随着金融行业数字化转型的加速，银行业务线上化程度不断加深，新型电信欺诈逐步从网银PC端向手机银行、移动金融、数字货币转移，欺诈手段也从广撒网、单一场景向定向精准、复杂场景、专业工具对抗转变，呈现出由个人账户向企业账户及商户、由线下转向线上等趋势，银行账户管理体系面临多种风险侵袭。

　　为有效遏制风险、承担起主体责任，银行在监管下协同等各部门严厉涉涉诈、洗钱等金融犯罪，纷纷引进创新技术提升账户服务能力及账户风险识别能力。在此背景下，某国有大型银行选择与同盾科技建立合作，共同构建账户级反诈动态管控体系。

　　据了解，该管控体系基于该行行内已有的客账资金交易数据等，基于安全授权环境内，开发智能反诈AI模型及配套非柜面限额动态管控所需的各类模型，完成智能化反诈AI风控及动态限额管控的体系建设。

　　近年来，同盾科技通过多个银行AI反诈项目，对账户分级分类及风险管理体系进行了深度探索与研究，已形成了成熟的标准体系方案，可针对银行对公账户、对私账户风险监测、及管控体系整体架构规划给出具体操作。在此项目中，同盾科技为该国有大行规划了清晰的项目方案，其中包括7大部分：

　　一是做好账户类型分类，由于不同交易活跃度账户、是否新开账户可用于账户风险、价值的数据不同，且风险特征具有差异性。因此，同盾划分四种类型账户子类型，新开户账户、存量账户睡眠户、少量交易异动户及活跃户，并针对不同类型设计差异化管控，实现精准账户限额管控。

　　二是定好账户风险，围绕该行客账基本属性信息、外数司法信息、全渠道行为及交易信息等，基于规则、模型实现跨渠道、跨场景、全流程、立体的多层级体系，精准有效实现账户风险，其中对应不同账户类型特征分类构建包括新开户、存量账户、事中交易等各类风险模型及动态决策流等。

　　三是构建客户价值的量化评价模型，通过离线模型衡量客户在该行的活跃度、贡献度、消费理财惯等价值评价，与风险维度进行双重矩阵式决策，以支持构建客账适配的限额管控机制。

　　四是建立账户动态限额测算及管控，账户限额、提额的具体额度不仅依赖单重风险识别的精准度，还需结合价值维度，通过对账户往期的消费行为惯，并结合前后环比价值提升比率作为系数，根据账户实际交易所需测算额度，给予合理限额及管控。

　　五是客账风险画像标签体系，其中包括静态标签、动态标签、案件提炼标签、设备类标签及行内自有模型结果标签。一方面要好标签定义，确保标签的一致性和准确性;根据业务需求和风险控制目标，筛选出重要的标签，并进行分类。另一方面，要对每个标签进行赋值，确定每个标签的权重，可根据数据和业务经验来确定权重，也可以通过机器学等方法进行优化。由于客户信息和风险状况不断变化，需要定期更新和维护标签体系，可以定期收集客户数据，对标签进行更新和优化，以确保标签体系的实时性和准确性。

　　六是对监控指标及效果进行评价，首先是限额管控成果，评估对行内业务及交易提升的贡献指标，比如电子渠道签约率、因限额管控的交易打扰率、客诉率等结果指标;其次是风险管控态势，评估风险管控影响的业务指标，比如网络金融限额管控涉及的账户数、交易数、客户数占比及变化趋势等。再次是管控效果，评估风险管控及模型效果指标，比如风险识别准确性、案件召回率等变化趋势。

　　七是做好系统功能需求规划，实现监控指标可视化，建立全视图，总览全行、分行风险情况及风险管控情况，支持随时调整决策;同时建立各渠道管控视图，总览全行、分行风险情况及风险管控情况，支持随时调整决策。同时覆盖客户、账户和渠道层的风险画像，实现业务发展态势及风险态势。

　　总体而言，银行账户管控体系的搭建，一方面要考虑优化用户开户流程，推行简易开户服务，推动银行开户与企业开办联动合作，增加开户透明度，接受客户监督，服务客户群体;另一方面，要通过建立账户分类分级管理体系，及时识别并管控涉诈涉账户，持续开展账户核查。更为重要的是，需建立账户管理长效机制，完善以服务和风险防控为导向的考核机制，账户责任划分并加强宣传。

　　同盾科技助力该行构建账户级反诈动态管控体系，不仅能够帮助该行提升账户服务质效，提升规则侦查率、模型等决策应用效果，解决欺诈热点及难点，优化运营体系、组织架构;同时也助力该行有效阻断电信网络诈骗资金转移，遏制电信网络诈骗违法犯罪，严格满足监管要求，切实保护好人民群众的鈥溓�袋子鈥湣�