风控前置 – 助力银行业动态防护业务风险
“传统金融反欺诈系统更多关注在客户账号、欺诈交易信息以及业务逻辑异常，然而现在的业务欺诈，者都采用真实的身份和信息，通过自动化工具实现批量业务操作，传统风控是无法透视出这种自动化拟人操作的。前瞻性的风控系统更需要实现风控前置和精准采集、即刻识别是工具还是真实人的操作行为。”
4月19日，在以“拥抱金融科技，重构中小银行发展模式和生态”为主题的2018银行业金融科技新知论坛上，瑞数信息技术总监吴剑刚应邀发表主题，并做出如下大桥未久atad分享。
今天，银行业务所面对的外部愈发复杂，安全不断加剧，特别是利用工具展开的自动化已经愈演愈烈。Gartner的2018年在线欺诈报告中已经把反欺诈的核心转向对自动化的防护。同时指出，“最具前瞻性的反欺诈领导者应将防止自动化纳入其端对端客户账户和交易的中”！
银行业务在向互联网迁移的过程中，面临大量的自动化。吴剑刚提到：“撞库、身份、线易欺诈、营销资源被抢占、信息被爬取、批量网申、开户以及零日漏洞等新兴最显著的特点就是大量使用工具，其特征是大量利用虚假身份或者的身份，通过工具和程序进行自动化的性操作，而且这些操作是利用的正常业务逻辑进行，因此令传统风控手段变得难以区分其真实性，从而无法实现有效防护。”
瑞数动态安全防护技术可以实时识别自动化工具并给予实时拦截。帮助金融机构提前做好防护，应对业务欺诈，充分实现“风控前置”。
2.动态验证技术高效识别用户端和客户端行为并生成指纹标识，从而甄别出“人”还是“自动化”操作。
3.动态混淆技术对客户端输入、提交的数据内容进行混淆变化，从而在服务器与客户端之间实现持续的双向动态加密，既隐藏了页面漏洞、也增加了服务器行为的不可预测性。
4.动态令牌技术通过对当前访问页面内的请求授予一次性令牌，判别是正常还是异常的业务逻辑访问，从而确保执行正确的业务逻辑。
5.动态平台可对客户端进行精准采集和行为分析，通过机器学习和人机识别技术实现交易安全、业务欺诈、端点指纹机以及人机行为。
传统防御手段大多是基于特征库、规则进行检测和防御，基于挖漏洞堵漏洞方式解决安全问题，因此传统防御更多是被者牵着鼻子走。瑞数的动态防御则是主动地牵制、制衡和者，通过把被对象自身进行一系列动态的变化，让者无法预测，让彻底放弃。
吴剑刚总结道：“瑞数动态安全技术在反欺诈中最大的价值就是充分实现了风控前置，一方面，瑞数的动态安全技术无需依赖传统风控的规则与特征，做到实时人机识别，对存在漏洞和无漏洞的业务异常行为进行实时识别欺诈和拦截。另一方面，通过精准采集实现强抗逆向能力，数据采集的准确性，对安全数据与人机识别数据做到重要补充，帮助现有风控系统实现最佳决策判断。
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