中國(guó)銀行安全實(shí)踐案例：為何你能放心用手機(jī)銀行轉(zhuǎn)賬 500 萬(wàn)

编者按：科技的发展由量变到质变，带来了客户行为的变化，其实也带来了商业模式的剧烈变化。中国银行作为百年老店，有历史的传承，有很多经验，也有很多惯性。要适应这个时代的转换，它面对了更多挑战。在第五届互联网安全领袖峰会（CSS2019）上，中国银行总行网金部总经理郭为民介绍了中国银行的安全实践案例，为银行业提供了借鉴。

以下为郭为民的演讲文稿，略有删节和整理。

－－

［郭为民］

我们面临风险和体验的矛盾。

银行原来要保证交易风险还是信用风险，最擅长用的手段是给你增加条件，“你不要做我就最安全”。我们做手机的交易认证，原来要双因子认证，要密码，密码要有大小写字母，还要有8 位数字，三个月还要换一次，这还不行，我们需要你带着你的动态令牌，转帐时输入一个OTP6位实时在变的数字密码。这些措施都是为了保证交易安全，但给客户带来了极大的不便。所以，我们怎么能够在保证客户体验的同时，又能有效防范风险？

我们必须要应用新科技。

安全是木桶原理，木桶最重要的是不能有短板，短板决定了能装多少水。但是木桶对于客户体验而言，还有一个更重要的点，就是木桶不能有长板。如果木桶有一块板子非常长，对于这个木桶能装多少水其实没有任何影响，但是对使用的便利性有巨大的影响。怎么才能保证安全，同时又能够提升体验，这其实是永恒的话题。

我要分享一则案例分享，人工智能助力反洗钱。

大家对现在大经济环境比较了解，在中美之间的矛盾下，很多涉及美国的金融业务受到了影响，尤其是以美元清算、结算相关的金融业务受到了很大的挑战，有一段时间我们纽约分行里面坐满了做反洗钱的员工，因为实在太多了，我们有一年就新增了70 位员工，他们没有工位，最后只能坐到食堂做反洗钱的工作。

反洗钱很简单，就是做一个模式识别，有一定规则，根据这些规则看这笔交易有多少交易风险，然后再做相应的核查，再评估风险。如果风险满足我们的要求，这笔交易就可以做。

但是，这有两个非常大的问题：第一，成本太高；第二效率太低。用人工智能来解决这个问题，还是用大数据来解决这个问题，还是用其他什么方法来解决这个问题？后来经过实践，其实用任何单一的技术都解决不了这个问题，只有充分运用现在手里掌握的各种先进科技的有机融合，才能解决这个问题。这个案例也非常成功，替代了原来坐在食堂里的70 位员工。

首先，它是一个事中交易监控系统，就是在交易进行的过程中做的风险防控，不是事后，不是发生了再解决，这是第一个特点。

现在中国银行能够让你利用手机银行向任何一个人转 500 万，国内国外的其他银行都是做不到的，因为风险太大，不需要双因子，就让客户可以转 500万，不需要到柜台去签约收款账户，就是因为具备了我们非常有信心的身份认证。

电信欺诈怎么防范？确实是客户本人在做这笔交易，怎么能够阻断这笔交易？分析收款账户。收款账户的风险模型依靠原来中国银行的数据手段是做不到的，因为腾讯拥有海量的黑灰产数据，同时又积累了很多黑产对抗经验的模型，它对很多客户账户的风险等级有非常精准的定义，把这个因子引入进来，当客户做一笔交易时，我们就能有效地分析这笔交易是不是这个客户本人做的，是不是这个客户应该做的，我们能知道是不是他应该转一笔钱到某某某，这就非常重要，这比原来“不管多少因子的认证”往前迈进了一大步。

这个成绩来之不易，作为银行在防范尤其交易风险方面投入非常多。到 ATM去转帐，要看那个密码比登天还难，要把头凑过去，很简单，就是怕犯罪分子装摄像头把你的密码摄下来。如果我们用单一的手段去做，其实最后就像 ATM转帐一样要求延时 24 小时，把密码键盘藏得连用户自己都找不到，但是如果我们用新科技，中国银行的手机银行不需要携带动态令牌，直接可以转 500万，而且实时到账，这就是科技带来的力量。不仅有效地提升了效率，更重要的是更有效地防范了风险。

信用风险防控方面，运用大数据也非常有收获，中银 E贷产品是我们一款秒贷产品，所谓“秒贷”就是客户不需要申请，我们主动授信，可以金额达到30万，而且利率非常低。客户省去了以前繁琐要提交贷款资料，包括申请信用卡要提交收入证明、提交是否有共债，是否有其他借贷等，现在中国银行有能力给每一位客户预授信。

通过使用包括人工智能、大数据、云计算等等先进技术，现在中国银行有能力给每一个客户提供个性化的产品和服务。中国银行有 4亿客户，以前这是不可想象的，一个产品可能是为某一个客群，这个客群可能都是资产超过 20 万或超过 50万，只能针对客群定制产品，因为新技术，我们现在有能力给每一个客户量身定制产品和服务，这就是新技术给我们带来的能力。

via 。