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本文作者: 周蕾 | 2019-05-09 15:52 |
5月9日,360金融研究院攜手360集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布了《2018智能反欺詐洞察報(bào)告》(下稱“報(bào)告”),聚焦金融電信詐騙和網(wǎng)絡(luò)貸款欺詐這兩類高發(fā)欺詐類型進(jìn)行了深度研究和數(shù)據(jù)洞察。(關(guān)于360金融在反欺詐 領(lǐng)域如何深耕,詳見雷鋒網(wǎng)AI金融評論此前的采訪 :《專訪360金融鄭彥:欺詐虧損率0.2%背后的故事》)
報(bào)告數(shù)據(jù)顯示,2018年360手機(jī)衛(wèi)士手機(jī)先賠接到的詐騙舉報(bào)投訴案件中,金融詐騙損失金額占比高達(dá)35%,報(bào)案量在全部詐騙類型中占比14.9%。報(bào)告總結(jié)稱,在網(wǎng)絡(luò)普及呈現(xiàn)低齡化、中青年群體金融需求的日漸提升等趨勢影響下,80、90一代正成為手機(jī)詐騙的重點(diǎn)目標(biāo);男性受害者占76.3%,明顯占比高于女性,人均損失金額也比女性更高。
損失金額上,由于黑中介在成功獲得目標(biāo)用戶的個(gè)人信息后,往往會(huì)在多個(gè)平臺進(jìn)行高額度的騙貸,用戶損失相較于傳統(tǒng)詐騙更大。報(bào)告數(shù)據(jù)顯示,遭遇黑中介騙貸后,損失5000元到1萬元占比28%,損失1萬元到5萬元占比38%,損失5萬元以上占比11%。
在團(tuán)伙欺詐方面,報(bào)告顯示,相較于個(gè)人欺詐,團(tuán)伙欺詐的波及范圍更廣、社會(huì)危害性更高,呈現(xiàn)“智能化、產(chǎn)業(yè)化、攻擊迅速隱蔽、內(nèi)外勾結(jié)比例上升、移動(dòng)端高發(fā)”五大特征,黑中介和黑產(chǎn)出現(xiàn)深度融合的態(tài)勢,開始以團(tuán)伙形式開展線上貸款申請審批業(yè)務(wù),騙取大量資金。
網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷迭代,黑中介、黑產(chǎn)的智能化趨勢明顯。黑產(chǎn)團(tuán)伙同樣會(huì)利用大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)等技術(shù)手段擴(kuò)大欺詐覆蓋面和精準(zhǔn)度。圍繞欺詐目的達(dá)成,黑中介伙同黑產(chǎn)構(gòu)建了集用戶數(shù)據(jù)獲取、身份信息偽造和包裝、欺詐策略制定、技術(shù)手段實(shí)施等一條完整的產(chǎn)業(yè)鏈。
在團(tuán)伙欺詐中,黑中介利用互聯(lián)網(wǎng)金融平臺采用大數(shù)據(jù)線上審核的業(yè)務(wù)特點(diǎn),會(huì)著重選擇一些新上線、不上征信、風(fēng)控較為薄弱的平臺為攻擊目標(biāo),通過不斷地挖掘平臺風(fēng)控規(guī)則的漏洞或弱點(diǎn),進(jìn)行信息包裝或偽造、遠(yuǎn)程助貸等欺詐操作。
黑產(chǎn)則承擔(dān)為黑中介“助攻”的角色,從技術(shù)上為黑中介實(shí)施騙貸提供技術(shù)便利。如批量采集用戶信息,竊取金融機(jī)構(gòu)和平臺數(shù)據(jù)庫,包裝偽造證件信息、銀行流水,偽造通訊記錄等。
當(dāng)黑中介發(fā)現(xiàn)目標(biāo)平臺后,會(huì)深度梳理平臺的風(fēng)控漏洞,制定欺詐方案,在特定時(shí)間發(fā)起集中攻擊。由于黑中介的隱蔽性強(qiáng),對于平臺反欺詐策略的靈敏度和迭代效率提出了更高的要求。在人員結(jié)構(gòu)上,黑中介團(tuán)伙中熟悉平臺風(fēng)控邏輯內(nèi)部員工比例有所上升,“內(nèi)外勾結(jié)”聯(lián)合騙貸對平臺的損害更大。
金融反欺詐復(fù)雜而棘手,黑產(chǎn)的攻擊手段瞬息萬變,因此平臺防范規(guī)則策略需要靈活迅速。當(dāng)前,我國金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部各條業(yè)務(wù)系統(tǒng)以自建風(fēng)控模塊為主,其中具備強(qiáng)勁科技實(shí)力的平臺,大多已經(jīng)采用多層面的欺詐檢測方法:用戶身份信息認(rèn)證、黑名單對比、智能反欺詐模型。
在大數(shù)據(jù)金融反欺詐應(yīng)用上,頭部科技平臺的大數(shù)據(jù)已經(jīng)相對成熟和豐滿,可以夠涵蓋信貸、社交、消費(fèi)、通訊數(shù)據(jù)等諸多范疇。360金融研究院統(tǒng)計(jì)調(diào)研發(fā)現(xiàn),作用于構(gòu)建用戶人群畫像、甄別借款用戶還款能力貢獻(xiàn)度最大的兩類數(shù)據(jù)是消費(fèi)和社交,安全類大數(shù)據(jù)更有助于判斷借款用戶的還款意愿。
360集團(tuán)目前在全球的100多座數(shù)據(jù)中心部署了超過10萬臺服務(wù)器,數(shù)據(jù)存儲量達(dá)到EB級,安全服務(wù)覆蓋全球6億臺計(jì)算機(jī),累計(jì)連接超過10億臺的移動(dòng)設(shè)備,擁有總樣本數(shù)超過180億的全球最大的程序文件樣本庫。
而360金融背靠集團(tuán)的數(shù)據(jù)智能優(yōu)勢,已積累了千萬級別的黑名單和數(shù)億的白名單庫。自主研發(fā)的Argus智能風(fēng)控引擎從數(shù)十萬個(gè)變量中用機(jī)器學(xué)習(xí)方法篩選出超過3000個(gè)風(fēng)控模型數(shù)據(jù)變量,近96%的授信申請和99%的訂單申請實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)審核,秒級反饋結(jié)果。
在AI智能金融反欺詐應(yīng)用上,基于人工智能技術(shù)建立的反欺詐模型和反欺詐策略成為平臺預(yù)測、抵擋欺詐風(fēng)險(xiǎn)的有力武器。
一方面,人工智能可以利用機(jī)器對數(shù)據(jù)的大規(guī)模以及高頻率的處理能力,將申請人相關(guān)的各類信息節(jié)點(diǎn)構(gòu)建龐大網(wǎng)絡(luò)圖,并在此基礎(chǔ)上建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的反欺詐模型并對其進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練和實(shí)時(shí)識別。
另一方面,人工智能基于龐大的知識圖譜,還能監(jiān)測整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài),當(dāng)發(fā)現(xiàn)信用表現(xiàn)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候,能夠及時(shí)做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,啟動(dòng)“先知”的防御機(jī)制。
AI對于底層數(shù)據(jù)的識別分類應(yīng)用在實(shí)踐中也非常有幫助,例如底層數(shù)據(jù)標(biāo)注等業(yè)務(wù)場景中,通過AI判定識別、人工過濾清洗的結(jié)合,可有效幫助高可用性內(nèi)部數(shù)據(jù)的增長。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,360金融在實(shí)際應(yīng)用中結(jié)合場景應(yīng)用AI分別構(gòu)建相應(yīng)的業(yè)務(wù)模型,同時(shí)重視AI在底層信息上的識別應(yīng)用,例如:
采用生物活體檢測和大數(shù)據(jù)交叉匹配借款用戶信息,判別提供虛假信息的客戶并拒絕其借款申請。
在中介風(fēng)險(xiǎn)識別的場景下,利用社交關(guān)系圖譜模型、自然語言處理等AI建模技術(shù)在社交關(guān)系上有效識別團(tuán)案風(fēng)險(xiǎn)。
在偽冒風(fēng)險(xiǎn)及賬戶盜用風(fēng)險(xiǎn)等業(yè)務(wù)場景下,高度重視AI在客戶行為埋點(diǎn)數(shù)據(jù)、客戶社交關(guān)系等非傳統(tǒng)建模數(shù)據(jù)對該類風(fēng)險(xiǎn)的識別幫助,構(gòu)建了偽冒評分、賬戶安全評分、客戶行為異常模型、設(shè)備異常行為模型等模型評分,有效識別該類風(fēng)險(xiǎn)。
底層信息處理上,360金融構(gòu)建設(shè)備識別模型,有效提升對于設(shè)備認(rèn)定的有效性及準(zhǔn)確度,特別提升了線上貸款對于設(shè)備數(shù)據(jù)使用的魯棒性。
據(jù)了解,目前360金融有超過200+個(gè)風(fēng)控子模型在線上運(yùn)行,且具備實(shí)時(shí)自動(dòng)更新模型的能力,部分風(fēng)險(xiǎn)模型的迭代時(shí)間以周為單位頻次。
360金融在數(shù)據(jù)和技術(shù)上的投入也已頗有成效,年報(bào)數(shù)據(jù)顯示,360金融2018年全年M3+不良率為0.92%,M6+不良率為1.5%,欺詐損失率保持在0.2%。
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