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金谷农商银行：金融交易风险监测研究与实践
近年来，随着中小型银行数字化转型工作不断深入，中小型银行经营所面临的金融风险与数字化转型之间的冲突愈演愈烈。一方面中小型银行业务发展对风控效率的要求有所提升，另一方面在新的技术环境下，风险更具隐蔽性、突发性和传染性,新型洗钱手段变化莫测，呈现出专业化、隐蔽化、产业化、场景化等特征。中小型银行传统的风控方法与技术已无法全面满足数字化时代下的需求，亟需开展变革和创新。
为防范黑产欺诈、电信诈骗并提升整体风险防控能力，通过对交易终端环境、交易特征等参数综合评估，对交易的事前、事中、事后预警及防范，智能动态地采取恰当的安全措施干预，金谷农商银行自主研发的金融交易风险监测系统，自上线以来，已全面监控云端金融的二三类户开户和交易。截止目前，已处理数据千万余条，识别和告警风险信息百余条。
交易风险监测系统基本功能包括数据采集、数据推送、数据转储和统一计算等，支持处理大规模并发通信连接的新能。系统划分为界面层、业务处理层、数据访问层，界面层为web管理子系统，业务处理层包括实时分析子系统、Active MQ消息队列集群、FLink流处理子系统、统一计算子系统、交易风险挖掘模型、金融交易知识图谱，数据访问层为数据转储子系统。
在交易风险监测系统中，将风险监测、数据转储、统一计算以及web管理子系统架构分离，这样系统能根据不同业务情况去定制各自的监测规则，且能根据业务系统的自身特点，统一规划推进有序的接入交易风险监控系统，在现有的业务数据源的基础上不断增加新的业务数据源。数据模型上通过知识图谱的社区挖掘算法和半监督预测算法，在百亿级列式计算引擎上，不断训练模型，识别群体欺诈效能整体提升40倍。该模型采用多级模型框架，结合账户上下游交易链数据、以及交易双方所处行业的整体异常偏离信息，确保准确性。此外，该模型的动态离群检测算法，对于新的未经定义的风险模式具有自适应性，能有效识别新型洗钱行为。系统可以监测风险交易并对有风险的交易实时预警，业务人员可以通过前台查询和操作。在地下钱庄、集资、传销等洗钱的典型场景中，系统可根据资金交易流水的特征提取，把多种交易风险模式包括交易模式、交易速度、交易方式、交易对手、交易时间等与时序特征抽取框架进行融合，从而精准识别个体和群体账户的交易异常，让洗钱团伙无处遁形。
金谷农商银行金融交易风险监测系统的建立可以对全部金融交易进行检测与预警，建立风险检测模型，满足监管要求。提升中小型银行智能、前瞻的风险控制能力，建立一套适应新形势下的风险管理的方法、机制与科技平台。推动常态化金融风险防控与风险处置制机制，为防范黑产欺诈、电信诈骗、反洗钱及中小型银行数字化转型发展保驾护航。
