众多数据中选取最合理有效的信息，而且涉及的技术手段也非常广泛。也就是说使用这种方法能够在进行金融交易的过程中，对出现问题的信息能够及时有效的获取，从根本的角度上减少交易欺诈的发生。

2 利用大数据技术完善金融交易反欺诈体系的实践

2.1 综合利用行内外各类型基础数据

当前，金融交易欺诈手段往往呈现出变化多样且隐蔽性强，根据单一的交易数据信息难于断定是否欺诈，需要掌握更为丰富的基础数据。为此，金融交易反欺诈体系不但采集了各种产品和渠道的基础数据，包括本行的客户个人数据信息、电子银行账户聚合数据信息、线下金融交易数据以及相关的各类交易日志；还包括中国人民银行征信中心的个人信用数据信息以及其他的外部数据信息，例如，IP地址信息、城市地理信息、物理设备信息等。为了有效监控外部欺诈风险，金融交易反欺诈体系还从其他部门和企业单位获取更丰富的数据信息，包括刑事犯罪信息、商业犯罪信息、金融诈骗涉案账户信息、网络犯罪信息、单位违法账户信息，以及来自国际银行安全组织、国际反欺诈组织、国际银行同业的各类欺诈信息等。这些内容丰富、结构关系复杂的基础数据接入金融交易反欺诈体系，将进行数据格式化、数据筛选、数据整合等处理流程，从而全面掌握了各类基础数据信息，为后续的欺诈行为分析和挖掘奠定了基础。

2.2 基于智能模型挖掘手段实现精准欺诈识别

针对不同的欺诈场景，金融交易反欺诈体系采取不同的分析维度，从海量的基础数据中，按照客户、商户、产品、渠道等多个维度，综合提炼出1000多个统计指标和3000多个特征变量。这些统计指标和特征变量能够全面刻画出金融交易行为的轮廓，从而为构建智能模型和精确打击欺诈分子奠定基础。

从欺诈风险管理的角度分析，欺诈场景一般可分为“已知”和“未知”两类。名单控制方法具有直观性、易于理解，然而，对于那些风险不确定的欺诈场景，其识别效果并不理想，需要采用复杂的专家规则及智能模型来识别欺诈行为。

2.3 基于大数据处理技术从海量交易中快、准、稳地抓出欺诈交易

除了系统响应的稳定性，客户体验也是一个关注点。若客户等待较长的时间完成一笔交易，那么就会严重影响到客户体验。为此，交易欺诈的识别必须在极短的时间内完成，工行采用了大内存技术，提升了数据访问的I/0效率，实现在毫秒级别内对3个月内的历史交易数据进行在线分析，找出欺诈交易并实施干预措施。

结束语

随着国内金融环境的日趋成熟，金融产品的日益丰富，未来金融交易反欺诈工作将面临更大的挑战，商业银行应该做好准备，利用好大数据完善自身的反欺诈体系，更好地肩负起商业银行的社会责任，为客户建立起一张资金安全网，为构建更安全、更健康的金融环境做出贡献。

参考文献

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