【编者按】本周，零壹财经新金融夏季峰会上发布了《中国数字金融反欺诈报告(2019)》。通过分析庞大的数据和详实的反欺诈案例，并对业内多家代表性机构

本周，零壹财经新金融夏季峰会上发布了《中国数字金融反欺诈报告(2019)》。通过分析庞大的数据和详实的反欺诈案例，并对业内多家代表性机构进行调研，报告指出，目前数字金融欺诈普遍具有黑产化、专业化、高频化、关联化等四个典型特征。

截至2018年我国黑产从业人员超过200万人，黑产市场规模已达千亿级别;科技是一把双刃剑，欺诈团伙在技术运用方面也日趋高精尖;案件呈现小额、高频、低成本等趋势;此外，关联性、多重联合作案特性显著。金融科技服务机构中望金服风控负责人表示，欺诈风险是金融风控中的首要课题。欺诈与金融相伴而生，当今科技为金融插上了想象的翅膀，但同时也在为欺诈所用，且这样的应用也呈现出高频迭代、日趋专业化、高效化的特点，这就意味着反欺诈工作不只要与时俱进，更要具有前瞻性和预防性。

在人工智能等金融科技的加持下，以反欺诈为代表的行业风控水平和效率得到大幅提升，并在不断优化和多样化需求中迅速细分出专业机构和服务，专注赋能同业，提升行业反欺诈能力、保障金融交易安全和客户权益。

最具代表性的要数蚂蚁金服旗下“蚁盾”，原本是芝麻信用品牌旗下的反欺诈产品，在推出三年后于2017年独立而出、自成一派。蚁盾风控大脑是依托蚂蚁金服多年金融实践经验积淀而搭建的智能风控体系，凭借尖端AI技术，从监控预警、风险识别决策、分析洞察、策略智能优化等四个方面对风险进行综合识别处置。其防控思路，已经从传统的“事后”发现方式，升级到“事中”和“事前”相结合的智能风险识别预警，以便金融机构能主动采取措施，将风险造成的损失降到最低。而苏宁金融大数据反欺诈平台，则主要围绕智慧零售核心和金融业务开展服务，主要分为反支付欺诈、反营销欺诈和反信用欺诈三部分。其中，打造位置画像模型、风险特征库解析系统等应对支付欺诈;资金饥渴度模型、“石出”体系等识别信用欺诈;“极目”系统等则主要作用是为预防营销欺诈。

在中望金服的全流程智能风控体系中，贷前环节，申请人的个人信息、账户信息、设备指纹以及家庭关系、联系人、单位关系等会构成一个网络图，系统依此对用户进行画像，利用这些数据进行基于规则和机器学习的反欺诈模型识别。在申请评分环节，面对复杂的数据群，对社交数据、消费数据、运营商数据、司法数据等非结构化数据进行深层次加工提取、转化为结构化数据，这是与传统模式相比、人工智能和机器学习的独到之处。对不同板块、不同类型的数据进行多种建模，继而用这些复杂模型来进行比对识别。在此基础上进行小额信贷的授信，这样的防护措施很大程度上是足够应对欺诈风险的。

不论是初期为我所用、由于“能力出众”开始独当一面对外赋能，还是洞察到行业细分趋势和庞大的市场需求、凭借数据和风控优势以技术身份切入行业专精输出解决方案，通过合作，技术流在金融服务领域扮演着越来越重要的角色。

蚁盾的客户涉及银行、汽车金融、消费金融等领域，据悉，蚁盾在上线前三年就已提供近百亿次风险咨询服务调用，识别了上亿次业务风险，避免损失预估达几十亿元;苏宁金融打造的区块链黑名单共享平台在迅速吸引银行、消费金融、互金等机构加入，致力于打造跨行业信用数据共享平台，助力行业反欺诈和风控水平的提升;中望金服已与中小商业银行、保险公司、持牌消金公司、小贷公司等多领域的多机构建立深入合作关系，对外输出智能系统、量化风险管理、开放营销平台等丰富的金融科技解决方案。

关于中望金服

中望金服2016年成立于北京，公司致力于以科技力量打造新金融新生态，基于大数据风控、决策引擎、智能系统等金融科技优势，为金融机构提供优秀金融解决方案。