近日公安部研究起草了《网络犯罪防治法征求意见稿》以下简称《征求意见稿》并向社会公开征求意见。这部共7章68条的法律框架不仅是国家构建“打防结合、源头治理、协同联动”治理格局的重要里程碑更是对电信运营商、金融机构、互联网平台等网络服务提供者防治义务的全面重塑。对于处在资金流转核心节点的金融机构而言《征求意见稿》不仅划出了明确的“合规红线”更为智能风控体系建设提供了“权威指南”。当防治重点从“案后追查”转向“关口前移、防范为先”时金融机构要从海量的账户活动中精准识别风险交易积极履行法律赋予的“第一道防线”职责解读《征求意见稿》金融机构的“合规红线”与“建设指南”《征求意见稿》的核心在于通过建立具体的防范制度阻断网络犯罪的生态支撑。针对金融机构《征求意见稿》从基础资源管理、生态治理到防治义务构建了一个全方位的监管矩阵。1.实名制《征求意见稿》第二章详细规定了网络基础资源管理制度。其中第十一条明确禁止个人和组织非法开立、买卖、租借银行账户及支付账户。金融机构作为账户开立的主体必须提供真实的身份核验。第十六条更进一步要求建立动态身份核验制度对存在异常操作的账户进行实时核验未通过者需采取限制、暂停或终止服务的措施。2.履行主动监测与阻断义务在《征求意见稿》第四章“网络犯罪防治义务”中第三十八条明确规定金融服务提供者应当采取必要措施监测发现违反规定的异常注册、控制、使用银行账户、支付账户的行为并及时阻断、处置。这意味着金融机构不能再仅作为被动的信息接收方而必须具备主动识别黑灰产特征、拦截异常交易的防御能力。3.强化支付结算的生态治理网络犯罪的本质是利益驱动。《征求意见稿》第三章重点规制了支付结算等黑灰产业链条。第二十六条明确禁止为他人提供非法资金转移、取款或通过虚假交易实施非法资金转移等服务。第四十条要求支付服务提供者监测发现支付金额明显异常、账号使用频次异常等可疑交易行为。4.鼓励人工智能技术应用《征求意见稿》高度重视AI在网络犯罪防治中的作用。第八条明确提出国家鼓励、扶持人工智能等网络犯罪防治技术的研究开发和推广应用。第九条提出国家鼓励和支持网络相关行业组织开展网络新技术新应用监测分析、网络犯罪态势及产业链条分析、网络犯罪风险动态评估。5.严格的合规要求与惩戒措施《征求意见稿》的发布标志着合规不再是金融机构的“可选项”。第六十条规定若服务提供者未落实防治义务或实名注册制度情节严重的将面临五十万元以上五百万元以下罚款并可能被责令停业整顿、吊销业务许可。此外违规行为还将记入信用档案并面临民事责任乃至公益诉讼的风险。金融机构的“必修课”落实合规要求直面四大挑战尽管《征求意见稿》框架已经清晰但金融机构想要快速落实相关要求仍面临巨大的技术挑战和业务压力1.网络犯罪手段迭代快网络犯罪团伙利用黑卡、黑号、虚拟拨号等技术手段不断规避监管进行电信网络诈骗、洗钱等非法行为。传统基于静态规则的风控模型具有滞后性难以快速识别黑灰产的新型犯罪手段。2.海量数据处理难金融交易具有高频、海量的特点。如何在毫秒级时间内从庞杂的数据流中识别出“支付金额异常”或“频率异常”是对金融机构检测平台算力与算法的双重考验。3.账户关联隐蔽性强现代网络犯罪强调链条分工、团队协作。为了转移资金、躲避监管涉案资金会在多个层级的账户间快速流转。金融机构仅凭监测单一账户难以发现背后的犯罪团伙和资金链。4.合规与体验的平衡金融机构落实《征求意见稿》的“动态核验”要求时如果频次过高或手段生硬可能严重干扰正常用户的用卡体验。如何精准识别异常行为做到“无感风控、精准打击”是金融机构的核心痛点之一。ARM升级账户监测体系金融机构落实《征求意见稿》的相关要求需升级账户监测能力建立基于账户全生命周期管理的“事前预警、事中控制、事后监测”的全方位动态风险监测系统。芯盾时代账户风险监测平台ARM采用自主研发的AI技术、终端安全等核心技术包含数据管理中心、决策模型中心、账户分析中心、案件管理中心、系统管理中心五大模块帮助金融机构监测全渠道的账户开户、变更、销户和交易风险建立基于账户全生命周期管理的动态风险监测系统帮助金融机构落实《征求意见稿》要求为打击网络犯罪提供坚实支撑。借助芯盾时代账户风险监测平台ARM金融机构能够一站式实现以下功能1.开户/入网风险核查落实“实名制”要求借助芯盾时代ARM金融机构能够守好开户/入网的“第一道关口”落实《征求意见稿》对于“实名制”的相关要求。芯盾时代ARM能够整合金融机构内部和外部的身份信息数据在开户环节帮助金融机构实现身份核验、黑灰名单筛查、风险关联分析三重风险核查在确保用户身份真实性的同时查验用户是否在监管黑名单之内。同时关联分析法人身份证关联存量数异常、地址关联存量数异常、异地开户等风险信息让业务人员与风控系统更全面的掌握客户身份信息。2.交易风险实时监控履行防治义务芯盾时代ARM能够对金融机构全渠道业务进行实时监控帮助金融机构实时阻断风险交易履行网络犯罪防治义务。ARM中的终端威胁态势感知系统能识别出设备是否被批量控制软件操控或是否存在虚拟定位、网络环境异常等规避监管的行为企业级决策中心能够根据风险特征对每一条交易数据进行风险打分和定级在毫秒级时间内向业务系统反馈风险处置意见让风控人员和业务系统高效、准确地识别和防控交易风险。当发现账户进行异常操作时ARM能够自适应执行二次认证、人工审核、阻断交易等风控措施满足《征求意见稿》中“动态身份核验”的相关要求。3.账户风险分类分级优化风控策略芯盾时代ARM整合金融机构内部、外部数据通过模型对账户进行分类分级将所有账户分为正常类、关注类、审慎类、禁止类四大类并对关注类中所有账户进行更细致、深入的风险级别评估。金融机构可以根据分类分级结果对账户进行差异化管控动态调整交易额度、交易渠道在满足合规要求的同时保障用户体验。4.账户风险联控核查深挖黑产资金链芯盾时代ARM利用自主研发的关联图谱、机器学习等AI技术能够帮助金融机构提炼账户之间的关联风险特征生成资金流向图风控人员能够快速获取资金流向网络并借助多维、多层级的可视化关系网图谱对账户关系拓展研判顺藤摸瓜发现黑灰产资金链进而挖掘涉诈、涉赌、涉洗钱团伙。此功能金融机构能够对监管机构下发的风险核查名单进行排查清查存量账户中的风险账户与监管机构联防联控有力打击网络犯罪。芯盾时代账户风险监测平台ARM支持可视化配置业务或风控人员无需精通技术、无需依赖IT团队即可完成策略部署让金融机构更简单、更高效的监控账户风险。
