金融机构联防联控显成效，仅2个月保护数百位受骗用户

　　“金融机构信息共享、风险共治”长期以来面临着隐私安全、技术安全、商业竞争等问题和挑战。12月9日，第五届上海金融科技国际论坛上，一个将隐私计算注入反赌反诈的项目给出了创新的解法。该项目基于摩斯隐私计算技术及蚂蚁反赌反诈风控技术，在数据可用不可见的前提下，支持上海华瑞银行构建赌诈识别模型，风险识别率显著提升，仅上线2个月内保护数百名客户，获得了上海金融科技优秀解决方案。

　　电信诈骗、跨境赌博等问题危害经济安全，影响社会稳定。涉赌涉诈“资金链”治理是央行及各金融机构的重要工作。但单个机构的赌诈数据样本不充足，不足以支撑构建高效的识别模型。此外，单个机构无法完成对赌诈交易链路的完整追踪，被动式处理举报工作，无法高效保护受害人。人民银行联合有关部门印发的《电信网络诈骗和跨境赌博“资金链”治理工作方案》中，强调推动实现行业信息共享，将“联防联控、长效整治”作为基本原则。

　　由于联防联控过程中涉及用户隐私和商业机密，无法直接进行数据交互，隐私计算成为解决数据安全合规流通的关键手段。据介绍，在该项目中，双方通过蚂蚁提供的摩斯隐私计算平台进行数据加密交互及机器学习建模，实现数据流通全程可用不可见。在联合建模过程中，蚂蚁融入了8年反赌反诈工作中归纳总结的风险识别特征，用于提升模型能效。在业务开展过程中，赌诈识别模型可对交易账号进行实时风险评分，帮助银行提前阻断风险。上海华瑞银行数字风控部相关负责人表示，“上海华瑞银行率先将该模型用于赌博风险防控、电诈受害人保护、资金风险管控等方面，取得了显著的治理效果，仅上线2个月内，保护数百名被电诈客户，挽回损失金额数百万元。也期待更多金融机构能一起合作，形成更完整的‘资金链’联合治理体系，提升金融行业整体安全水位。”

　　公开资料显示，蚂蚁自2015年开始探索反赌反诈的智能风控技术，并于2016 年起布局隐私计算，探索行业数据协作的创新方案。其商用隐私计算平台蚂蚁链摩斯，在联合风控方向上已服务80余家金融机构。（CIS）