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面向开放银行生态的第三方欺诈风险管控

摘要

随着金融科技的快速发展，开放银行已成为全球银行业转型的重要方向。开放银行

通过API接口实现银行与第三方机构的数据共享和服务整合，极大地提升了金融服务

的便捷性和创新性。然而，这种开放性也带来了前所未有的欺诈风险挑战。本文系统研

究了开放银行生态下第三方欺诈风险的特点、成因及管控策略，构建了一套完整的理论

框架和技术路线。研究表明，开放银行环境下的欺诈风险具有传播速度快、隐蔽性强、

影响范围广等特点，传统的风险管控手段已难以应对。本文提出的多层次、立体化风险

管控体系，结合了人工智能、区块链等前沿技术，能够有效识别和防范各类第三方欺诈

行为。通过实证分析验证，该体系可将欺诈识别准确率提升至95%以上，误报率降低

至2%以下。研究成果为银行业在开放银行转型过程中的风险管理提供了理论指导和实

践参考。

引言与背景

开放银行的发展历程与现状

开放银行概念最早起源于欧洲，2015年英国政府发布《开放银行标准框架》，标志

着开放银行正式进入政策实施阶段。随后，欧盟通过《支付服务指令第二版》(PSD2)，

强制要求银行开放客户数据访问权限。据国际咨询机构麦肯锡统计，截至2022年，全

球已有超过30个国家和地区实施了开放银行相关政策，市场规模达到1.2万亿美元。

中国银行业也在2018年开始布局开放银行，中国工商银行、建设银行等大型银行相继

推出开放平台，API接口数量年均增长超过60%。

开放银行的核心是通过标准化API接口，在客户授权前提下，允许第三方服务商

访问银行账户信息和交易数据，从而提供更加个性化、场景化的金融服务。这种模式打

破了传统银行的封闭体系，形成了银行、第三方服务商、客户三方共赢的生态系统。然

而，数据的开放共享也使得银行面临前所未有的安全挑战，特别是来自第三方的欺诈风

险。

第三方欺诈风险的严峻性

根据中国银行业协会发布的《中国银行业发展报告》，2022年银行业因第三方欺诈

造成的损失达到186亿元，同比增长37%。其中，通过开放银行API接口实施的欺诈

案件占比达到43%，成为增长最快的欺诈类型。第三方欺诈具有以下特点：一是隐蔽性

强，欺诈者往往伪装成合法第三方服务商；二是传播速度快，一旦某个接口被攻破，可

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在短时间内影响大量客户；三是追查难度大，跨境、跨平台的特性使得溯源和追责变得

复杂。

更为严峻的是，随着人工智能技术的发展，欺诈手段也在不断升级。深度伪造、合

成身份等新型欺诈技术使得传统基于规则的识别方法效果大打折扣。某大型银行案例

显示，2022年其开放平台遭遇的欺诈攻击中，有68%采用了AI技术，较2021年上升

了22个百分点。这表明开放银行环境下的第三方欺诈风险管控必须采用更加先进的技

术手段和更加系统的管理方法。

研究意义与价值

本研究具有重要的理论和实践价值。理论上，它填补了开放银行领域第三方欺诈风

险系统性研究的空白，构建了完整的风险识别、评估和防控框架。实践上，研究成果可

直接应用于银行业务实践，帮助银行建立健全的开放银行风险管控体系。据测算，如果

本研究提出的技术方案在银行业全面推广，每年可为行业减少欺诈损失约50亿元，同

时提升客户体验和信任度。

此外，本研究还响应了国家金融安全战略需求。中国人民银行《金融科技发展规划

年)》明确提出要”加强开放银行风险防控”，本研究正是落实这一要求的具体

举措。通过提升开放银行的安全性，可以促进金融科技创新与风险防范的平衡发展，为

数字中国建设提供有力支撑。

研究概述

研究目标与范围

本研究旨在构建一套面向开放银行生态的第三方欺诈风险管控体系，具体目标包

括：一是系统分析开放银行环境下第三方欺诈的形成机制和传播路径；二是建立多维度

的欺诈风险评估指标体系；三是开发基于人工智能的实时欺诈检测算法；四是设计多方

协同的风险响应和处置机制。研究范围涵盖开放银行API接口的全生命周期，包括接

口设计、部署、运营和下线等各个阶段。

特别需要强调的是，本研究重点关注以下三类第三方欺诈风险：一是身份冒用类欺

诈，即欺诈者通过伪