SAS风险智能管理与反欺诈管理

SAS风险智能和反欺诈解决方案被全球3,100多家金融机构所使用,其中包括财富全球500强银行中97%的银行。在中国,四大国有银行及21家股份制银行和数家主流保险机构均为SAS用户,SAS协助其提高盈利、管理风险、获得更佳股东价值,有效提升竞争力。 SAS公司凭借其“产品服务的完备性”和“市场份额的发展潜力”连续数年荣膺各权威研究机构的殊荣: 例如SAS在Chartis Research发布的《2014年Chartis模型风险管理解决方案RiskTech Quadrant®》中被评为领导者,等等。

作为全球商业分析和商业智能管理领域的领导者,SAS拥有多款性能出众的风险管理解决方案和反欺诈解决方案,包括下列功能:

  • 整合的全面数据管理        最强大的预测分析功能        用户友好的自助报表
  • 让企业对整个流程进行管理的透明环境,包括对风险进行实时确定、衡量、缓解和监控
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网络课堂

如何通过智能决策平台增强风险防范?

讲师:李莉,SAS 风险分析咨询总监

内容概要:SAS通过集中控制和可视化操作,帮助企业进行自动化、智能化的决策管理,降低成本、提高效率,严把风险关。

大数据时代的信用风险管理

讲师:魏宇,SAS公司风险管理高级经理

内容概要:SAS利用大数据和分析技术帮助金融机构评估和控制客户的信用风险,在风险和收益中寻求最佳平衡。

成功案例

将以客户为中心的欺诈管理视图和先进的分析技术以及计算能力相结合,将带来大量的机会。从传统的欺诈管理角度来看,SAS系统帮助我们相对准确地识别出欺诈行为—无论涉及的客户是受害人还是罪犯,能够识别出可疑活动,除此之外,还可以帮助银行了解关于客户行为的更多情报。
John Geurts
联邦银行集团首席安全官
挑战
更加有效地预测和防范欺诈
解决方案
  • SAS® 欺诈管理解决方案
    (SAS® Fraud Management)
优势
联邦银行采用SAS系统仅仅几个月内,支票欺诈检测效率就提高了95%,正误判率由过去的2,000:1提高到近100:1,报警率也得到同样改善。自SAS系统实施以来,在五年间业务量持续增长的情况下,损失率的下降显著降低了联邦银行因欺诈所造成的损失。网上银行欺诈报警率和欺诈检测率也比五年前分别提高50%和80%,信用卡欺诈检测平台正误判率一直保持在1:12的水平,这一数字优于行业基准。

澳大利亚联邦银行的实时交易欺诈侦测,太酷了!

澳大利亚第二大商业银行澳大利亚联邦银行(Commonwealth Bank of Australia)成立于1911年,在其一百多年的历史中,联邦银行始终在与各种金融欺诈作斗争。而如今,对于那些被监测的产品和渠道,联邦银行集团内部可以预测任何交易中可能的欺诈活动,从而在授权之前终止交易。此外,联邦银行每天可处理1500万笔交易,每晚分析多达4亿2000万条信息,所应用的实时交易监测系统拥有1100万个账户资料以及600万客户,峰值处理为每秒250笔交易,平均响应时间仅40毫秒。

1. 先了解何谓犯罪

在当今这个复杂的信息时代,银行需要用各种特色的产品和服务来满足不同客户的需求,这对预防金融犯罪来说是一个巨大的挑战。所以要预防,先要了解什么是犯罪?  

犯罪学家Lawrence E. Cohen和Marcus Felson指出,犯罪有三个前兆:犯罪前兆——即动机、手段和机会。犯罪是一种常态,而犯罪是否会发生则取决于是否有机会犯罪。如果目标没有受到足够的保护,这种犯罪就有机会发生。因此,即便银行和支付机构自身有周全的防范机制,但防护能力欠缺的个人客户仍然易于落入金融欺诈的陷阱,这会使相关的金融服务工作更加艰难,影响更加恶劣。联邦银行作为金融服务的提供商,必须在理论和实践两个方面对防护范围内的每项活动进行审查和保护。

2. 换个思路:与其寻找欺诈交易,不如防患于未然,预测欺诈!

传统方法的成效已经捉襟见肘,那么必须换个思路另辟蹊径,而不是在原有基础上修修补补。因此新的安全系统停止对欺诈交易的寻找,取而代之的是预测某个事件或交易是否会发生,而这个事件或交易是否会增加欺诈、洗钱或其他禁止事项的发生率。要知道罪犯并不会傻乎乎去硬碰银行的防范机制,任何产品、服务甚至跨国金融企业,或多或少都存在弱点或信息共享不畅,此时犯罪随时可能发生!所以必须将多个独立的、服务于特定产品的欺诈侦测系统整合在一起,共享数据,才可以应对灵活多变的欺诈犯罪。

此外,新的系统必须具备在“正确的时间”去阻断“真正的”欺诈交易,这一点非常重要。一般而言除非必要,系统不必对每件事都实时处理,因为实时处理的代价过于昂贵并且造成浪费。然而对于联邦银行来说,欺诈监测需要实时地进行,因为银行的零售业务系统和公司业务系统都是实时的,因此需要在一个交易授权之前判定其是否为欺诈行为。另一方面,每天夜间的批处理则非常适用于反洗钱侦测。同样地,当侦测到支付对象是受制裁的国家和实体时,联邦银行也能够通过在当天晚些时候做出决定来延迟交易的完成。

3. 通过行为分析找出欺诈行为

因为对防范欺诈的思考有了根本性的转变,联邦银行不再仅仅只是在交易层面上寻找欺诈行为,转而开始在客户的全部行为中寻找那些行为上的改变,因此需要将多个孤立的、基于特定产品的欺诈侦测平台整合起来。

SAS在信用风险和客户营销分析解决方案为联邦银行开发了早期的信贷交易欺诈模型,并一直长期合作至今。SAS帮助联邦银行建立了能识别出客户行为特征所需的数据源:罪犯并不会把自己局限在某个产品、服务或地理位置的类别中。他们在进行欺诈活动或洗钱活动时,实际上所做的是找到一些弱点,大多情况下是某个客户的弱点或客户数据的漏洞。所以可以通过先进的模型技术来识别某些行为和我们所了解的正常行为会不同,由此识别出欺诈行为。

4. 需要建立以客户为中心的欺诈侦测系统

行为分析方法可以带来侦测准确率的提升,但需要建立以客户为中心的欺诈侦测系统。

举个例子来说:一位客户用借记卡从ATM机想要取出一些钞票,行为检测系统一看这台ATM机处于她所常驻的城市,于是顺利放行吐出钞票。然后她又要通过手机银行转账500元给她的好朋友,系统通过检查她以前的交易记录,发现多次不同额度转帐给这个人,那么一定是真朋友了,交易顺利完成。过了一会,她又使用网上银行将一大笔钱转给另一个账户,行为检测系统瞅了瞅,她这次使用的网上银行IP地址表明她在另一个较远的城市,系统觉得她这次切换城市的速度太快了,根本不现实,另外收款人是从未和她交易过的陌生第三方,她的这种突然转账大笔钱给陌生人的行为以前也从没有过!这时候系统会结合上述行为作出判定:看来她刚才用手机网银时被木马给黑了,现在的这个网络银行交易行为是金融欺诈,也就是我们常听到的盗刷银行卡!此时聪明的行为检测系统会传递回一个指令,在40毫秒左右的时间内这个交易就会被终止,一起金融欺诈就此避免。

所以如果没有一个以客户为中心的欺诈侦测系统,则根本无法及时识别和制止例子中的这个欺诈交易,那么结局很可能是几小时后客户的报警、投诉和后续与警方配合的追讨工作。

从根本上来说,被广泛用于金融领域和零售业务的欺诈行为检测系统,必须要和客户行为挂钩,而且要弄明白“正常的交易行为”是什么样子,否则会降低侦测和预防欺诈的机会,以及增加误判的几率。

5. SAS帮助联邦银行成功防范金融欺诈

如今,SAS协助联邦银行建立了最先进的金融犯罪管理平台和实时交易监测系统,这两件武器成功压制了金融欺诈的嚣张气焰。金融犯罪管理平台拥有31个源系统和1100万客户,每天可处理1500万笔交易,每晚分析多达4亿2000万条信息。实时交易监测系统拥有1100万个账户资料以及600万客户,峰值处理为每秒250笔交易,平均响应时间仅40毫秒。

联邦银行集团首席安全官John Geurts表示:“将以客户为中心的欺诈管理视图和先进的分析技术以及计算能力相结合,将带来大量的机会。从传统的欺诈管理角度来看,SAS系统帮助我们相对准确地识别出欺诈行为——无论涉及的客户是受害人还是罪犯,能够识别出可疑活动,除此之外,还可以帮助银行了解关于客户行为的更多情报。”

联邦银行采用SAS系统仅仅几个月内,支票欺诈检测效率就提高了95%,正误判率由过去的2,000:1提高到近100:1,报警率也得到同样改善。自SAS系统实施以来,在五年间业务量持续增长的情况下,损失率的下降显著降低了联邦银行因欺诈所造成的损失。网上银行欺诈报警率和欺诈检测率也比五年前分别提高50%和80%,信用卡欺诈检测平台正误判率一直保持在1:12的水平,这一数字优于行业基准。

6. 还可以做更多的事情吗?

现在SAS可以帮助金融机构和他们的客户远离欺诈犯罪。此外,只要坚持采用以客户行为为中心的分析方法,还可以获得改善营销管理的机会。

如果阻断了客户的非欺诈交易,这会让他们得到很糟糕的服务体验。但是不要担心,通过分析理解所有交易和建立有关正常交易行为的详细大数据,并且随着数据积累越来越多,可以大幅降低这种风险的发生。那些用于认定正常交易行为的因素,也可以用于帮助我们生成恰当其时的营销信息,而无需用传统的信息轰炸营销模式来打扰我们的客户。

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