在数字化浪潮席卷全球的今天，银行业作为金融体系的核心，正面临着前所未有的安全挑战。网络诈骗手段的层出不穷，对银行的账户安全体系提出了更高要求。为了应对这一严峻形势，同盾科技积极发挥其在风控技术领域的专长，成功助力某国有银行构建了账户级反诈动态管控体系，旨在通过科技手段为银行筑起一道坚实的安全屏障。

据了解，该管控体系基于该行行内已有的客账资金交易数据等，基于安全授权环境内，开发智能反诈AI模型及配套非柜面限额动态管控所需的各类模型，完成智能化反诈AI风控及动态限额管控的体系建设。

近年来，同盾科技通过多个银行AI反诈项目，对账户分级分类及风险管理体系进行了深度探索与研究，已形成了成熟的标准体系方案，可针对银行对公账户、对私账户风险监测、评级及管控体系整体架构规划给出具体操作建议。在此项目中，同盾科技为该国有大行规划了清晰的项目方案，其中包括7大部分：

一是做好账户类型分类，由于不同交易活跃度账户、是否新开账户可用于账户风险评级、价值评级的数据不同，且风险特征具有差异性。因此，同盾建议划分四种类型账户子类型，新开户账户、存量账户睡眠户、少量交易异动户及活跃户，并针对不同类型设计差异化管控策略，实现精准账户限额管控。

二是定好账户风险评级，围绕该行客账基本属性信息、外数司法信息、全渠道行为及交易信息等，基于规则、模型实现跨渠道、跨场景、全流程、立体的多层级评级体系，精准有效实现账户风险评级，其中对应不同账户类型特征分类构建包括新开户、存量账户、事中交易等各类风险评级模型及动态决策流等。

三是构建客户价值的量化评价模型，通过离线模型衡量客户在该行的活跃度、贡献度、消费理财习惯等价值评价，与风险维度进行双重矩阵式决策，以支持构建客账适配的限额管控机制。

四是建立账户动态限额测算及管控，账户限额、提额的具体额度不仅依赖单重风险识别的精准度，还需结合价值维度，通过对账户历史往期的消费行为习惯，并结合前后环比价值提升比率作为系数，根据账户实际交易所需测算额度，给予合理限额建议及管控措施。

五是梳理客账风险画像标签体系，其中包括静态标签、动态标签、案件提炼标签、设备类标签及行内自有模型结果标签。一方面要明确好标签定义，确保标签的一致性和准确性；根据业务需求和风险控制目标，筛选出重要的标签，并进行分类。另一方面，要对每个标签进行赋值，确定每个标签的权重，可根据历史数据和业务经验来确定权重，也可以通过机器学习等方法进行优化。由于客户信息和风险状况不断变化，需要定期更新和维护标签体系，可以定期收集客户数据，对标签进行更新和优化，以确保标签体系的实时性和准确性。

六是对监控指标及效果进行评价，首先是限额管控成果，评估对行内业务及交易提升的贡献指标，比如电子渠道签约率、因限额管控的交易打扰率、客诉率等结果指标；其次是风险管控态势，评估风险管控影响的业务指标，比如网络金融限额管控涉及的账户数、交易数、客户数占比及变化趋势等。再次是管控策略效果，评估风险管控策略及模型效果指标，比如风险识别准确性、公安案件召回率等变化趋势。

七是做好系统功能需求规划，实现监控指标可视化，建立全局视图，总览全行、分行风险情况及风险管控情况，支持随时调整决策；同时建立各渠道管控视图，总览全行、分行风险情况及风险管控情况，支持随时调整决策。同时覆盖客户、账户和渠道层的风险画像，实现业务发展态势及风险态势分析。

在同盾科技的助力下，该国有银行成功构建了账户级反诈动态管控体系，这不仅是对现有安全体系的有力补充，更是对未来安全挑战的前瞻性布局。通过实际运行证明，该体系有效提升了银行的风险识别能力和应对效率，为保障客户资金安全、维护银行声誉提供了有力支撑。展望未来，同盾科技将继续深耕金融风控领域，与更多金融机构携手合作，共同应对日益复杂的金融安全挑战。

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