9月14至20日期间，国家网络安全宣传周拉开帷幕，在此期间，海南代理记账，通付盾“宣传周”也同步开启。作为多年深耕数字科技行业的资深企业，通付盾将围绕云战略实践、SaaS服务、信创及监管沙盒等四大主题，向广大客户分享通付盾在数字科技领域的实践成果。

　　今天主题为：通付盾央行监管沙盒篇 。

　　2020年9月16日，随着金融科技创新监管试点应用(苏州)试点应用在第二届中新(苏州)金融科技应用博览会上的宣布，代表此次通付盾入围的创新应用“基于大数据的App风险防控产品” 正式通过复审并完成登记，成功入选首批金融科技创新监管试点(也称监管沙盒)应用名单。

　　为贯彻党的十九届四中全会和中央经济工作会议精神，加快推进长三角高质量一体化发展，落实《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》，在人民银行总行的支持和指导下，苏州有序推动金融科技创新监管试点(也称监管沙盒)，为苏州集聚金融科技产业链，强化金融与科技深度融合、协调发展，进一步增强金融服务实体能力，创新提升金融监管和风控水平带来强大助力。

　　8月14日，苏州金融科技创新监管试点首批创新应用公示亮相，通付盾“基于大数据的App风险防控产品”成功入围。

　　基于大数据的A pp 风险防控 能做 什么?

　　金融移动客户端迫切需要同时结合多种先进的安全防护和监控手段来解决所面临的安全问题，以有效帮助用户加强应用安全防护，建立交易事前、事中、事后风险监测控制体系，海南省民企服务中心，包括事前风险预防和监测，事中风险防控及事后风险处理与分析，来满足移动终端应用的安全保护需求，保障客户金融安全。

　　基于大数据的设备风险防控产品以设备指纹、动态感知、探针监测、终端威胁感知为核心，以关系图谱、流式计算及大数据分析技术为基础，为客户提供覆盖各移动终端的用户行为分析、用户体验优化、终端威胁感知、业务欺诈风控为一体的“运营+安全”解决方案。

　　大数据态势感知

　　基于大数据模型，通过态势感知技术实时监测移动客户端风险及崩溃信息，准确识别移动金融客户端(App)中存在的风险隐患，提升金融机构对移动网络安全风险态势的感知、预警及处理能力，解决传统模式下移动客户端风险发现不及时及产品优化缺乏用户真实反馈，问题难感知、难定位、难统计等问题。

　　机器学习关联分析

　　通过机器学习、关联分析手段，深入挖掘可疑数据的关联关系(分析采集信息如设备信息、地理位置、时间、频次等信息，不涉及个人信息的采集)，实现风险态势的可视化呈现，有效防范欺诈、作弊、高风险等异常交易行为，海南公司注册，改变原有以流量监测事后分析的方式，主动监测实时发现，提升金融业务风控能力。

　　设备指纹技术

　　通过设备指纹技术为上网设备生成全球唯一的设备ID，实现移动设备的快速稳定识别，实时监测设备运行状况(设备是否ROOT、是否越狱等设备环境风险监测)，提升金融机构移动客户端运营及用户服务水平，解决移动客户端难以精确定位风险设备与用户的痛点。

　　金融科技创新在哪里?

　　1.通过态势感知技术，实现对App风险的实时监测，提升对移动网络风险感知及安全防护能力。

　　2.采用设备指纹技术，为上网设备生成全球唯一的设备标识ID，为金融机构管理金融App进行虚拟空间安防监控提供技术支撑。

　　3.通过探针监测技术、大数据模型、机器学习、关联分析等手段，全程主动监测移动应用和金融业务情况，规范终端信息采集动作，防范薅羊毛、虚假注册等业务欺诈问题。

　　4.通过大数据技术对普惠金融业务场景(理财、贷款、三农电商等)下积累进行分析，建立用户行为、偏好模型，有效帮助金融机构提升获客能力、提高服务水平。

　　技术创新： 产品以“数字人 (互联网身份)+数字服体 (虚拟网点)+数字业务 ”的数字三体为核心，打造以“终端风控+管道风控+云端风控 ”三位一体，构建立体式的新型数字安全风控防御体系。