[发明专利]一种金融欺诈识别与拦截的方法

权利要求书

1.一种金融欺诈识别与拦截的方法，其特征在于，包括以下步骤：

反欺诈系统端发起请求调用同步数据信息，管控平台从公安刑侦系统、蚂蚁金服系统拉取所需金融涉诈交易的数据信息，其中，反欺诈系统为银行侧平台，公安侧平台为管控平台；

管控人员登录平台WEB页面后，查看数据信息，其中，查看的数据信息包括授权银行可调用的平台功能及使用情况、目前高危欺诈数据整合情况、查看电子版法律文书请求及反馈信息；

当反欺诈系统端发起的请求已获得系统授权可使用，则管控系统接收到请求后验证通过，对请求信息进行处理并开始数据的拉取；

对于反欺诈识别所需的高危欺诈数据，通过对接公安刑侦系统、反电诈系统获取，其中，高危欺诈数据包括黑卡名单、嫌疑人账户数据；

数据拉取完成后，根据反欺诈系统端发起的经授权请求， 判断请求信息是否包括电子止付函或冻结函请求；

查看黑卡核验结果，反欺诈系统发起的电子止付函或冻结函请求在数据命中黑卡名单后，反欺诈系统向管控平台请求电子版法律文书，辅助银行对涉诈银行卡进行止付或冻结操作，其中，当统计管控平台验证通过后，将向银行侧平台下发电子止付函，当验证不通过，则反馈提示信息；

数据统计整合，其中，当数据统计整合阶段时，使用人员通过数据视图白板查看现有数据源统计视图、授权银行使用高危欺诈数据的监测视图及电子止付函请求情况视图；

反馈管控系统对反欺诈系统请求的信息处理后，输出给反欺诈系统相应的数据或信息结果。

2.根据权利要求1所述的一种金融欺诈识别与拦截的方法，其特征在于，数据统计整合包括以下步骤：在流程完成电子止付函或冻结函下发后，继续处理请求信息，完成数据的调用、更新，其中，调用或更新时的监测及信息传输，反馈输出数据、信息给反欺诈系统在该阶段完成。

3.根据权利要求1所述的一种金融欺诈识别与拦截的方法，其特征在于，反欺诈系统内容包括：在银行风控系统内建立反欺诈数据中心，参考已有的反欺诈数据中心及科信公安云数据中心，配置增加硬件、软件设备；复用已建的跨公安边界的通管局信息流查询通道，用于交易对象、交易链条的查询；拟通过内网与各有关机构有关单位的系统进行对接，用于在线诈骗信息流与资金流的查询；参考已有大数据基础平台，存储实时交易欺诈风险评估过程中产生的必要数据信息，依据测算一年约产生欺诈交易数据条数，估算占存储空间量；运用图形数据库，保存交易的信息节点和资金节点之间的相对关系，提供数据关系视图的计算操作；部署大数据分析算法，根据需要完成涉诈交易分析、涉诈卡号分析、涉诈人员分析、串并案分析；随着系统的运行，及时升级、新增分析算法；部署后台接口程序，用于天机系统、公安刑侦系统、蚂蚁金服系统、运营商平台的接口逻辑，接口数据的认证、鉴权、查询、获取、入库；根据用户端输入或执行条件，调用后台接口，用于数据获取、比对、清洗、关联业务逻辑。

4.根据权利要求1所述的一种金融欺诈识别与拦截的方法，其特征在于，统计管控平台的内容包括：在非银行侧部署统计管控平台用于监测反欺诈系统的使用，参考已有的管控数据中心及科信公安云数据中心，配置增加硬件、软件设备；拟通过内网与天机系统、公安刑侦系统、蚂蚁金服系统进行对接，用于平台查询高危欺诈数据及反欺诈系统在线诈骗信息流与资金流的调用；参考已有大数据基础平台，依据实际需求测算一年高危欺诈数据存储量、调用数据、信息传递估算占存储空间量；运用图形数据库，保存高危欺诈数据整合、授权银行调用数据情况、电子止付函请求及下发信息，提供相应数据关系视图的查询、更新操作；部署大数据分析算法，根据需要完成公安刑侦数据、天机系统数据、蚂蚁金服数据的整合分析，授权银行数据调用情况的整合分析、反欺诈数据更新分析、请求反馈数据整合分析；随着系统的运行，及时升级、新增分析算法；部署后台接口程序，用于天机系统、公安刑侦系统、蚂蚁金服数据的接口逻辑，接口数据的认证、鉴权、查询、获取、入库；根据用户端或反欺诈系统端的输入或执行条件，调用后台接口，用于数据传输、统计、关联业务逻辑。