近日,人民银行有关部门就虚拟货币交易炒作问题约谈部分银行和支付机构,要求必须严格落实监管规定,切实履行客户身份识别义务,不得为相关活动提供账户开立、登记、交易、清算、结算等产品或服务。各机构要全面排查识别虚拟货币交易所及场外交易商资金账户,及时切断交易资金支付链路。要分析虚拟货币交易炒作活动的资金交易特征,加大技术投入,完善异常交易监控模型,切实提高监测识别能力。要完善内部工作机制,明确分工,压实责任,保障有关监测处置措施落实到位。
事实上,监管部门在 2013 年就发布了严防虚拟货币交易的禁令,冻卡也早有先例。但币圈的疯狂并未停止,为了避免银行账户冻结,有的选择了OTC交易(场外交易)。 2020 年,多部委联合加强行业监管,在全国范围内推进“断卡”行动。有分析认为,打击两卡犯罪是币圈风险高发的重要原因之一。
近日,央行联合监管部门再次发布公告,要求金融机构、支付机构不得直接或间接为客户提供虚拟货币相关服务,全面封禁虚拟币交易的“行动号角”已经吹响。(回顾上篇)针对人行监管要求,各金融机构如何进一步加大排查和处置力度,加强对虚拟货币的交易资金监测,切断虚拟货币交易炒作活动的资金支付链路?
邦盛科技风控研究院专家认为,对虚拟货币的风险排查可以从三个方面进行:
第一阶段:专家规则
金融机构、支付机构在排查和分析虚拟货币交易风险时,可以先从虚拟货币承兑商(做市商)的账户开始。相对于普通的虚拟货币投资者,虚拟货币承兑商的交易存在交易频次频繁、累计交易金额巨大、交易时间连续性强、交易对手众多且分布广泛等风险特征,更容易提取分析和识别。
在识别出可疑虚拟货币做市商账户的基础上,通过交易对手研判,可以更容易地识别出参与虚拟货币交易的普通个人投资者账户,并做相应地预警和管控。
如果金融机构、支付机构已经掌握了一些参与虚拟货币交易的账户,则可以根据这些黑样本进行特征分析,从而更快捷、更精准地制定出虚拟货币交易反欺诈专家规则。
在服务实践中,邦盛科技风控专家建议,根据专家经验和行内黑样本,从交易金额、频次、时间、笔数、交易对手等多方面进行分析,结合账户的开户信息,从而设置虚拟货币反欺诈规则及其风险权重,提取触发风险程度高的名单。
第二阶段:关联图谱
由于虚拟货币交易频率高、金额大,虚拟币承兑商为了规避银行风控系统,会采用多账户分散交易,因此需要进一步分析虚拟币交易账户之间的关联关系,挖掘虚拟货币交易社团。此时,可以根据第一阶段排查的风险名单,及行内黑名单,进行关联分析,进一步挖掘风险社团。
第三阶段:机器学习
在积累了充足黑样本的前提下,邦盛科技风控专家建议建设机器学习模型,根据风险发生概率阈值对应的召回率、准确率,提取名单,侧重对黑样本的覆盖率。在专家规则和图关系积累足够的黑样本后,可以使用机器学习建模创造出更多的特征和更多的黑样本,反馈并优化专家规则和图分析,形成风险分析闭环,通过排查机器学习模型风险名单,从而确认风险账户并管控。
目前邦盛科技服务的多家银行,已经开展了虚拟货币交易风险的排查和识别,通过加强支付交易环节风险监测,加强账户和商户管理,并持续对签约商户进行风险监测,部署风险算法模型等多种措施,严禁虚拟货币交易和打击治理,严格落实监管要求。
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