[发明专利]银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种银行个人业务欺诈行为的监控方法和监控系统，尤其涉及一种准确、高效的银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法和系统。

背景技术

随着当今国内银行个人业务的快速发展，银行为个人用户提供的产品越来越多，业务执行的渠道不仅限于传统的柜台，各种新兴渠道如自助设备（如ATM）、电子渠道（如网上银行）和其它模式（如移动支付）等蓬勃发展。这些措施在提升了银行的业务能力并为用户带来更多方便的同时，也面临更大的安全风险和隐患。特别是在业务的执行过程中，出现了大量的利用多种银行产品和多个渠道组合进行欺诈的新型欺诈行为，如电话诈骗，就是典型的在多渠道（银行柜台多头开户、网银大量转账和ATM取款），多产品（储蓄和中间业务）相结合的欺诈模式。要防止这些欺诈行为，需要对个人客户的交易行为进行全方位地监控，发现异常后需要及时处理。如何快速、全面地收集个人客户的交易行为信息，准确判断其行为模式从而及时发现可能的欺诈行为，并根据情况和业务系统联动采取措施，是银行业面临的新的挑战。

当前银行个人业务欺诈行为监控解决方案，大多是针对特定产品类型或特定交易渠道下发生的个人业务欺诈行为实施监控，前者如信用卡风险监控系统，后者如营业网点柜面监测系统、电子银行风险监控（CN 101706937 A）等。这些应用或者系统虽然对其特定的监控对象（如某个银行产品或者渠道）有一定的效果，但是由于没有站在银行的整体高度，没有客户交易行为的完整视图，对于跨产品、跨渠道组合的新型欺诈行为难以识别。同时，由于没有在流程化管理模式下与业务系统的联动机制，对于发现的欺诈行为反应不够迅速，处理手段比较简单和固化。

当前银行个人业务欺诈行为监控解决方案的缺点是：只能监控特定银行产品（如信用卡、储蓄等）或者特定交易渠道（如银行柜面、网上银行）的交易过程中的风险，对于当今大量的跨产品、跨渠道组合的欺诈行为无能为力。同时，缺乏在流程化管理下与业务系统的联动机制，造成处理问题不及时、对业务系统过多地依赖等问题。

导致上述缺点的原因主要包括：

（1）传统方法/系统都针对特定产品类型或者特定交易渠道的实时监控需求而建立，技术上难以实现跨系统数据采集，只能采集自身对应的监控业务交易渠道或业务系统中的个人用户交易数据。这使得无法将客户在不同产品、不同渠道的交易行为组合起来，获取的客户交易数据不完整，仅能反映其部分交易行为模式；

（2）对数据的分析方法是依赖程序中的硬代码实现，由于实施的复杂性和效率，只能实现对少量要素（如交易金额或交易频度）的基于阈值的判断，不能分析复杂的条件组合，也不能处理级联式条件组合。数据不全面和分析方法过于简单的局限，使得现有方法/系统对于“多产品种类、多交易渠道组合“的新型个人业务欺诈行为难以识别；

（3）对于识别出的欺诈行为，没有一套整合各种处理需要的流程执行机制，无法由欺诈识别系统和相应的业务系统实现统一的流程，从而可能错过处置问题的最佳时机。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种准确、高效的银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法和系统，这种方法和系统能够让银行实时、集中、智能化地监控和处理个人业务交易过程中，在多种产品、多种交易渠道上发生的欺诈行为，并及时和相应的业务系统联动处理，从而有效地降低银行的个人业务的操作风险。

为了达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

本发明所述银行个人业务欺诈行为实时智能化集中监控的方法，包括以下步骤：

（1）建立一个基于轻量级的企业数据集成框架：实现从银行不同类型业务、不同交易渠道的应用系统中同时实时获取个人客户交易数据；所述企业数据集成框架采集的数据具体包括但不限于客户资料数据、客户交易流水、交易状态和客户交易环境，采集数据的方式包括实时、定时和批量三种；将所有的客户交易数据都转换成XML格式。

（2）统一数据转换：将从不同类型业务、不同交易渠道的应用系统中获取的个人客户交易数据，根据欺诈行为分析的要求，按照事先设定的客户行为分析数据格式，通过数据转换、映射的方式将不同业务系统中获取的数据整理为统一的格式，形成多个统一业务行为对象，成为集中分析客户行为模式的数据基础；每个业务行为对象包括但不限于客户个人信息、客户账户信息、交易流水情况、特定的交易统计信息以及交易环境信息。