在特定场景下切实解决问题的反欺诈系统就是好的

唐依

“凡是带欺骗性的东西，总是起一种魔术般的迷惑作用。”

欺诈，无时无刻不在。特别是在移动互联网高速发展的今日，各种欺诈手段更是花样百出、防不胜防。无论是“傲娇”如银行，还是关注度如互金巨头，貌似都曾有过被欺骗的经历。

据相关媒体报道显示，曾有某银行在2016年为满足用户需求和提高效率，主推线上申办信用卡业务，却迎来大量虚假申请。每张卡可以透支2000元，而这些人员无从查实，导致银行半年内损失了近2个亿。与此同时，中国银行业协会《中国银行业产业发展蓝皮书》显示，近年来中国信用卡欺诈损失排名前三的欺诈类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。

柏拉图在《理想国》曾讲到，“凡是带欺骗性的东西，总是起一种魔术般的迷惑作用。”如今来看，这种魔术般的迷惑作用已渗透到生活的各个领域之中。如何防范？不论是对于个人还是相关金融机构或者企业来说，都将是不可忽略的重要课题。

在此背景下，随着大数据、AI等科技手段的快速提升和广泛应用，大数据反欺诈、AI反欺诈开始成为市场中的关注焦点，并逐渐成为防范欺诈风险的利器。只是，这些高科技工具到底应该如何应用到欺诈场景中？具体又是如何实现反欺诈目的的？高频率出现的大数据反欺诈和AI反欺诈又有何不同？

欺诈与反欺诈势将是一个长期对抗、迭代的过程

无论是利用哪种手段来实现预防欺诈风险的目的，首先必然要充分了解欺诈的定义。

广义来说，欺诈，是指用欺骗的手段施诈于人，是以使人发生错误认识为目的的故意行为。欺诈行为的要素有两个：第一是错误认识，第二是故意行为。欺诈行为认定看的是过程，而不是结果。

而目前最为引人关注的“金融欺诈”，则是指在金融业务场景下，用户主观蓄意、以非法获利为目的，采用虚构事实或隐瞒真相的方法，骗取他人财物或金融机构信用，破坏金融管理秩序的行为。

例如在信贷业务上，通过伪冒他人身份（歪曲事实）或隐藏欺诈者还款意愿为零这一事实（隐瞒事实）来诱使平台认为这个人愿意还款（错误认识）的行为便是典型的欺诈、骗贷。

从场景来看，常见的金融欺诈场景包括盗用账户、内部欺诈、网络钓鱼、垃圾注册、暴力破解、伪卡盗刷、违规套现、盗卡取现、薅羊毛等，其本质是“造假”和“隐瞒”。

不过，如今，随着移动互联网的高度发展和“互联网+金融”的迅速兴起，在金融与科技进一步融合、金融业务不断发展地趋势下，“金融欺诈”在总体上也已经出现了变化。

据中诚信征信智能风控总监李博介绍称，“目前金融欺诈开始呈现出欺诈产业化、组织职业化、作案精准化、活动移动化、行为场景化、手段技术化等特点，以及受骗报案量占比高、受骗金额高、受害者低龄化的趋势。”

他指出，目前常见的数字金融欺诈攻击手段如：伪基站发送钓鱼短信、免费WIFI窃取个人信息、改装POS机提取银行卡信息等，就是所谓的黑产攻击。

仔细想来，的确有迹可循。试回忆下，大家是不是经常收到一些类似10086、95533等所谓的电信运营商或银行发来的短信，登录后被要求输入密码。

事实上，这些就是利用伪基站“包装”后发送给用户的含有钓鱼网站的短信。据了解，国内某大型安全公司平台上监控到的钓鱼网站，半天时间就有超过1亿次的点击量。在这些钓鱼网站的虚假网页上，用户登录后就会被要求输入账号、密码、姓名、身份证号、银行预留手机号等信息，而一旦填写了这些信息，骗子就可以把用户的钱骗走了。

凡事皆有两面性。大数据技术在为金融业注入发展动力的同时，也为针对金融领域的新型犯罪活动提供了温床，金融欺诈早已形成一条完整的黑色产业链，组织性及规模性较为明显，而且随着黑产人员技术的提升，这条产业链已经愈发顽强，并且分工明确：有专家规划、有工具布局、有专门的攻击团队、有专业的诈骗团伙和洗钱、分赃流程。

很显然，欺诈与反欺诈势必也将是一个长期对抗、迭代的过程。

在特定场景下切实解决问题的反欺诈系统就是好的

但是，风险防控势在必行。而这个过程中，反欺诈无疑是金融系统中必不可少的一环。

目前，国内金融机构本身以及金融科技服务机构都在积极探索，大数据、生物特征、关联图谱、数据分析、决策引擎、行为挖掘、机器学习、区块链等新技术也被越来越成熟地应用在反欺诈解决方案中。

“但是，从目前的现状来看，反欺诈依旧是一个很广泛的概念，应用场景众多，客户层级不同，并没有一个通用的反欺诈框架可以识别并防范所有形式的欺诈。”李博讲道，“因为在每一个领域，金融欺诈都有不同的形式和特征。所以，我们认为能够在特定场景下切实解决客户业务问题的反欺诈系统就是好的反欺诈系统。”

李博认为，不论欺诈的形式怎么变化，技术如何发展，反欺诈的关键就是对“造假”和“隐瞒”的识别。

从前，提及“反欺诈”，总是会给业内—种被动防御的感觉。不过，随着技术技术传播的普及，目前已有了较大改变。

李博指出，反欺诈除了技术层面的应对外，还应尽量从源头进行控制：

对于企业来说，需要培养全体员工的安全意识，建立健全安全保护机制和欺诈防控体系，以便在安全事件发生时及时应对;

对于普通人而言，要注意保護个人信息，不被利益诱惑，避免被黑产利用，造成个人信誉与财产损失;

对于监管部门而言，需要完善法律法规与政策，对相关黑产进行严厉打击，避免造成更大的社会影响。

此外，针对第三者欺诈，李博表示，个人应该加强风险防范意识，不轻易对外提供身份证、手机号、银行卡等个人数据。同时，各类平台也应提升数据安全管理水平，防范外部攻击及内部信息泄露。

打破信息“孤岛”进一步实现智能化

在科技手段不断更新迭代、高速发展的今日，国内的反欺诈系统事实上已经实现了一些美好目标。

比如，反欺诈系统利用生物识别、活体识别、生物探针等技术采集用户在使用过程中的多项指标，如按压力度、设备仰角、手指触面、线性加速度、触点间隔等历史数据，通过机器学习构建行为模型，便可以识别出是否为本人操作。

不过，基于目前国内一些现状，比如国内征信数据一定程度上存在“信息孤岛”的现象，所以想要更精准、更高效，或许还尚需时日。

不过，这种现象也在逐步改善。可以看到，近期各地政府也在不断推进内部数据共享平台建设及企业征信公司设立，力图打通各部门数据壁垒，最大化发挥数据价值。中诚信征信作为百行征信的原始股东之一，也正在与百行征信（目前唯一个人征信牌照公司）开展多项产品合作，积极推进国内个人征信的发展。

此外，在技术方面，李博坦言，中诚信征信的反欺诈技术主要依托万象智慧（Asmart）承载，它是由中诚信征信自主研发的智能风控平台，致力于提高对大数据的信用风险解读能力，强化了知识图谱、人工智能、区块链等技术对于信用风险管理的平台工具属性，在实现信贷全流程风险管理自动化的基础上，进一步实现智能化。

目前，万象智慧平台横向覆盖了个体信用风险管理、资产信用风险管理，纵向包括关联风险挖掘、智能建模分析、自动决策引擎，以立体思维构建起全维度智能风控体系。此外，万象智慧平台后续也将逐步向语义处理、语音识别、图像识别等新技术方面进行探索。

“随着移动互联网和大数据的发展，黑产的手段层出不穷，技术水平也在不断攀升，我们应大力发展反欺诈的智能化，做好线上智能风控的攻坚战。”李博表示，“未来，在监管加强、居民风险防范意识提升及新技术在国内反欺诈领域更充分、全面地使用的背景下，形形色色的欺诈问题必将更好地解决，一个更健康的金融及网络环境必将到来。”