(網(wǎng)經(jīng)社訊)· 數(shù)字技術為金融發(fā)展提供新動力，但也為金融欺詐提供了可乘之機，對金融機構(gòu)和金融科技企業(yè)的風控提出了嚴峻挑戰(zhàn)。數(shù)字金融欺詐不僅會造成企業(yè)經(jīng)濟損失，還會影響企業(yè)品牌聲譽，甚至對數(shù)字金融行業(yè)的普惠目標和創(chuàng)新發(fā)展帶來負面影響。
· 對金融機構(gòu)與金融平臺而言，數(shù)字金融欺詐帶來了黑產(chǎn)化、專業(yè)化、高頻化、關聯(lián)化四大威脅。對數(shù)字金融用戶安全來說，數(shù)字金融欺詐隨著金融科技發(fā)展，呈現(xiàn)出欺詐地域廣泛化、受騙人群年輕化、欺詐事件小額化以及欺詐手法多元化的新挑戰(zhàn)。
· AI和大數(shù)據(jù)技術的有機結(jié)合改變傳統(tǒng)反欺詐的被動防御局面，幫助企業(yè)化被動為主動，提前攔截欺詐發(fā)生。以樂信為代表的案例，充分展示AI技術對于反欺詐的重要作用。樂信打造了集數(shù)據(jù)、技術和機制于一體的全AI反欺詐體系，大幅提高事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事后欺詐案件挖掘效率。據(jù)調(diào)研結(jié)果顯示，樂信欺詐率僅為0.003BP，而2018年銀行卡欺詐率約為1.16BP，說明樂信欺詐風險遠低于行業(yè)平均水平，位列國內(nèi)反欺詐技術服務領域的第一陣營。
· 數(shù)字金融反欺詐離不開數(shù)據(jù)、技術與場景的有機結(jié)合，更需要平臺用戶、金融機構(gòu)、相關企業(yè)、監(jiān)管、執(zhí)法部門以及社會輿論力量的全方位參與。此外，在“數(shù)據(jù)孤島”帶來的挑戰(zhàn)與保護用戶隱私安全的監(jiān)管要求下，反欺詐要適應“小數(shù)據(jù)”環(huán)境，對存量數(shù)據(jù)深度挖掘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的精細化運營。
目錄
一、序言
二、數(shù)字金融欺詐的緣起、演進及現(xiàn)狀
2.1 數(shù)字金融欺詐的演進及發(fā)展
2.1.1 欺詐、金融欺詐與數(shù)字金融欺詐
2.1.2 金融欺詐的演進歷程
2.1.3 日益繁雜的金融欺詐種類
2.2 數(shù)字金融欺詐的四大典型特征
2.2.1 黑色產(chǎn)業(yè)鏈成熟化，且規(guī)模龐大
2.2.2 欺詐技術專業(yè)化，且更迭快速
2.2.3 欺詐事件高頻化，且成本低廉
2.2.4 欺詐行為關聯(lián)化，且異地高發(fā)
三、數(shù)字金融時代下欺詐事件洞察與受欺詐人群畫像分析
3.1 欺詐事件洞察 8
3.1.1 欺詐事件數(shù)量：年均降幅超20%，各月總體呈下降趨勢
3.1.2 欺詐金額分布：2000元以下小額詐騙比重提高
3.1.3 欺詐類型：中介詐騙占比最高
3.2 受欺詐人群畫像分析
3.2.1 地域特征：中東部地區(qū)欺詐事件集中
3.2.2 性別特征：男性更易被騙，女性更易遭受薅羊毛
3.2.3 年齡特征：受欺詐人群年輕化，90后人群最易遭受欺詐
3.2.4 學歷特征：受欺詐人群中，專科學歷占比超44%，博士學歷占比僅0.1%
3.2.5 受欺詐時間段分布：下午為欺詐事件高峰期，用戶易遭受欺詐
四、數(shù)字金融反欺詐的新形勢：AI賦能反欺詐
4.1 新形勢：金融反欺詐的攻防博弈
4.1.1 Round1：線下金融欺詐 vs 傳統(tǒng)金融反欺詐
4.1.2 Round2：互聯(lián)網(wǎng)金融欺詐 vs 互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐
4.1.3 Round3：數(shù)字金融欺詐 vs 數(shù)字金融智能反欺詐
4.2 數(shù)字金融反欺詐的生態(tài)鏈
4.3 新手段：AI賦能，讓反欺詐更智能
4.3.1 AI成為數(shù)字金融反欺詐的主流選項
4.3.2 場景、數(shù)據(jù)和技術是人工智能反欺詐系統(tǒng)的三大關鍵要素
4.3.3 AI賦能數(shù)字金融反欺詐的實例分析
案例一：樂信：全AI反欺詐體系
案例二：DataVisor：無監(jiān)督反欺詐機器學習
案例三：中誠信征信：萬象智慧風控體系
案例四：慧安金科：半監(jiān)督主動式機器學習
五、數(shù)字金融反欺詐的挑戰(zhàn)及建議
5.1構(gòu)建數(shù)據(jù)、技術與場景三位一體的反欺詐體系
5.1.1 數(shù)據(jù)方面：適應“小數(shù)據(jù)”環(huán)境，與征信數(shù)據(jù)互補共享
5.1.2 技術方面：探索“聯(lián)邦學習”，強化反欺詐系統(tǒng)的核心
5.1.3 場景方面：盡量細分，針對性設計反欺詐體系
5.2 營造用戶、金融機構(gòu)及企業(yè)、監(jiān)管部門和社會輿論全方位參與的反欺詐生態(tài)
附錄1：常見的數(shù)字金融欺詐作案工具
附錄2：十大常見數(shù)字金融欺詐手法及防范指南
全文下載：《中國數(shù)字金融反欺詐全景報告（2019）》（來源：零壹智庫Pro 編選：網(wǎng)經(jīng)社）
