區塊鏈:面對“數字人民幣”詐騙，金融機構如何覓蹤管控？

作者：熊潤淼，南方都市報

近期，以“數字人民幣”為名的新型套路詐騙來勢洶洶，不法犯罪分子利用部分普通民眾對數字人民幣缺乏了解、想積極參與的心態，打著“數字人民幣”的旗號，不斷利用翻新花樣進行詐騙，造成民眾財產損失和信息泄露。詐騙分子已在多地利用數字人民幣匿名性、松耦合支付等特點，企圖繞過金融機構的風控系統和偵查技術進行詐騙，并通過隱匿資金流向，逃避監管部門對賬款的及時凍結。面對新形勢，在加大對民眾的反詐騙宣導基礎上，作為數字人民幣重要參與方的金融機構，在這場反詐打假、隱形反洗錢行動中，應該如何做？

應對數字人民幣欺詐是銀行安全與風控新課題

Coinbase以太坊Staking構建者：面對審查將優先考慮關閉業務:8月16日消息，Delphi Labs研究員@lex_node在推特上對可能到來的針對Coinbase以太坊Staking業務的監管審查進行了分析，他認為Coinbase等大規模的Staking業務在該事情上沒有退路，因為在PoW中礦工可以選擇不打包某個被審查的特定“交易”，但以太坊PoS共識中，刻意拒絕某個技術層面的合法交易將導致算法的“不作為懲罰”，將導致業務虧損，因此“Coinbase要么使監管讓步，要么關閉業務，沒有共存方案”。[2022/8/16 12:28:36]

“針對數字人民幣欺詐風險的新課題，商業銀行、支付機構需要升級賬戶前端身份識別及核查、商戶信息盡職調查及交易終端安全認證，再到完善資金異常交易監控，尤其是關于數字人民幣異常交易的實時篩查規則及預警模型，加強賬戶及商戶管理等技術手段多管齊下，準確感知、動態防御，阻斷可疑交易行為，斬斷問題資金鏈路。”同盾科技行業安全專家、支付清算協會反詐課題講師閱微建議，商業銀行及支付機構應重點關注三方面工作。

聲音 | 騰訊研究院：司法中利用區塊鏈要面對技術實現難度大等難題:今日，騰訊研究院發布文章《司法區塊鏈時代已到來？——從區塊鏈電子存證兩個案例說起》。文中認為，區塊鏈可以解決電子證據固定難、采信難的問題，可應用于民商事糾紛的定紛止爭；同時，也可用于司法機關刑事全方位案件記錄。但是，司法區塊鏈也面臨未知的挑戰：法院需要重新審視法律規定；利用區塊鏈技術為司法服務，法院就要面對技術實現難度大，初期推廣困難，耗費資金等現實難題；應對技術對法理的改變。[2018/10/22]

一是關注與數字人民幣相關的異常資金鏈及上下游賬戶，加強數字人民幣錢包KYC以及充值兌入兌出等功能的可疑風險交易偵測，提升共建App的安全認證，防范并識別賬戶錢包被盜刷盜用、被轉賬被付款、被提現被充值、被復制盜取等風險，并加強業務鏈路上的時序特征捕捉，實時分析實時預警。

交通銀行金融研究中心首席研究員周昆平：理性面對比特幣的狂熱與質疑: 交通銀行金融研究中心首席研究員、副總經理，中新經緯特約專家周昆平認為：比特幣價格主要受市場供需影響。比特幣的需求主要受心理預期影響，供給卻不能隨著價格的變化而調整。因此，比特幣的價格主要體現的是投資者的心理價位。從需求來看，比特幣容易受到心理因素的影響。比特幣無實物價值，在現實中又很少使用，市場需求根基極其脆弱。比特幣無法有效履行價值尺度、流通手段、貯藏手段等貨幣職能，不具備成為真正貨幣的使用價值。[2018/2/11]

二是進一步增強可疑資金交易監控，搭建數字人民幣異常簽約、綁卡、充值等洗錢涉案資金異常流向以及異常交易特征的智能化實時及準實時偵測體系，切實提高風險的精準識別能力。

三是全面排查識別數字人民幣相關交易及關聯對手方資金賬戶，及時切斷交易資金支付鏈路，針對數字貨幣交易頻率高、多賬戶、分散交易的特點，可引入知識圖譜技術，進行溯源分析、關聯分析及串并案分析，進一步挖掘涉案團伙。

“從根本上講，金融機構需要針對數字人民幣交易呈現出來的新風險、新特征，加強異常資金鏈的實時管控能力，從前期的了解客戶、風險識別到交易控制，切斷欺詐交易鏈路，到事后風險評級，反哺策略調優等方面，完善數字人民幣交易的欺詐防御體系。”閱微如是說。

加強賬戶、商戶雙線管理加強資金鏈的溯源能力

在閱微看來，金融機構要在有效的KYC及可信體系、數字錢包涉幣交易監控基礎上，通過大數據平臺、風控集市的數據供給，構建涉幣特征計算、涉幣規則、模型及圖譜分析等決策體系，最終生成數字貨幣交易賬號/商戶名單，斬斷涉案資金交易鏈路，并完成風險處置與效果分析，反哺風控策略的調優。

金融機構還需結合非法資金轉移交易的特征，重點監控可疑的“收款賬戶”，因為在很多的問題交易中，轉賬或收付款方經常更換“馬甲”賬戶或虛假充值、支付交易等，以逃避銀行的風控，因此銀行和支付機構還需進一步建立非法資金轉移交易風險名單庫，對非法交易賬戶實施“零容忍”打擊。

很多涉幣欺詐資金交易是團伙行動且上下游分工明確，金融機構需謹防數字人民幣被網絡賭博、洗錢等團伙欺詐犯罪，因此建議金融機構在針對賬戶或商戶布控模型的同時，要結合知識圖譜技術，針對團伙作案進行涉幣上下游賬戶深度挖掘、溯源分析、關聯分析等團伙偵測。

除了著眼于數字貨幣、錢包與金融體系的連接環節，采用“斷支付”等措施，金融機構還可通過主動學習并識別未知的異常事件，來嗅探潛在的涉幣交易風險欺詐模式。終端安全風險態勢感知體系，以設備指紋技術和網絡側數據為基礎，結合大數據處理技術、業務知識沉淀和AI算法模型，可以主動鎖定對現有系統和信息具有威脅的新型風險源，實現全網風險的主動感知、檢測、防御、可視、聯動、溯源等整體閉環鏈路。

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