当凌晨的外卖订单遇上银行风控系统，一场看似荒诞的“误伤”便随之发生。不久前，一位网友在社交平台晒出的反诈中心解封证明引发热议，“可疑交易说明”一栏明确标注“主要是晚上凌晨点外卖次数较多被风控”。这份盖有公章的证明，既印证了事件的真实性，也揭开了机器学习风控时代下，普通消费行为与非法交易特征碰撞的现实困境。
图片来源：某社交平台
在数字金融与电信诈骗的攻防战中，银行风控系统如同无形的守门人，而机器学习模型便是其核心“大脑”。这套基于海量涉案数据训练而成的系统，凭借对交易时段、频率、金额等特征的精准捕捉，拦截着各类非法资金流转。但随着诈骗手段不断迭代，风控模型的防御阈值持续拉高，越来越多正常消费行为因“形似”风险特征，被卷入管控范围，上演着一幕幕令人无奈的“误伤”事件。
社交平台上的诸多案例，勾勒出风控“误伤”的多元场景：农信卡用户因多次支付0.01元立减金，账户被冻结一年多;工行用户长期固定时间点同一家外卖，触发账户管控;农行用户深夜在拼多多频繁下单，被怀疑刷单而冻卡;甚至有用户因支付宝“笔笔攒”功能的多次小额划扣、喂小鸡的1分钱支出，都遭遇了银行卡冻结。这些看似琐碎的正常消费，在算法眼中，却与电诈分子的“试卡”“洗钱试探”等手法高度重合——深夜时段是盗刷测试的活跃期，小额高频交易是犯罪分子试探账户安全性的常用手段，而这些特征，恰好与部分用户的消费习惯不谋而合。
“误伤”频发的背后，是银行“防御性风控”策略与模型固有局限的双重叠加。从合规角度看，防范电信网络诈骗、反洗钱是金融机构的法定责任，“谁开户、谁负责”的原则与严厉的追责机制，让银行不得不采取“宁错勿漏”的审慎策略。一旦出现涉案账户，银行不仅面临高额罚款，还可能被限制新开户、产品创新等业务，“零涉诈账户”成为基层网点的隐形考核目标。在这样的压力下，调高风险拦截阈值，成为银行规避风险的理性选择。
而从技术层面，风控模型的“认知盲区”进一步加剧了“误伤”概率。当前主流模型依赖历史涉案数据训练，擅长识别已被验证的风险模式，但缺乏对正常交易场景的深度解构能力。机器无法判断交易对手的真实性，也无法区分“深夜点外卖”与“深夜试卡”的本质差异，更难以精准画像不同用户的消费习惯——夜班工作者的夜间高频消费、自由职业者的非时段性交易、普通用户的碎片化小额支出，都可能因触碰“非常规时段”“小额高频”等指标，被系统判定为高风险。正如西部地区某大型商业银行二级分行业务主管所言，银行无法对每笔可疑交易人工核实，只能依赖模型自动化判断，分级启动管控措施。
风控的核心初衷是守护资金安全，但若以牺牲用户体验为代价，便会偏离服务本质。如何在“安全”与“便利”之间找到平衡点，既筑牢反诈防线，又减少合理消费的“误伤”，成为金融行业亟待破解的课题。这需要监管层、银行与消费者形成合力，从规则细化、技术升级、习惯养成三个维度共同发力。
对银行而言，精细化风控是破局关键。传统“一刀切”的管控模式亟需迭代，应推动风控从“行为特征识别”转向“立体用户画像”构建。通过整合用户职业、消费习惯、信用记录等多维数据，区分长期夜间活跃的正常账户与突发异常交易的可疑账户;借助机器学习与图计算技术的深度融合，分析资金流转的关联网络，精准识别隐藏在正常交易中的欺诈链条，而非对孤立的“形似”交易盲目预警。同时，建立更灵活的分级管控机制，对长期信用良好、行为稳定的账户给予更高信任度，避免动辄冻结账户的简单化操作。
监管层则需引导行业建立科学的风控评价体系，平衡“防诈责任”与“服务体验”的关系。既要强化对金融机构反欺诈工作的监督，也要规范风控措施的实施边界，避免银行因过度规避责任而采取极端管控手段。同时，推动跨机构数据共享，打破信息壁垒，让风控模型获得更全面的数据源，提升精准识别能力。
对消费者而言，主动适配风控规则、养成良好用卡习惯，是规避“误伤”的有效途径。日常消费中，应尽量避免短时间内多笔固定金额转账、深夜高频小额交易等敏感行为，大额资金划转优先选择工作日白天操作;定期更新银行预留的手机号、身份证有效期等信息，避免因信息不全被列为重点关注对象;审慎与陌生账户往来，远离刷单、虚假投资等风险行为，防止被关联管控;同时养成保留订单截图、交易凭证的习惯，一旦遭遇“误伤”，可及时向银行提供证明材料。
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若不幸遭遇账户管控，理性应对、按正规渠道申诉至关重要。首先通过银行官方客服、线下网点明确管控原因，再根据指引补充身份信息或交易证明，多数“误伤”案例可在网点层面解决;若疑点较大需反诈中心核实，需按要求提交申请材料，配合核查流程。需注意的是，切勿轻信非官方解封渠道，避免遭遇二次诈骗。
数字时代的风控体系，本质是一道动态平衡的安全防线。银行风控的强化，是对公众资金安全的守护，而减少“误伤”、优化体验，则是行业成熟的体现。当技术不断迭代、规则持续完善、用户主动适配，这道防线终将既筑牢安全屏障，又保障消费便利，让数字金融在安全与高效的轨道上稳步前行。
本文来自微信公众号：每日经济新闻，编辑：陈柯名廖丹杜波，作者：每经记者