（圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò)）

央行新版?zhèn)€人征信報(bào)告目前已經(jīng)投入查詢?cè)囘\(yùn)行階段，并將于今年5月進(jìn)行正式切換。據(jù)悉，新版?zhèn)€人征信報(bào)告長(zhǎng)達(dá)15頁(yè)， 除了將還款記錄保留期限從2年拉長(zhǎng)到5年、新增還款金額和非信貸交易信息明細(xì)等變化以外，此次個(gè)人征信報(bào)告也首次將防欺詐納入其中，新增了防欺詐警示，目的是為了防止個(gè)人信息被人盜用，方便授信機(jī)構(gòu)掌控個(gè)人的動(dòng)態(tài)真實(shí)征信情況。

眾所周知，在剛過(guò)去的2018年，互金領(lǐng)域的暴雷潮使得行業(yè)陷入前所未有的信用危機(jī)，今年的政府工作報(bào)告也因此反復(fù)金融風(fēng)險(xiǎn)的防范，強(qiáng)調(diào)建立結(jié)構(gòu)性的監(jiān)管框架，梳理、化解跨業(yè)態(tài)的各類金融風(fēng)險(xiǎn)和更加高效、透明、有序的行業(yè)運(yùn)行秩序。

而在各類金融風(fēng)險(xiǎn)中，金融欺詐的形勢(shì)變得越發(fā)嚴(yán)峻。一方面因?yàn)榻鹑谄墼p涉及的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)較多、手段多樣、隱蔽性強(qiáng)，中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)就在其《中國(guó)銀行業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書》中列舉了多種形態(tài)的金融欺詐手段：

• 賬戶注冊(cè)：偽造身份注冊(cè)、冒用他人身份注冊(cè)、偽造身份注冊(cè)；

• 賬戶登錄：賬戶盜用與冒用、賬戶異常共享等；

• 貸款申請(qǐng)：提供虛假申請(qǐng)信息、同時(shí)向多個(gè)金融平臺(tái)申請(qǐng)超過(guò)自身償還能力的貸款；

• 貸中管理：惡意拖欠；

• 支付：利用非法獲得的信用卡交易；

• ……

另一方面，金融欺詐的移動(dòng)化程度不斷增加 ，也呈現(xiàn)出組織化、產(chǎn)業(yè)鏈化的特征。據(jù)了解，數(shù)十億對(duì)賬號(hào)密碼關(guān)系為地下黑色產(chǎn)業(yè)鏈所掌握，通過(guò)撞庫(kù)、刷庫(kù)造成的賬號(hào)被盜，占到整體被盜賬號(hào)的80%，而盜號(hào)所衍生的黑產(chǎn)業(yè)鏈年獲利超百億元。據(jù)《電子商務(wù)生態(tài)安全白皮書》，中國(guó)“網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)”從業(yè)人員已超過(guò)150萬(wàn)，市場(chǎng)規(guī)模高達(dá)千億級(jí)別。

抵御金融欺詐的難度日漸提高，基于線性模型的傳統(tǒng)風(fēng)控也很難關(guān)聯(lián)關(guān)系對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響，精細(xì)化、專業(yè)化的反欺詐能力因此成為越來(lái)越多金融機(jī)構(gòu)和互金公司著重考量的技術(shù)能力之一，一批專注反欺詐的企業(yè)也應(yīng)運(yùn)而生。雷鋒網(wǎng)注意到，這些玩家已在這一領(lǐng)域有所表現(xiàn)，并各自擁有不同的技術(shù)亮點(diǎn)。

亮點(diǎn)一：無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)

市場(chǎng)上現(xiàn)有的風(fēng)控產(chǎn)品通常采用黑白名單、信譽(yù)庫(kù)、規(guī)則系統(tǒng)等傳統(tǒng)方法，傳統(tǒng)風(fēng)控模型需要大量的標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練，并以此預(yù)測(cè)新的樣本。但過(guò)多的標(biāo)簽就意味著過(guò)多的數(shù)據(jù)搜集，數(shù)據(jù)更新費(fèi)時(shí)費(fèi)力，很難對(duì)未知欺詐行為有所察覺(jué)，成本增加的同時(shí)也會(huì)增加用戶隱私泄露的危險(xiǎn)。而無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)不需訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可自動(dòng)挖掘和檢測(cè)各種已知、未知的欺詐行為，自動(dòng)產(chǎn)生標(biāo)簽，用于模型檢測(cè)，自動(dòng)產(chǎn)生規(guī)則，免除耗時(shí)的人工規(guī)則調(diào)試，主要適用于欺詐團(tuán)伙的檢測(cè)。

在一些金融場(chǎng)景當(dāng)中，解決方案往往需要把無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，將無(wú)監(jiān)督輸出的群組特征作為有監(jiān)督機(jī)器模型的輸入，另外，還可以將無(wú)監(jiān)督模型的聚類理由變成一種業(yè)務(wù)的規(guī)則，部署到客戶的規(guī)則系統(tǒng)中，去提升檢測(cè)的效率。

DataVisor

總部位于美國(guó)的DataVisor專注提供在線欺詐和金融犯罪檢測(cè)服務(wù)，其技術(shù)核心之一正是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，DataVisor以高精度和十億賬戶處理規(guī)模為欺詐和金融犯罪提供了無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)（UML）檢測(cè)的成熟應(yīng)用，以無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)引擎為核心，并結(jié)合有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和全球智能信譽(yù)庫(kù)為關(guān)鍵組件，無(wú)需標(biāo)簽和訓(xùn)練數(shù)據(jù)即可檢測(cè)欺詐行為，并且能做到提前檢測(cè)。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)引擎能同時(shí)處理所有事件和賬戶活動(dòng)，分析數(shù)以億計(jì)的賬戶行為模式，以檢測(cè)到惡意帳戶之間的可疑連接。而自動(dòng)規(guī)則引擎成功地將人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的功能與規(guī)則引擎的可解釋性相結(jié)合，借助無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)引擎的檢測(cè)結(jié)果，自動(dòng)規(guī)則引擎提供了卓越的檢測(cè)性能，同時(shí)顯著降低了對(duì)規(guī)則調(diào)整和維護(hù)的需求。

全球智能信譽(yù)庫(kù)是DataVisor基于IP地址、地理位置定位、電子郵件域名、移動(dòng)設(shè)備類型、操作系統(tǒng)、瀏覽器代理、電話前綴等做全量分析后，輸出的數(shù)字信號(hào)，可以用來(lái)增強(qiáng)規(guī)則引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的能力。

慧安金科

反欺詐領(lǐng)域的新晉玩家慧安金科也將半監(jiān)督主動(dòng)式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)作為其主要技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同樣只需要少量標(biāo)簽就可以建立模型。具體來(lái)說(shuō)，半監(jiān)督主動(dòng)式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以根據(jù)少量的歷史標(biāo)簽進(jìn)行特征提取，訓(xùn)練自身模型，進(jìn)而將標(biāo)簽遷移、擴(kuò)散至其他沒(méi)有標(biāo)簽的用戶。

當(dāng)模型預(yù)測(cè)失準(zhǔn)時(shí)，風(fēng)控專家給予模型反饋，讓模型重新學(xué)習(xí)，為互聯(lián)網(wǎng)、金融機(jī)構(gòu)和信息安全等其他領(lǐng)域提供更準(zhǔn)確、更全面、更詳實(shí)的數(shù)據(jù)參考，輔助企業(yè)做出風(fēng)控決策?？梢栽谄墼p行為尚未發(fā)生之前，在無(wú)預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)類型和特點(diǎn)的前提下，基于用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，主動(dòng)識(shí)別用戶行為和關(guān)聯(lián)的異常，自動(dòng)響應(yīng)新的威脅和攻擊，實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警和主動(dòng)防范；并且不使用用戶的身份信息等敏感數(shù)據(jù)，而是基于用戶注冊(cè)、登錄、瀏覽、下單等行為數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。

亮點(diǎn)二：復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析

同盾科技

2013年成立的同盾科技，將目光聚焦在團(tuán)伙欺詐，通過(guò)部署復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，自2015年推出以來(lái)已進(jìn)行多次迭代。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)即是針對(duì)復(fù)雜對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行非線性建模，由節(jié)點(diǎn)（實(shí)體）和節(jié)點(diǎn)之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系（實(shí)體之間關(guān)系）構(gòu)成拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，當(dāng)異常關(guān)系聚集出現(xiàn)時(shí)，即可識(shí)別欺詐行為。同盾融合了自身大數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)可視化關(guān)聯(lián)分析，將規(guī)則、關(guān)系及變量通過(guò)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)，通過(guò)更深層信息挖掘和推理，提供動(dòng)態(tài)分析和監(jiān)測(cè)，并應(yīng)用至實(shí)時(shí)團(tuán)伙檢測(cè)等。

360金融

剛完成上市動(dòng)作的360金融，旗下技術(shù)團(tuán)隊(duì)同樣采用了復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析作為反欺詐的重要工具。360金融向雷鋒網(wǎng)表示，他們已經(jīng)將關(guān)系網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)提到了最優(yōu)先級(jí)，目前能做到實(shí)時(shí)計(jì)算關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，其關(guān)系網(wǎng)絡(luò)有11多億個(gè)關(guān)系節(jié)點(diǎn)和140多億的關(guān)系邊，輔以千萬(wàn)級(jí)別的黑名單和白名單作為復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)。此外，360金融也在算法層面引入了無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)。

亮點(diǎn)三：設(shè)備識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)

猛犸反欺詐

猛犸反欺詐成立于2014年11月，目前關(guān)注的則是設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)和交互行為風(fēng)險(xiǎn)。其中設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)是后面四層的基礎(chǔ)，也為行為分析提供了數(shù)據(jù)集，貫穿于Gartner五層風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)。其做法是通過(guò)設(shè)備指紋識(shí)別來(lái)控制欺詐風(fēng)險(xiǎn)。與其它廠商通過(guò)SDK等方式獲取用戶信息，然后生成設(shè)備指紋不同，猛犸是基于通信協(xié)議棧分析欺詐行為，能實(shí)現(xiàn)APP和移動(dòng)端H5網(wǎng)頁(yè)間，不同瀏覽器之間的設(shè)備識(shí)別。目前，猛犸已積累了超過(guò)3億的設(shè)備指紋。

雷鋒網(wǎng)小結(jié)： 借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等多項(xiàng)技術(shù)蓬勃發(fā)展的新金融，實(shí)際正面臨著更嚴(yán)峻的考驗(yàn)。這些金融業(yè)務(wù)交易頻繁、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)量大、客群下沉，往往更容易受到欺詐組織的攻擊；同時(shí)這類攻擊除了技術(shù)以外，還會(huì)掩蓋聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，偽裝身份和信用信息。正如DataVisor中國(guó)區(qū)首席戰(zhàn)略官鄭駿所言，在反欺詐中要擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和不斷更新的技術(shù)，將黑名單、設(shè)備指紋、規(guī)則引擎、有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)等各種技術(shù)手段有機(jī)結(jié)合，并且具備情報(bào)偵察的邏輯，只有知道欺詐分子的技術(shù)手段、攻擊手段，才能更好地、有針對(duì)性地進(jìn)行防范金融欺詐行為。

 

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