不要沦为“钱骡”

2024年11月,英国广播公司(BBC)发布了一篇关于 Darren(化名)的报道,他26 岁,来自曼彻斯特,为了成为一名职业模特,他正在攒钱找摄影师为自己拍摄一套作品集。

在成为“钱骡”(money mules)之前,Darren 从未听说过这个词。他看到朋友的社交媒体上有这样一篇帖子:“今天你想赚快钱吗?”帖子里有汽车、手拿50英镑钞票和度假的照片。他说:“这些都很吸引人,而我正需要钱。”

在与朋友交流后,Darren 分享了他的银行信息,当天就有4000 英镑打入了他的账户。Darren 说:“我的银行余额有四位数,这让我很不习惯。”他说,这似乎好得很不真实。他最终发现事实的确如此。

银行发现了此次欺诈活动。取款机吞掉了他的银行卡,银行关闭了他的账户。据 BBC 报道,Darren 被列入了黑名单,六年内无法开通银行账户,不能办理信用卡、贷款或抵押贷款。

Darren 的故事背后,是钱骡活动的泛滥。

2024年,英国银行联盟(UK Banking Consortium,英国主要银行之间的欺诈情报共享合作组织)发现,通过钱骡网络进行转移的付款总额高达1.3亿英镑。平均每个网络有15名钱骡通过三家以上银行账户转移约7700英镑。

2024年末,英国支付系统监管机构(Payment Systems Regulator,简称“PSR”)发布了一项新规定,改变了授权推送支付(又称“APP骗局”)的偿付标准,受害者的银行和接收资金的金融机构各承担一半的责任。

此举迫使所有金融机构和支付供应商重新思考如何防范风险。只关注资金流出已经无法满足需求了。现在,流入的资金也有同样的责任风险。每天数以百万次的进账交易必须经过审查,以防潜在的欺诈。如果无法做到这一点,各大银行就会遭受重创。

Rob Woods

律商风险欺诈与身份识别市场规划总监

数据来源:《UK Finance 2024年度欺诈报告》

阻止钱骡,阻止诈骗

授权推送支付(APP)欺诈的中心是一支钱骡大军,他们受雇为诈骗者清洗不义之财。每一起诈骗都需要一个目的地银行账户。受害者的钱款汇集到钱骡的账户,然后通过银行系统继续转移,并通过每次转账和交易使其合法化,直到原始赃款无法辨别和追踪为止。这些钱骡账户与真实客户基本没有区别。

它们隐藏在银行数以百万计的活期账户中,静静等待,随时准备执行“放骡人”的指令。当这一天到来时,资金就会到达账户,并通过另一笔银行转账被迅速转走——有时转给一名收款人,有时转给多名收款人。就这样,钱就被转移了。

因此,对于像 Metro Bank 这样的英国大型银行来说,风险是很高的。如果他们不能从每天处理的数百万笔真实交易中发现并清除钱骡,就无法从源头上解决欺诈问题,也无法保护自身免受授权推送支付(APP)欺诈转账的影响。

这就是 Metro Bank 与励讯集团旗下公司律商风险合作的原因。

数字的力量

律商风险是一家全球数据和分析服务提供商,在帮助银行应对诈骗方面有着丰富的经验。律商风险利用其全球交易洞察数据库——律商风险全球数字身份网络(LexisNexis® Digital Identity Network)中的数据和欺诈洞察力,为英国前十大银行提供先进的分析技术和定制模型,帮助他们检测和预防欺诈,是他们值得信赖的合作伙伴。

数据科学家专家团队与 Metro Bank 的欺诈团队密切合作,从他们的调查中获得第一手资料,配置能够发挥最佳性能的解决方案,以发现隐藏在银行中的钱骡账户。

确凿证据

幸运的是,律商风险数据科学团队掌握了大量证据。通过仔细分析已知的钱骡账户的账户行为模式,该团队能够清楚地刻画出它们的运作方式。他们注意到,有几种行为将这些账户与正常的银行客户区分开来——这些确凿的数字证据有力地指向了钱骡活动。

最重要的是,他们发现的并非是单一行为,而是三组截然不同的行为,这些行为与钱骡最初是如何被招募的有关。这些人既有专门为了当钱骡而开设账户的个人,也有此前一直是普通银行客户的人。这也使得一些人比其他人更容易被发现。

律商风险的专家团队从这一关键洞察力出发,利用先进的建模技术和行业情报,通过机器学习提供了一个解决方案,该解决方案不仅能够近乎实时地有效检测钱骡活动,而且还具有可扩展性,能够应对每天的数百万笔交易,并适应 Metro Bank 不断变化的要求。

Adam GlowackiMetro Bank 欺诈分析经理 

“其中一个最大的挑战是,并非所有的钱骡账户乍看上去都很可疑。有些一开始是正常的客户账户,后来才被收买或成为欺诈活动的同谋。”

解决方案:
利用机器学习进行更智能的欺诈检测

Metro Bank 与律商风险合作,采用细致入微且极具针对性的方法来应对这一日益严重的威胁。他们利用近乎实时的数据分析建立了一套欺诈检测系统,帮助识别和打击社交媒体欺诈者。

通过利用律商风险全球数字身份网络(LexisNexis® Digital Identity Network)的强大功能以及收款账户智能和先进的机器学习,Metro Bank 能够更清楚地了解潜在的可疑活动。针对特定行为训练钱骡模型,使 Metro Bank 能够比以前更高效地检测账户,从而在造成严重损失之前将账户关闭。

“通过利用先进的数据分析技术,我们能够近乎实时地阻止欺诈交易,这帮助 Metro Bank 极大地减少了经济损失,同时保护了他们的客户。”

Rob Woods,律商风险欺诈与身份识别市场规划总监

成果: 改变欺诈防范的游戏规则

在短短6个月内,该模型就标记了超过250万英镑的欺诈性支付,比以前的欺诈检测方法提高了105%。这些被标记的交易占了 Metro Bank 在此期间发现的已确认欺诈案件的五分之一以上。

在 PSR 新规下,Metro Bank 通过及早阻止这些欺诈行为并发现钱骡账户,节省了数百万英镑的潜在赔偿费用。

为客户提供将公共和行业特定内容与先进的技术和算法相结合的基于信息的分析和决策工具,帮助客户评估和预测风险,并提高运营效率。

我们将数据和分析与深厚的行业专业知识相结合,帮助客户做出更好的决策和管理风险。我们为保险公司提供洞察,帮助发现和防止在线欺诈和洗钱。我们提供数字工具,帮助航空公司和农民改善他们的运营。

“这改变了欺诈防范的游戏规则。我们不仅提高了发现和阻止诈骗的能力,还确保客户得到更好的保护,免受金融犯罪的侵害。” 

Adam Glowacki, Metro Bank 欺诈分析经理

放眼大局

现实情况是,没有一家银行能够幸免于日益增长的钱骡威胁。如果没有适当的监控系统,金融机构不仅有可能遭受重大经济损失,还有可能承担严重的监管后果。

Metro Bank 与律商风险的合作证明,利用最新的机器学习和行为生物识别技术正面应对欺诈行为,可以发挥真正的作用。通过提前采取行动并利用先进的欺诈检测技术,银行可以保护客户安全、保障业务运营,并在不断变化的金融犯罪手段面前占得先机。

犯罪分子可能会要求将钱存入你的银行账户,然后转入另一个账户,并把一部分钱留给你。如果你同意了,你就成了钱骡。你参与了洗钱活动,这是一种犯罪。

最佳提示

资料来源:由 UK Finance和Cifas 举办的“Don’t be Fooled”活动

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