中国数字金融反欺诈全景报告（2019）_32页_1mb

中国数字金融反欺诈全景报告 (2019) 总结

核心内容概述

本报告由零壹研究院院长于百程主讲，联合乐信等头部企业，全面分析了数字金融反欺诈的新态势，并探讨了AI技术在反欺诈领域的应用与成效。报告指出，数字技术虽然推动了金融行业发展，但也为金融欺诈提供了新的手段与机会，欺诈行为呈现黑产化、专业化、高频化、关联化等特征，对用户信任和行业发展构成威胁。为应对这一挑战，AI反欺诈系统被提出并广泛应用，成为提升反欺诈效率的重要工具。

数字金融欺诈的发展阶段与特征

金融欺诈发展阶段

1. 线下金融欺诈：以电信诈骗为主，手段单一，人员数量有限。
2. 互联网金融欺诈：手段信息化、传播快速化、行为场景化。
3. 数字金融欺诈：呈现组织化、技术化、场景化、隐蔽化等特征，黑产链条成熟，欺诈行为高度关联。

新型数字金融欺诈四大特征

• 黑产化：欺诈团伙分工明确，规模庞大。
• 专业化：借助大数据等技术精准识别欺诈目标。
• 高频化：欺诈事件呈现小额高频模式。
• 关联化：欺诈行为在地址、IP、时间等多个维度聚集。

受欺诈人群画像分析

总体特征

• 性别分布：男性受害人数约为女性的2倍，但“殇羊毛”诈骗更易针对女性。
• 年龄分布：90后为主要受骗群体，广东、湖南、河南、四川为高发地区。
• 时间分布：下午12点至18点为欺诈高发时间段，占比超六成。

AI反欺诈解决方案

AI反欺诈系统三大核心要素

• 场景：反欺诈策略需贴合具体业务场景。
• 数据：数据是反欺诈的基础，需实时更新与多维度分析。
• 技术：AI技术，尤其是机器学习和规则引擎，是提升反欺诈效率的关键。

乐信全AI反欺诈体系

• 体系化：覆盖从事前识别到事中监控、事后追赔的全流程。
• 精准化：AI技术贯穿反欺诈全链条。
• 实时化：对交易进行全程实时拦截。
• 模块化：具备多场景应用能力，技术成熟度高。

乐信AI反欺诈六大模块

1. 外部情报搜集：监测潜在欺诈行为。
2. 数据仓库：存储并实时更新业务数据。
3. AI技术平台：融合机器学习与规则引擎。
4. 欺诈规则引擎：动态更新欺诈规则。
5. 反欺诈信息库：积累和分析欺诈案例。
6. 反欺诈实时排查：实时识别异常行为。

乐信AI反欺诈“黑科技”应用

• 复杂网络：通过聚类分析识别潜在黑产用户。
• 舆情监控：实时监控与分析网络舆情。
• LBS风险评估：基于地理位置进行风险判断。
• 用户行为风险分析：识别异常用户行为。
• 多平台指数：综合多平台数据进行风险评估。

其他AI反欺诈技术应用

• DataVisor：采用无监督机器学习，覆盖金融、电商、社交、游戏/工具等领域。
• 中诚信征信：构建万象智慧风控平台，融合知识图谱、机器学习、区块链等技术。
• 慧安金科：采用半监督主动式机器学习，结合用户行为与环境数据进行风险识别。

数字金融反欺诈的挑战与建议

挑战

• 欺诈行为高度组织化、技术化，给监管与取证带来困难。
• 需要数据、技术与场景的协同，才能构建有效的反欺诈体系。

建议

• 用户：增强数据隐私保护意识，配合反欺诈行动。
• 金融机构及相关企业：加强内部管理，推动技术研发，构建联防联控机制。
• 监管执法部门：完善法律法规，加强联合惩治，提升用户安全意识。
• 社会舆论：传播反欺诈成果，提高公众警惕性。

乐信反欺诈成效

• 过去一年拦截2000余起欺诈案件。
• 单月拦截欺诈金额约3000万元，平均每天避免约100万元损失。
• 欺诈风险率控制在三百万分之一，远低于行业平均水平。

关于零壹智库

零壹智库是一家独立的新金融知识服务机构，提供媒体、数据、研究、智库、学院等全方位服务，已服务超过300家机构。

免责声明

本报告内容基于公开信息与行业资料，零壹智库对其独立性负责，但不对信息的准确性与完整性作出保证。报告不构成投资建议，著作权归零壹智库所有。