深度剖析澳大利亚联邦银行反欺诈,SAS欺
一般情况下,银行往往采用相互孤立的方法防范欺诈,一个部门管理支票欺诈,另一个部门管理信用卡欺诈。而澳大利亚联邦银行采用单一平台全面防范包括洗钱在内的各种金融犯罪活动。
澳大利亚联邦银行采用SAS解决方案之后,支票欺诈检测水平比原有系统提高了一倍,网上银行欺诈报警率提高60%。在近期的一个专访中,澳大利亚联邦银行安全部常务总经理兼首席安全官谈了一些自己对联邦银行采用SAS的看法,并强调采用同一平台防范金融犯罪的重要性。
“通过SAS解决方案,使损失率的有所下降,从而显著降低了联邦银行的欺诈亏损。”
——澳大利亚联邦银行安全部常务总经理
兼首席安全官JohnGeurts
访谈内容
Q您为什么选择利用单一平台来进行统一管理?AGeurts:金融犯罪日益猖獗。本国及跨国犯罪团伙的组织和作案手段非常狡滑。同样重要的是,澳大利亚联邦银行提供一整套金融服务,包括零售银行、私人银行、商业银行、机构银行、基金管理、退休金、保险与投资以及理财产品和服务。
之所以采用单一平台进行管理,是因为我们需要针对独立的产品、不同的渠道或地理位置全面监控欺诈和金融犯罪活动。同时,我们还要实现规模经济、降低数据存储成本、实现集团内部信息共享。此外,我们需要灵活地在平台上添加新的产品、服务和渠道,而成本要比重新安装一套定制的欺诈检测系统低得多。
一体化方法还可以保证数据完整性和建模的先进性,使我们能够显著提高业务活动中的报警率、正误判别比和欺诈检测率。我们要求欺诈检测系统满足未来需求,能够应对可预见和不可预见的业务要求。
Q您是一次性全面完成系统迁移吗?AGeurts:不是,我们采用分期方法构建金融犯罪防范平台,将各种功能逐步迁移到平台上,包括网络欺诈、内部(人员)欺诈、申请欺诈、支票欺诈、商户欺诈和借记卡欺诈等。
同时,我们还利用平台进行必要的分析,以充分发挥信用卡欺诈系统的效力,这套系统是信用管理局提供的。当然,支持反洗钱/反恐金融监管的交易监控也采用同一平台。这样,减少了大量数据整合与重复性数据管理工作。
Q您如何解决人员玩忽职守或内部欺诈问题,这方面的问题一般采用“现成”解决方案是无法解决的?AGeurts:必须说明的是,我们并非专门监控我们工作人员的银行帐户,这是一个普遍误解。我们的工作人员享有与我们的客户一样的隐私保护权利。我认为,我们采用的先进方法既可以保护工作人员的隐私,同时也可以避免集团客户和个人客户受到内部欺诈。
放在过去,这可真像是大海捞针。我们了解了大部分检查此类犯罪活动的方法,但在没有详细数据的情况下,几乎根本不可能检查出从事犯罪活动的人。你要防范的是知道并能够访问银行系统,了解我们内部控制环境的人。而能够利用先进的模型和数据挖掘,检查我们的人员与在银行开设的一个或多个帐户之间的异常行为,正是这种平台方法的重要价值。
内部欺诈参与大量可疑洗钱和恐怖主义融资行为。因此,我们需要掌握大量不仅仅与银行帐户相关的数据,这需要利用平台进行全面管理。我们还需要了解支票欺诈和申请欺诈,没有平台是无法具备这种检测能力的。
Q您给欺诈检测设定的目标很远大,但这是否对所需数据提出了新的挑战?AGeurts:我们最初低估了这项工作的复杂性。过去积累的数据根本不可能帮助我们实现预期目标。数据的整合程度和可用性达不到所需的水平。为解决这一问题,我们需要抽取资源系统中的部分数据,特别是银行活期存储系统中的数据。
我们必须排定先后工作顺序,确定首先解决哪个系统等。这是一个庞大的工程,但当我回过头来查看所取得的成果时发现,构建可供澳大利亚联邦银行用来掌握正确数据的重要系统具有十分关键的意义。
Q目前取得的成果如何?AGeurts:提高了支票欺诈检测效率,正误判率由过去的2,:1提高到近:1,提高了95%,报警率也得到同样改善。采用基于SAS的FCP[防止金融犯罪平台],我们的支票欺诈检测率改进了一倍。网上银行欺诈报警率和欺诈检测率提高60%以上,我们的信用卡欺诈检测平台正误判率一直保持在1:12的水平,这一数字优于行业基准。
最重要的是,从指标方面看,我们的支票和网络欺诈收入损失率,比五年前分别提高50%和80%,我们的信用卡欺诈损失也取得明显改善。在五年来业务量持续增长的情况下,自年7月实施FCP以来,损失率的下降显著降低了集团因欺诈导致的损失。
Q投资回报率如何?AGeurts:通过淘汰大量原有系统,我们仅用几个月的时间,便在欺诈检测效率方面快速取得收益。在业务增长的情况下,我们并未增加工作人员。工作人员可在SAS解决方案的帮助下完成自己的工作。
Q您有哪些经验方面的体会?AGeurts:我们需要访问现有资源中高度精细的数据,因此采用的系统必须支持交易分析、建模和数据发掘,而且实施伙伴也是十分重要的。SAS为这个解决方案融入了大量专业知识。
解决方案
SAS反欺诈解决方案使联邦银行可将各个分散的信息迁移到一个平台上,用以分析交易和客户活动,开发新模型和优化已有模型,从而提高欺诈检测效率并生成报表。SAS与Tera-data合作,帮助该银行实时访问不断变化的客户信息,迅速识别可疑行为,并在发生这种情况时采取相应措施。更加有效地检查所有银行业务中的欺诈。
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