近年來，各類涉賭涉詐欺詐團伙在加速線上化轉移，并利用AI技術、虛擬貨幣等不斷升級與銀行風控體系的對抗，高科技交易欺詐、洗錢案例持續呈現出高發態勢。銀行業務面臨的風險場景呈現多樣性變化，暴露出的被攻擊面、被攻擊點亦呈爆發式增長。金融業務的數字化能力升級也相應的要求銀行的業務安全風控建設，從“專家經驗，規則為本”向“主動感知未知風險”轉變，并以用戶為中心，建立差異化管理的無感式風控體驗。

無感式風控本質是

主動感知風險和差異化風險管理

無感式風控重點強調的是對于典型風險事件和未知潛在風險的量化和主動感知，是在傳統風控規則、黑名單之上，去主動感知風險因素，并做到一個用戶對應一個風險決策模型、決策流程和驗證手段。銀行可以進行全方位收集客戶數據并建立大數據風評模型，搭建以數據模型為支撐的系統化風險管理體系，對用戶操作行為數據、交易信息等數據進行快速捕捉、統一治理并做到主動響應。

而精細化風控的實現需要體系化的建設，需要在身份認證、交易驗證前后去做一個基于大數據、交易行為、交易環境、交易風險特征的明確識別，并且持續建設和運營識別客戶風險的大數據模型。在風險管理持續運營的過程中，做到風險可感知、實時洞察，風險效果可量化，模型優化方向可決策，以此來實現管理整個風險運營過程。
因此，千人千面的“無感式風控”的背后不僅僅是夯實的數據基礎與治理、前沿技術的引入，更需要風控運營團隊去持續調優模型和使用數字化風控工具。

多元數據采集、風險運營、

柔性干預是關鍵

現階段，銀行營銷逐漸向存量客戶的精細化管理轉變，所以風險量化洞察輔助銀行更好地開展業務，降低業務風險，達到一個風險與盈利最優的狀態，才是銀行風控的核心。

因此，易觀分析建議：

1.銀行應該在合規范圍內，更加多元化地采集用戶數據來支撐風控模型。通過多樣化的埋點方式支持全域數據接入，引入生物探針技術來采集用戶在使用設備的按壓力度、設備仰角、手指觸面等行為習慣，以此來聚合同一客戶多渠道、不同設備行為數據，為精細化風險管理夯實數據基礎。
2.銀行以業務運營、風險分析處置、風控效率提升等為出發點，針對業務人員能力提升、策略自動優化調整等運營難題，結合專家經驗及量化分析方法，通過風險監控預警、量化分析、策略優化調整等措施，提供數據質量探查、特征評估、規則量化及模型監控報告，并結合運營人員日常的管控、考核機制，從而實現無感式的差異化風險運營和管理。
3.銀行應該側重柔性干預，針對不同級別的風險提供不同的風險決策支持。根據不同渠道特點、業務和風險類型，建立分級干預策略，對于中低風險，采用增強身份驗證等柔性干預策略，提升客戶體驗；對于高風險交易，采用終止支付等干預策略，確保客戶資金安全。