郭琦 周皓

中國銀聯(lián)作為全球重要的轉(zhuǎn)接清算機構與主要的銀行卡組織，在跨行交易數(shù)據(jù)、發(fā)卡收單信息、交易量化分析、司法合作及產(chǎn)業(yè)協(xié)作等方面具有獨特的優(yōu)勢。

隨著金融科技的快速發(fā)展，支付業(yè)態(tài)不斷變革，支付產(chǎn)業(yè)迎來了新的產(chǎn)業(yè)格局、發(fā)展模式和技術實現(xiàn)。支付風險與創(chuàng)新發(fā)展始終相伴相隨、交織前行。當前支付風險防控面臨五個新的特點：新的參與方、新的業(yè)務形態(tài)、新的網(wǎng)絡“黑產(chǎn)”、新的違法犯罪、新的矛盾焦點（隱私保護與數(shù)據(jù)應用的關系）;同時，存在以下四方面的不足：風險認知尚未完全適應風險快速演變的趨勢、數(shù)據(jù)應用尚未完全彌補風控體系的短板、人工智能尚未完全適配智能風控的可解釋性要求、管理機制尚未完全符合數(shù)字化治理體系的要求。

面對上述支付產(chǎn)業(yè)風險防控的新特點和新挑戰(zhàn)，2015年以來，中國銀聯(lián)不斷升級風險防控輸出能力，建設一體化智能風控體系，為產(chǎn)業(yè)積極貢獻“銀聯(lián)方案”。截至2020年8月，累計服務了超過120家金融機構。

支付風控服務的現(xiàn)狀

在監(jiān)管力度不斷加大與支付業(yè)態(tài)加速變革的雙重影響下，抵抗風險的能力幫助企業(yè)提質(zhì)、增效、降本，成為了產(chǎn)業(yè)各參與方認可和致力的方向。商業(yè)銀行和非銀行支付機構充分意識到自身的風險數(shù)據(jù)和風險模型存在不足，其他金融機構也逐步體會到風險防控能力是獲取市場競爭優(yōu)勢的核心能力之一，支付風控服務方也由此產(chǎn)生并快速發(fā)展。

一是客戶需求迫切。近年來，金融行業(yè)監(jiān)管力度不斷加大，尤其對信用卡業(yè)務的監(jiān)管不斷強化。受制于監(jiān)管部門嚴格的標準，銀行和收單機構在賬戶管理、信用共債與合規(guī)風險方面，面臨前所未有的壓力，單家機構無法有效應對，迫切希望建立與監(jiān)管要求相適應的風控能力。同時，銀行在面向數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，迫切需要建立線上獲客、精準營銷、智能風控、安全攻防等一系列新能力，以適應新業(yè)態(tài)變革的挑戰(zhàn)。

二是市場競爭激烈。以Visa、萬事達為主的國際卡組織在風險責任分擔體系框架下，通過分析交易網(wǎng)絡內(nèi)的可疑交易，向成員機構有償提供支付安全服務;以騰訊云、螞蟻科技為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，以10億級別用戶數(shù)據(jù)為基石，訓練和孕育出的人工智能風控模型的應用價值較高，已經(jīng)具備了金融風控的能力;以同盾科技為代表的智能分析決策與咨詢服務廠商，憑借科技創(chuàng)新能力與金融服務經(jīng)驗，幫助客戶完成了本地化風控系統(tǒng)與模型的部署，占據(jù)了一定的市場份額。

三是市場潛力巨大。支付產(chǎn)業(yè)正在由高速度向高質(zhì)量轉(zhuǎn)型升級，由于戰(zhàn)略目標、發(fā)展階段與能力基礎不同，國有大行、股份制銀行、區(qū)域銀行、支付機構、持牌消金公司等客戶的訴求不同;由于業(yè)務風險與職責范圍不同，銀行內(nèi)部的個人金融、信用卡、網(wǎng)絡金融、信息科技、小微金融不同業(yè)務單元的訴求也不同，迫切需要分類別、多層次、全方位的風控服務。盡管缺少權威的市場規(guī)模及份額的數(shù)據(jù)，但是根據(jù)公安機關偵破的犯罪案件、統(tǒng)計的交易欺詐損失與中國人民銀行公布的半年以上未償信貸金額進行預測，支付風控服務的市場規(guī)模至少在10億元級別。

支付風控服務的挑戰(zhàn)

不同類型的支付參與方根據(jù)自身業(yè)務發(fā)展需要，在風險防控方面加大了科技與業(yè)務投入，特別是商業(yè)銀行的零售、普惠等業(yè)務版塊越發(fā)將支付風險防控放在更加重要的位置。作為支付風控服務方，在為不斷強化自身風控能力的客戶打造專屬服務時，也需要提升服務的質(zhì)量，面臨需要具備精準分析及協(xié)助處置、挖掘數(shù)據(jù)并智能分析、數(shù)據(jù)合規(guī)與聯(lián)防聯(lián)控三方面能力的挑戰(zhàn)。

一是需要具備精準分析并快速協(xié)作處置的能力。犯罪團伙利用竊取的支付賬戶信息及短信驗證碼，在境外高危風險國家和地區(qū)的商戶進行快速惡意盜刷，犯罪手法不斷變化、較為隱蔽，給傳統(tǒng)的基于規(guī)則攔截或者預警的方式帶來了挑戰(zhàn)，除了運用風險大數(shù)據(jù)開展用戶行為分析、建立覆蓋交易全流程的風險監(jiān)測手段以外，還迫切需要提升風險態(tài)勢感知與實時量化決策的監(jiān)測能力，以從防范犯罪個體到防范“黑產(chǎn)”團伙，針對高風險交易，在關鍵時刻還需要協(xié)助機構快速處置，盡快追回資金損失。

二是需要具備彌補數(shù)據(jù)短板并實現(xiàn)智能分析的能力。受宏觀經(jīng)濟下行與全球新冠肺炎疫情的交叉影響，銀行零售信貸與信用卡業(yè)務的不良貸款金額和比率不斷上升，部分中小金融機構的信用風險問題較為嚴重。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融貸款平臺的整治與清理，低收入、高共債客群的低償還能力成為銀行信貸業(yè)務的輸入性風險點，由于缺少可以查詢獲取網(wǎng)貸行為的統(tǒng)一網(wǎng)貸征信服務體系，銀行迫切需要從多維數(shù)據(jù)角度，加強對共債人群的識別、區(qū)分和管控，同時需要獲得分類分級的人群評分、標簽及管控建議。

三是需要具備數(shù)據(jù)合規(guī)和聯(lián)防聯(lián)控的能力。數(shù)字化時代下，數(shù)據(jù)成為了企業(yè)驅(qū)動經(jīng)營決策、提升運營效率的重要資產(chǎn)和戰(zhàn)略資源。但是受隱私保護與個人金融信息保護的法律法規(guī)要求，打破“數(shù)據(jù)孤島”，平衡隱私保護與數(shù)據(jù)應用成了重要的課題，在多方數(shù)據(jù)共同參與的聯(lián)合建模過程中，隱私保護計算能力成為關鍵。同時，由于“黑產(chǎn)”網(wǎng)絡的犯罪手法向集團化、專業(yè)化、智能化和國際化演變，支付參與主體迫切需要參與和加入具有權威性的風控數(shù)據(jù)、情報的共享分析服務與產(chǎn)業(yè)聯(lián)防聯(lián)控機制。

銀聯(lián)輸出支付風控服務的實踐

中國銀聯(lián)作為全球重要的轉(zhuǎn)接清算機構與主要的銀行卡組織，在跨行交易數(shù)據(jù)、發(fā)卡收單信息、交易量化分析、司法合作及產(chǎn)業(yè)協(xié)作等方面具有獨特的優(yōu)勢。銀聯(lián)在現(xiàn)有的風險防控工作機制基礎上，正在打造以主動防御、精準識別、聯(lián)防聯(lián)控與對外賦能為目標的一體化智能風控體系，從風險數(shù)據(jù)、系統(tǒng)模型、產(chǎn)品應用與平臺運作四方面構造了較強的能力。銀聯(lián)按照“分類推進、精準服務、聯(lián)防協(xié)作、增值賦能”的原則，構建覆蓋基礎風險防控、標準API輸出與定制化解決方案三級應用架構，優(yōu)化完善內(nèi)外協(xié)同與聯(lián)防聯(lián)控工作機制，實現(xiàn)分類別、多層次、全方位風控服務，為成員機構在新形勢下更好地開展風險防控與市場競爭助力賦能。

一是細分客戶、打造標準化與個性化服務。從業(yè)務性質(zhì)角度，區(qū)分發(fā)卡銀行和收單機構。針對發(fā)卡銀行重點關注合規(guī)風險、信貸經(jīng)營與實時決策能力提升的訴求，采用“全面覆蓋、分類管理、精準服務”的策略;針對收單機構重點關注合規(guī)風險和重大團伙犯罪偵測方面的訴求，采用“突出重點、偏重合規(guī)、關聯(lián)排查”的策略。從特殊類型機構角度，加深與政府部門和行業(yè)單位的風控合作，將風控服務能力滲透在具體應用場景中。圍繞政府部門關注加強當?shù)夭煌袠I(yè)間聯(lián)防協(xié)作、聯(lián)合打擊電信網(wǎng)絡犯罪的特點，采用“整合資源、跨界合作”的策略;針對行業(yè)單位關注自身支付應用場景及風險賠付的特點，采用“貼近場景、服務前移”的策略。銀聯(lián)擬從制度標準、賬戶管理、驗證服務、交易監(jiān)控、信用評估、合規(guī)提示、信息安全、聯(lián)防處置與交流培訓等九個方面提供一攬子服務與合作內(nèi)容。

二是圍繞產(chǎn)業(yè)焦點，提升智能化風控產(chǎn)品與驗證能力。圍繞支付產(chǎn)業(yè)普遍關注的大數(shù)據(jù)交易風險防控、信用風險防控、合規(guī)風險防控、風險數(shù)據(jù)驗證四大焦點，銀聯(lián)優(yōu)化完善交易風險監(jiān)測產(chǎn)品、反欺詐決策分析服務、合規(guī)風險解決方案與可信驗證產(chǎn)品。銀聯(lián)交易風險監(jiān)測產(chǎn)品包括發(fā)卡交易風險監(jiān)控產(chǎn)品（UnionPay Risk Manager，URM）、收單交易風險監(jiān)控產(chǎn)品（Acquirer Risk Manager，ARM）和交易風險計量評分產(chǎn)品（Real-time Risk Score，RRS）;銀聯(lián)反欺詐決策分析服務充分挖掘銀聯(lián)特色業(yè)務數(shù)據(jù)，基于有授權的人維度相關信息，通過對惡意套現(xiàn)的標簽設計、套現(xiàn)團伙的分類分析、互聯(lián)網(wǎng)共債的行為分析，借助機器學習算法實現(xiàn)了反欺詐決策評分及近300個關鍵標簽，支持標準化模型與定制化模型的部署，具體包括反欺詐決策產(chǎn)品與“火眼”產(chǎn)品;銀聯(lián)合規(guī)風險解決方案提供非法賬戶、非法商戶的識別解決方案，特別適用于跨境網(wǎng)絡賭博、電信網(wǎng)絡詐騙、非法洗錢、團伙套現(xiàn)等風險偵測識別;銀聯(lián)可信驗證產(chǎn)品提供可信身份認證與風險數(shù)據(jù)驗證評級的服務，可信身份認證服務在接入了國家權威身份認證數(shù)據(jù)源的基礎上疊加銀聯(lián)“水晶球”中個人風險數(shù)據(jù)驗證能力，對外提供多維度、組合式身份認證;風險數(shù)據(jù)驗證評級提供面向個人、企業(yè)和移動設備的黑、灰名單驗證評級能力。

三是推進人工智能技術在風控領域的縱深應用研究。完成風險態(tài)勢感知系統(tǒng)上線，實現(xiàn)集中攻擊預警、業(yè)務異動和重點風險場景等態(tài)勢感知能力;加強風險大數(shù)據(jù)建設，拓展集市數(shù)據(jù)來源，完善數(shù)據(jù)標簽體系，擴大風險信息共享新機制試點范圍;實現(xiàn)對團伙性套現(xiàn)、涉賭和洗錢等重大合規(guī)風險防控，累計偵測識別疑似賭博商戶1.67萬家，凍結涉賭可疑收款賬戶6.77萬個;開展保護個人隱私和共享智能技術應用試點，積極探索基于聯(lián)邦學習的多方聯(lián)合建模，承擔相關技術前瞻性研究課題。