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【央行85号文解读】如何加强支付风控 防范电信网络违法犯罪?

2019-06-13 13:38 作者:秩名 来源:硅谷网 HV: 编辑:吴丹 【搜索试试

那些打着早餐店名号背后却在夜间为赌博平台提供大额收单服务的虚假商户 ,盗取客户卡片信息进行游戏充值套现的欺诈商户 ,从事批量信用卡套现服务的套现商户 ,违规进行终端设备转移的移机商户 ,全都无处藏身了。

近日,央行再出重锤,针对目前电信网络新型违法犯罪不断“升级”,再次出台文件银发【2019】85号《中国人民银行关于进一步加强支付结算管理防范电信网络新型违法犯罪有关事项的通知》,并于2019年6月1日生效,6大类21条举措,进一步筑牢金融业支付结算安全防线。

重点条款解读

【对应条款】 第六条

【关键内容】 支付机构应当健全单位客户风险管理,根据评级结果动态调整单位客户付款总限额。要求支付机构对单位支付账户进行可疑交易特征监控,甄别可疑交易行为,对可疑客户进行核实,对确定可疑客户进行中止业务操作。

风控要点 】 对单位客户进行统一管理。

1、风控系统提供单位客户专用的评级页面和评级子项;

2、风控系统设置若干单位客户的风险交易规则,如对单位客户短时间内累计交易金额或短时间内关联交易账户设置预警金额等。

对应条款】 第十三条

【关键内容】 收单机构特约商户角度加强风险管理,对商户入网环节的各项信息进行严格筛查,明确指出不得对赌博、色情、互联网彩票、非法外汇、贵金属、虚拟币等违法交易提供支付结算服务。

风控要点 】 建立完善的商户入网审核机制,阻止风险商户入网。对商户提供的入网信息利用外部数据服务,自有名单体系,信息合理规则,进行识别判断甄别可疑风险商户。

对应条款 第十四条

【关键内容】 严格受理终端管理。收单机构为特约商户安装可移动的银行卡、条码支付受理终端时,应当对移动受理终端所处位置开展实时监测,并逐笔记录交易位置信息,对于无法监测位置或与商户经营地址不符的交易,暂停办理资金结算并立即核实;确认存在移机等违规行为的,应当停止收单服务并收回受理终端。

【支付机构改造点】 对移动终端进行改造,获取交易实时位置,对交易发生地监控。

风控要点 】 风控系统提供商户交易监控规则,如对当前交易发生地不属于商户经营地址、或当前交易发生地为空等设置预警策略等。

对应条款 第十四条

【关键内容】 对于连续三个月内未发生交易的受理终端或收款码,收单机构应当重新核实特约商户身份,无法核实的应当停止为其提供收单服务。对于连续12个月内未发生交易的受理终端或收款码,收单机构应当停止为其提供收款服务。

【支付机构改造点】 监控休眠商户。

风控要点 】 风控系统提供休眠商户监控报表,强化受理终端入网管理,运用大数据分析技术开展终端注册信息和交易信息的监测。

对应条款 第十五条

【关键内容】 强化收单业务风险监测。收单机构应当持续监测和分析交易金额、笔数、类型、时间、频率和收款方等特征,完善可疑交易监测模型。

【支付机构改造点】 对收单机构风险进行持续、多维监控。

风控要点 】 风控系统提供多维度收单监控规则,并采取多种管控措施。如依据商户敏感时段内的交易金额、商户当日大额交易金额的失败笔数等多种监控规则进行策略设置。

对应条款 第十六条

【关键内容】 要求完善商户分类巡检机制,对特约商户进行风险评级工作,根据商户风险评级结果确定巡检方式和频率。

风控要点 】 构建商户评级体系,利用商户入网信息和商户交易流水进行商户评级工作,评分过程中的评分项内容和权重可动态调整。

风控体系如何提升?

围绕收单业务的全流程进行风险监控,邦盛科技基于大数据实时智能分析技术“流立方”,研发了一整套高性能的收单业务全流程风险防控体系 ,主要包括商户入网审核、商户入网评分、商户交易评分、商户交易风险监测、地址模糊匹配服务、IP风险分析服务、gps解析服务等重要模块。

交易前 对入网商户进行严格的申请审查,防止坏商户入网;在交易时 ,通过规则模型实时监控每笔交易流水,对虚假商户、欺诈商户、移机商户、套现商户、违法商户等进行甄别预警、事中干预,并智能匹配处置管控策略;在交易后 ,定期更新客户风险评级结果,为风险防控和业务开展提供依据,完整的构筑了一套合规、高效、智能的全流程收单业务风险防控体系。

商户入网阶段

在商户入网阶段,根据合规文件、商户风险防控、业务准入等要求,建立商户准入风控体系 ,在源头识别风险商户 。对商户提交的入网申请信息进行自动判别,对申请信息不符合要求的商户进行提醒干预。在商户入网阶段可以有效防控虚假商户申请、风险商户申请、批量商户申请等行为 ,提示商户申请信息中的风险点,如身份证过期、营业执照过期、身份证信息和工商法人信息不一致、虚假地址申请、地址重复申请、命中工商税务法院黑名单、命中洗钱风险名单等。

商户交易阶段

在商户交易阶段,利用商户信息、消费客户信息、交易流水信息等大数据,实时监测计算商户交易特征 ,如交易笔数、交易金额、交易频率、交易时段、付款卡归属地、交易时地址、付款卡类型占比、商户类型、金额尾数等等特征,建立风控规则模型 ,实时监控每一笔交易 。可对问题交易进行事中预警干预,防止客户资金损失;对问题商户进行资金管控等操作,防止资金转移。

商户交易后阶段

拥有商户入网信息和累积的商户交易信息后,商户评级模块可以对存量商户和新入网商户自动进行定期的商户评级工作 ,评级内容主要分为商户入网评分和商户交易评分。

商户入网评分根据商户提供的入网信息进行评分,如商户MCC码、商户入网时间、证件号码是否到期、营业执照是否到期等信息。商户交易评分根据商户日常交易流水进行评分,分析商户的交易活跃性,合理性。评分项可包括风险交易占比,重复客户交易占比,近期月均交易金额,近期月均交易笔数等指标。商户评级结果可由商户入网评分和商户交易评分共同决定,评分过程中的评分项内容和权重均可根据策略动态调整。不同评级结果的商户可以适配不同风险等级的风控规则模型 ,商户最终评级结果还可用于商户的阶梯优惠费率,匹配不同巡检方式和频率,动态限额等业务场景。

商户位置难点

一直以来,收单行业对商户交易地的定位,对商户申请时填写的地址文本解析定位,都是难点问题,而位置信息又是移动终端风控判断中依赖的重要维度。 为了充实交易特征中的位置信息,邦盛 科技的风控 解决方案联合运用 G ps解析服务、IP解析服务、地址模糊匹配服务这三项数据能力,对申请和交易信息中的地址信息进行补充和标准化。

Gps解析服务可以将经纬度信息解析为地址信息;IP解析服务中的IP归属地解析可以查询IP地址的归属地;地址模糊匹配一方面可以将商户输入的地址文本进行标准化解析,另一方面还可以判断不同地址之间的相似度。

丰富了地址信息后,我们就可以进行不同地址间的比对,比如判断是否有短时间内相似地址的批量申请行为,判断新入网商户地址与存量商户地址是否相同,判断商户注册地址和交易时地址的差异等,来有效识别虚假申请和移动终端的移机和移码行为。

对银行和支付机构来说,央行提出了更高要求。支付结算业务日趋复杂,面对黑产和不断翻新的电信网络诈骗,金融机构必须运用最新的金融科技技术来抵御风险,合规与风控并肩前行。

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