商业银行数据反欺诈系统框架

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1、【银行与法】商业银行数据反欺诈系统框架杨雨$，武剑!，高明%（$/北京理工大学管理与经济学院，北京$""")$；!/中国建设银行风险管理部，北京$"""%!；%/中国人民银行征信管理局，北京$"")""）摘要：信用评级过程中商业银行单靠数据清洗无法根本剔除蓄意欺诈性数据。这就要求商业银行设计专门的系统和模型，以便有效地识别和防范数据欺诈行为。分析财务数据欺诈的类型，选取判定数据欺诈的指标，设计数据反欺诈模型系统，整合相应的业务流程，为商业银行实施评级系统提供重要的数据保障。关键词：欺诈数据；财务报表欺诈；反欺诈系统文章编号：$""%(0

2、,!#（!""#）$"(""#.("%中图分类号：1)%!/%%文献标识码：2!"#$%&’$(3456789:;<79=8;7>?5;@5?4AB89CC7;8?@DE@4F<@;7:4@ED7597D?C?4@57=;@:>:D745>@5@@5@DD56;9:A6>@5@8D7@4?4A/G6:59>7C9>7D?49;>7;59>?<87;4@4>A:@;>@A@?4<5567=;@:>:D745>@5@7==785?K7DJ/G6?

3、77L@85>@5@=9;89CC7;8?@DE@4F<’8;7>?5;@5?4AEJ@4@DJM?4A5675JI7<9==?4@48?@D=;@:>:ND745>@5@B>757;C?4?4A567F7J?4>7L7A?4A=;@:>:D745>@5@B>7C9>7D9=>@5@@45?(=;@:>B@4>?457A;@5?4A56789;;7?4AE::;7:D745>@5

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5、，在数据质量管理过程中，单靠数据清洗无法根期的成本费用，年初再重新计提减值准备，冲减上年本剔除蓄意欺诈性数据。这就要求银行在信用评级过实现的利润；关联交易操纵利润：通过关联方交易粉程中设计专门的系统和模型，以便有效地识别和防范饰财务报表；其他应收款调节利润：虚增公司的流动数据欺诈行为。资产，虚减当期费用，人为提高了流动与速动比率。利（一）欺诈性财务数据类型润均衡化：利用应收或应付账户、跨期摊提账户和递欺诈性的数据有很多，其中对评级正确性影响最延账户来调节利润，设计利润稳步增长的趋势。大的是财务数据。（二）数据反欺诈系统设计高估资产，低估

6、负债：借故进行资产评估、虚构资数据反欺诈系统对提高内部评级的数据质量具产交易业务，负债隐藏在关联企业或有负债中而不加有重要作用。从国际经验看，该系统通常采用模型库以披露；利润最大化：提前确认收入、推迟结转成本、和专家库并行的设计模式，即将客户财务数据分别导亏损挂账、资产重组和关联交易等；巨额利润冲销：将入事先设计的模型检验库和专家分析库，并以一定的坏账、积压的存货、长期投资损失、闲置的固定资产、方式将两方面的分析结论进行有机结合，得到最后的&收稿日期’!""#(")(!%&作者简介’杨雨*$+,+(-，男，天津人，博士研究生，研究方向风

7、险管理；武剑*$+."(-，男，天津人，博士，风险计量分析处处长；高明*$+.#(-，男，河南人，博士。!""#年第$"期（总第%$#期）#.金融理论与实践【银行与法】综合判断，提供客户财务数据的欺诈指数或可信度水握着一定数量的数据资源。同一企业可能向不同部门平。数据反欺诈系统的基本构成。如下图所示。提供的财务报表相差迥异，例如为获得贷款就可能向$&模型检验库银行夸大现金流量，为突出政绩就可能向财政部突出模型检验库以纯量化分析为基础，通过对客户财产值增幅，为避免多上税就可能向税务局低报应税利务报表进行全面和深入的比较分析，发现数据内在逻

8、润等。银行可通过正当渠道掌握企业向有关部门的财辑中缺陷，计算财务报表的欺诈指数或可信度水平。务数据，并与企业对银行提供的报表进行比较印证。常用检验方法是财务平衡分析、财务稳定性检验、行统计回归检验：如果银行