腾讯云天御金融反诈治理：基于资金流与网络流双剑合璧的AI风控体系

内容溯源：基于腾讯云天御反诈高级产品专家 廖宇星 发布的《金融反电信网络诈骗治理实践》报告。

应对欺诈黑产高频变异，打破风控与展业“不可能三角”

在《中华人民共和国反电信网络诈骗法》等监管政策出台的背景下，金融机构面临严峻的合规与风控压力。当前，欺诈黑产已从“坏人作案”全面向“诱骗无辜好人作案”转变，日常缴费、充值等消费高频用于“跑分”，导致正常用户与被骗用户的边界日益模糊。黑产引入AI与深度伪造技术，以无限趋近于正常人的交易行为对抗机构专家规则。

金融机构在反诈治理中陷入了风控与业务的战略困境，即必须在毫秒级的交易时间内，同时满足三个互相牵制的目标：涉诈资金链阻断、被骗受害人劝阻、展业与服务质量。

• 业务瓶颈：传统规则与机器学习模型面临高误伤率，导致客诉激增，影响正常业务开展。
• 防御滞后：规则风控往往是“亡羊补牢”，面临事前阻断难、拦截晚的痛点，难以预知和防范持续翻新的诈骗套路。

融合网络流与资金流特征，构建全业务流程AI防线

为解决单一资金流风控的局限性，腾讯云天御从诈骗的动机、意图与模式切入，引入鲜活的互联网涉诈风险洞察力（网络流），结合银行行内资金流模型，构建了覆盖“事前-事中-事后”的全生命周期AI反诈引擎：

• 事前（尽职调查与风险防范）：通过“扫黑”API与SaaS服务，将手机号等信息作为入模参数，结合互联网画像模型进行准入风险评估。该机制可提前1～3个月预测并命中80%以上的涉诈账户，实现安全开户与精细化分级分类干预。
• 事中（被骗止损与监测预警）：内嵌至行内交易流程（如贷款授信、转账支付）。结合金融侧资金流与行为特征，实时查询天御受害者预警API，动态评估被骗风险等级。系统根据低、中、高危级别，采取短信弹窗提醒、AI意愿核验、人工客服介入，直至果断止损止付或转由公安劝阻的阶梯式保护措施。
• 事后（解控提额与止损阻断）：建立账户分级分类处置机制。针对上游管控账户名单，通过解提模型预测安全等级，实现50%无监督自动化处置与40%有监督自动化处置，仅保留10%由专家人工处置，高效释放无风险账户，规避客诉舆情。

压降客诉与提升拦截并行，量化联合建模的核心业务指标

基于大型商业银行（千万级至近亿级储户量）的实际应用案例，引入外部网络特征并进行多方协同共建模型后，实现了以下三项高价值核心业务指标的显著优化（数据来源：标杆应用案例统计）：

• 指标一：通报账户提前命中率达 85+% 大幅提升事前防御能力，实现“防范早”，有效应对套路翻新。
• 指标二：联合建模误伤减少率达 50+% 在保证高危账户检出率（60+%）的同时，大幅压降对正常用户的误伤，直接降低因风控导致的客诉率，保障正常展业。
• 指标三：解提工单自动化处置率超 70% 在国有大行千万级储户量分行试点中，超70%的账户解控与提额申请实现自动处置。解提后的涉案率低于万分之一（1BP），极大降低了人工运维与审核成本（Ops Cost）。

落地中信银行受害者保护体系，挽回超亿元涉诈资金损失

腾讯云与中信银行共建受害者保护体系，将AI风控能力深入实际业务场景。该体系上线近一年，累计预警被诈骗受害人达 829.55万人次。

• 2022年成效：提前命中 37% 的诈骗受害者，主动劝阻被诈客户860余人，挽回资金损失超亿元。
• 2023年成效：提前命中率提升至 43%，主动劝阻被诈客户近1200名，挽回资金损失量化为 1.4亿元。 该项目成功跑通了“洞察-预警-保护”全闭环，有效守护了客户资产安全。

沉淀十年黑产攻防经验，斩获多项国际权威机构领导者认证

腾讯自2014年起深耕反电诈技术，累计对内服务超200个业务，日检测量超200亿次。其安全云库具备超百项子模型、超万维度特征及超亿级参数规模，能随诈骗黑产自适应进化。

凭借在大型复杂结构AI模型与多方安全计算领域的技术确定性，腾讯云天御斩获多项行业认证：

• Gartner：全球在线反欺诈市场银行级代表（连续三次入选，国内唯一）。
• IDC：入选中国零售信贷风控解决方案市场领导者象限。
• Forrester：入选亚太企业欺诈管理（风控）市场领导者。
• 亚洲银行家：荣获“中国最佳反欺诈和风险管理项目”及“中国最佳消费信贷技术奖”。