客户风险画像在互联网交易风险防范中的实践探索.pdf
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1、栏目编辑:梁丽雯 E-mail:liven_2023年第9期5050Research|技术应用近年来,随着互联网和科技的飞速发展,中小银行普遍实施数字化转型,为广大客户提供了更加便捷的互联网渠道服务。但随之而来的互联网资金交易风险成为银行风险管理的重要挑战,阻断诈骗、防范洗钱成为银行互联网风险防控的重要任务。与此同时,由于存在技术水平低下、科技人才短缺、资金投入不足等短板,中小银行的互联网交易风控水平与国有大行以及股份制银行存在巨大差异,面临较高的贷款诈骗、网络洗钱等风险。中小银行多年的信息化建设积累了一定的数据基础,部分领域尝试运用新兴技术,不断探索有效的互联网交易风险识别与防范方法。本文所
2、描述的客户风险画像体系,是总结银行互联网金融业务场景的风险特征,结合银行长期积累的内外部数据,开发20余个大数据标签模型,并参考各领域专家经验,利用层次分析法为不同的标签赋予权重,从而构建起识别互联网客户风险高低的客户风险画像体系。利用该体系,银行可以精准、高效地识别出从事互联网违法违规行为的企业客户群体,及时有效地防范互联网业务风险,为广大中小银行风险防范提供了一定的参考借鉴。客户风险画像在互联网交易风险防范中的实践探索 齐鲁银行王明扬刘建丁小冬摘要:金融科技发展对银行业互联网业务产生积极推动作用,业务场景和金融产品的丰富大大提高了银行服务客户的能力和效率。中小银行作为金融市场的重要组成部分
3、,在享受互联网业务发展红利的同时,其线上业务风控能力面临前所未有的新挑战。文章依托审计实践,归纳总结互联网交易风险特征,在大数据的基础上开发标签模型构建客户风险画像体系,精准刻画高风险客户的特征,提出具有实践价值的互联网交易风险防控路径,为中小银行互联网交易风险防范提供参考和借鉴。关键词:风险防范;中小银行;互联网交易;客户画像作者简介:王明扬(1991-),男,山东诸城人,会计师,国际注册信息系统审计师,研究方向:大数据审计;刘建(1978-),男,山东菏泽人,工学硕士,高级审计师、国际注册内部审计师、国际注册信息系统审计师,研究方向:银行非现场审计;丁小冬(1986-),男,山东临沂人,工
4、学硕士,审计师,研究方向:数据分析与建模。收稿日期:2023-03-24栏目编辑:梁丽雯 E-mail:liven_2023年第9期5151Research|技术应用一、客户风险画像体系构建(一)数据是客户风险画像的基础材料数据是数字经济时代的“石油”。中小银行互联网业务场景下,数据主要分为强金融属性数据和弱金融属性数据两大类。强金融属性数据指客户在银行办理的传统业务和互联网业务产品线产生的金融数据,包括客户信息、交易流水等,这些数据直接产生自客户的金融行为。弱金融属性数据指客户在进行互联网交易时,与交易相关的数据,如IP地址、MAC地址等。弱金融属性数据能够对强金融属性数据起到较好的补充和增
5、益作用。(二)标签是对数据加工的中间结果标签通过对客户数据的加工达到对客户特征的描述,是反映客户特征的一个结果。针对客户不同维度的数据,可抽象出不同的标签,反映其单方面的主要特征。将所有标签综合起来,可达到完整描述某个客户的目的,即客户风险画像。如标签“未成年人开办公司”,即是对符合企业法人代表年龄为118岁的企业客户赋予该标签。这类企业客户的风险在于该年龄段的法人代表一般不具备经营企业的能力,实际经营者另有其人;标签“交易IP地址为境外”即是对在国外登录网银的企业客户赋予的标签,这类企业客户的风险在于IP地址为境外,具有较高风险,很大程度上属于被控制的账户。(三)客户风险等级计算公式依据上述
6、标签设计原则,可从客户属性、客户行为、交易特征、客户授信等维度出发,设计一系列描述客户风险的标签和标签权重,汇总形成客户风险画像体系,实现对风险客户的多维度、智能性、动态性判定。在客户风险画像体系中,客户风险的高低可通过客户风险等级来描述,其中客户风险等级的计算公式为:RiskLevel=XiWini=1式中Xi表示某客户各项评价指标的最终评分,Wi表示评价指标所占权重。客户每符合一个标签特征就增加该标签对应的权重分值,通过汇总计算客户所有标签的加权分值,可以得出相应的风险等级。客户风险等级实行百分制,得分越高,说明该客户符合的风险标签越多,风险程度也就越高。(四)客户风险标签权重计算方法上述
7、客户风险等级计算公式中,标签权重是极其重要的参数,直接影响该体系的运行效果。本课题采用层次分析法确定各标签所占权重,并向银行相关业务部门骨干及风险管理人员发放调查问卷,要求业务专家根据Satty1-9比率标度方法对各标签的重要程度进行比较,最后通过层次分析软件对专家数据进行计算处理,最终确定各风险识别标签的权重。实践中,本案例共对5个部门27位不同业务领域的专家发放问卷,包括银行中高层管理人员、风控经理、反洗钱业务专家、审计业务专家以及基层柜员、客户经理等。计算公式为:Xi=100i-minmax-min上述公式中,Xi是指某客户各项风险特征的最后评分,Ti是指某客户该标签的统计数据,min是
8、指银行全部客户该标签数据中的最小值,max是指银行全部客户该标签数据中的最大值。具体计算过程如下。1.建立标签层次结构根据前述分析过程总结出中小银行互联网交易客户风险画像标签体系框架,见表1所列,共21个维度。2.对特定目标风险的n个判断标签建立判断矩阵A=a11a12a1na21a22a2nan1an2ann其中,aij表示标签Wi相对于Wj的重要程度,且aji=1/aij。3.计算标签权重比较标准参照Satty1-9比率标度方法,行内专家栏目编辑:梁丽雯 E-mail:liven_2023年第9期5252Research|技术应用根据经验判断标签Xi相对于标签Xj的重要程度,见表1所列。常
9、认为CR0.1时,判断矩阵即通过一致性检验。最终,通过上述4个步骤,可以确定评价标签占所在风险种类的判断权重。二、客户风险画像体系运用实证为积极响应人民银行、银保监会和公安机关等部门打击涉嫌互联网非法资金交易的要求,某中小银行综合运用现有技术平台和人员力量,基于大数据分析和标签技术,快速归纳出非法资金交易特征和客户群体特征,建立20余个简洁高效的风险防控模型,快速、准确地锁定了一批涉嫌互联网非法资金交易的企业和账户,及时防范银行互联网交易风险。(一)实施思路结合银行数据资源现状,调集风险防控骨干人员成立攻坚小组,详细分析项目目标、风险分布,开展基于标签模型的数据分析,抽象出互联网非法资金交易的
10、主要特征,通过开发客户风险画像体系评价客户风险等级,对高风险客户进行延伸核查,最终确认存在的问题,提出相应的风险防范措施建议。(二)数据基础1.银行内部数据本案例基于银行数据仓库、大数据信息服务平台的原始数据,主要包含核心系统、网银系统、信用卡系统、网贷系统4个系统的数据,通过抽取数据并加工转换成客户信息类、账户信息类、资金交易类、操作日志类、业务授信类等5个类别的基础数据,生成结构化的中间表进行数据分析,见表2所列。2.外部数据外部数据主要包含政府公用数据、互联网IP数据及各种公共信息查询工具等,可以作为数据分析强有力的佐证,是印证企业风险状况的重要数据支撑。通过对银行内部数据和外部数据的关
11、联比对,可以精准、快速地锁定可疑客户,提高工作质效,见表3所列。标度定义1标签xi与标签xj同样重要3标签xi比标签xj稍微重要5标签xi比标签xj明显重要7标签xi比标签xj强烈重要9标签xi比标签xj极为重要2,4,6,8对应以上判断的相邻情况表1Satty1-9比率标度及含义判断矩阵A体现了各项评估标签之间的相对重要性,可通过计算矩阵最大特征根max对应的特征向量表示每层各标签的相对权重,的分量i即表示对应各因素单排序的权重值。由于每层标签权重和为1,因此采用归一后最大特征向量=(1,2,n)T作为标签的权重。计算方法:A=4.一致性检验采用Satty1-9比率标度计算判断矩阵时,由于行
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