中国数字金融反欺诈全景报告(2019)

在“数据孤岛”带来的挑战与保护用户隐私安全的监管要求下,反欺诈要适应“小数据”环境,对存量数据深度挖掘,实现数据的精细化运营。
· 数字技术为金融发展提供新动力,但也为金融欺诈提供了可乘之机,对金融机构和金融科技企业的风控提出了严峻挑战。数字金融欺诈不仅会造成企业经济损失,还会影响企业品牌声誉,甚至对数字金融行业的普惠目标和创新发展带来负面影响。

·?对金融机构与金融平台而言,数字金融欺诈带来了黑产化、专业化、高频化、关联化四大威胁。对数字金融用户安全来说,数字金融欺诈随着金融科技发展,呈现出欺诈地域广泛化、受骗人群年轻化、欺诈事件小额化以及欺诈手法多元化的新挑战。

·?AI和大数据技术的有机结合改变传统反欺诈的被动防御局面,帮助企业化被动为主动,提前拦截欺诈发生。以乐信为代表的案例,充分展示AI技术对于反欺诈的重要作用。乐信打造了集数据、技术和机制于一体的全AI反欺诈体系,大幅提高事前欺诈识别率、欺诈应对效率以及事后欺诈案件挖掘效率。据调研结果显示,乐信欺诈率仅为0.003BP,而2018年银行卡欺诈率约为1.16BP,说明乐信欺诈风险远低于行业平均水平,位列国内反欺诈技术服务领域的第一阵营。

·?数字金融反欺诈离不开数据、技术与场景的有机结合,更需要平台用户、金融机构、相关企业、监管、执法部门以及社会舆论力量的全方位参与。此外,在“数据孤岛”带来的挑战与保护用户隐私安全的监管要求下,反欺诈要适应“小数据”环境,对存量数据深度挖掘,实现数据的精细化运营。

目录

一、序言

二、数字金融欺诈的缘起、演进及现状
2.1 数字金融欺诈的演进及发展
2.1.1 欺诈、金融欺诈与数字金融欺诈
2.1.2 金融欺诈的演进历程
2.1.3 日益繁杂的金融欺诈种类
2.2 数字金融欺诈的四大典型特征
2.2.1 黑色产业链成熟化,且规模庞大
2.2.2 欺诈技术专业化,且更迭快速
2.2.3 欺诈事件高频化,且成本低廉
2.2.4 欺诈行为关联化,且异地高发

三、数字金融时代下欺诈事件洞察与受欺诈人群画像分析
3.1 欺诈事件洞察 8
3.1.1 欺诈事件数量:年均降幅超20%,各月总体呈下降趋势
3.1.2 欺诈金额分布:2000元以下小额诈骗比重提高
3.1.3 欺诈类型:中介诈骗占比最高
3.2 受欺诈人群画像分析
3.2.1 地域特征:中东部地区欺诈事件集中
3.2.2 性别特征:男性更易被骗,女性更易遭受薅羊毛
3.2.3 年龄特征:受欺诈人群年轻化,90后人群最易遭受欺诈
3.2.4 学历特征:受欺诈人群中,专科学历占比超44%,博士学历占比仅0.1%
3.2.5 受欺诈时间段分布:下午为欺诈事件高峰期,用户易遭受欺诈

四、数字金融反欺诈的新形势:AI赋能反欺诈
4.1 新形势:金融反欺诈的攻防博弈
4.1.1 Round1:线下金融欺诈 vs 传统金融反欺诈
4.1.2 Round2:互联网金融欺诈 vs 互联网金融反欺诈
4.1.3 Round3:数字金融欺诈 vs 数字金融智能反欺诈
4.2 数字金融反欺诈的生态链
4.3 新手段:AI赋能,让反欺诈更智能
4.3.1 AI成为数字金融反欺诈的主流选项
4.3.2 场景、数据和技术是人工智能反欺诈系统的三大关键要素
4.3.3 AI赋能数字金融反欺诈的实例分析
案例一:乐信:全AI反欺诈体系
案例二:DataVisor:无监督反欺诈机器学习
案例三:中诚信征信:万象智慧风控体系
案例四:慧安金科:半监督主动式机器学习

五、数字金融反欺诈的挑战及建议
5.1构建数据、技术与场景三位一体的反欺诈体系
5.1.1 数据方面:适应“小数据”环境,与征信数据互补共享
5.1.2 技术方面:探索“联邦学习”,强化反欺诈系统的核心
5.1.3 场景方面:尽量细分,针对性设计反欺诈体系
5.2 营造用户、金融机构及企业、监管部门和社会舆论全方位参与的反欺诈生态
附录1:常见的数字金融欺诈作案工具
附录2:十大常见数字金融欺诈手法及防范指南

零壹智库研究报告

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