编者按：为持续推进金融消费者教育和保护工作，中国互联网金融协会正在面向行业机构征集金融消费者教育和保护优秀案例，现陆续推出优秀案例展播。
案例名称：促进消费，守护人民——建信消金可持续反诈的实践
金融科技的飞速发展为电信网络诈骗提供了新的温床。诈骗分子借助尖端通信技术，精心策划骗局，其隐蔽性、技术性及跨地域性使得电信诈骗成为金融安全的重大威胁。随着诈骗手段的不断升级，从冒充公检法到百万医疗保险退款，诈骗手法层出不穷，严重侵害消费者财产安全，破坏社会信用体系。面对电信诈骗这一行业顽疾，建信消金深入研究关注人行、公安等有权机关通报的涉诈特征，时刻关注腾讯、蚂蚁等头部互联网企业的反诈动态，不定期与互联网科技公司、消金同业进行反诈经验交流，吸收采纳业内优秀经验技术。并采取了一系列措施，逐步提升了公司的反电诈能力，增强了对电诈潜在受害人的识别与保护。为适应外部欺诈手段的不断变化，公司自开业初期就致力于提升核心风控引擎的实时性、敏捷性能力建设。能够对业务流程和风险情况的实时监测，以及风控策略的实时调整，确保风险防御体系能够快速响应外部不法分子的手段变化。反诈工作需要全社会的共同努力和生态共治，开业以来，公司在获得客户隐私授权的情况下，注重内外部有效反诈数据积累：1.外部合作方面：公司引入了互联网、运营商等反诈数据，能够捕获受害人在互联网、通信、金融领域的风险信号。此外，通过人工核验、客户回访、贷后催收以及客户主动反馈等多渠道信息收集，不断丰富了电诈潜在受害人的样本库，为精确识别和防控打下坚实基础。2.内部挖掘方面：结合受害人反馈，公司复用建行集团的能力，在渠道端实时捕获关键申贷页面的高危行为，并及时阻断骗子与受害人的沟通。此外，公司加强风控埋点数据采集，能够进一步识别客户操作异常行为。从贷前、贷中到贷后，公司建立了一套完善的欺诈风险管理体系。1.贷前环节：通过实时监测业务异常和定期分析风险变化，提前发现潜在风险。2.贷中环节：识别疑似涉诈客户后，提供页面提示、延迟到账、智能核验、直接阻断等多种处置手段分级告警处置，最大限度地减少客户资金损失。其中，智能核验中的AI核验部分，应用了自然语言处理技术（NLP），能够在与客户交互中，实现话术规范，标准统一，精准获取客户正常诉求和客户回答时的异常情况，避免对客户的诱导，提醒并保护用户，不断提升核验工作的智能化和自动化水平。3.贷后环节：利用电诈样本和内外部有效数据，以及先进的机器学习技术，深入分析用户行为，识别异常交易模式和潜在风险后，通过算法模型对诈骗行为进行预测和识别，实现对潜在诈骗活动的早期预警。防控手段投产后，通过定期监控，择优转正有效措施，不断提升识别、防控的准确度和覆盖率，减少对正常贷款客户的误扰。建信消金已建立一套管理闭环，半自动迭代的反诈体系，通过不断研发、优化防控策略，在保障较低触发率、较高覆盖率的同时，有效劝阻拦截了大量电诈潜在受害人。2024年1月至5月，对电诈受害人的预警劝阻率不断提升，在成功阻止客户被骗的同时，也挽回了千万级的信贷资金损失。在这场与电信网络诈骗的较量中，通过实践，建信消金积累了反诈方面的宝贵经验和启示：1.兼顾业务发展、风险防控和用户体验。不发展才是最大的风险，不能因噎废食，平衡好发展、风控与客户体验。要在确保发展、防范风险的同时，注重提供便捷、友好的服务，减少用户的不便和困扰，增强用户的信任感和满意度。2.坚守合规和隐私底线。在所有反诈工作中，必须坚守合规性和保护用户隐私的原则。在收集和使用用户数据时，严格遵守相关法律法规，确保用户信息的安全和隐私不被侵犯。3.深化跨界合作。在反诈领域，跨界合作是提高效率和效果的关键。互联网行业、通信行业、金融行业、执法部门之间需要建立更为紧密的合作关系。通过共享信息、资源和技术，形成一张覆盖全社会的反诈网络。这种合作模式能够在诈骗行为发生之前就进行预警和防范，从而提高整体的防御能力。4.持续技术革新。技术进步给不法分子提供了便利，但也是反诈工作的重要支撑。必须不断探索和应用最新的科技成果，如大数据分析、机器学习、区块链、大模型等，知己知彼，不断提高诈骗行为的识别和预防能力。并建立和完善快速响应机制，确保一旦发现诈骗行为，能够立即采取措施进行拦截和处理。5.提高公众反诈意识。提高公众的防诈意识和能力是反诈工作的重要组成部分。需要通过各种渠道和方式，加强宣传，普及防诈知识，提高公众的警觉性和识别能力。让每个人都成为反诈的参与者和传播者，形成全社会的防诈氛围。通过汲取和融合各界的反诈经验，在全社会更加全面和深入地理解和应对电信网络诈骗的挑战，共同构建一个更加安全、和谐的金融环境。
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