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《中國數字金融反欺詐全景報告(2019)》(PPT)
發布時間:2020年01月16日 09:59:57

(網經社訊)· 數字技術為金融發展提供新動力,但也為金融欺詐提供了可乘之機,對金融機構和金融科技企業的風控提出了嚴峻挑戰。數字金融欺詐不僅會造成企業經濟損失,還會影響企業品牌聲譽,甚至對數字金融行業的普惠目標和創新發展帶來負面影響。 

· 對金融機構與金融平臺而言,數字金融欺詐帶來了黑產化、專業化、高頻化、關聯化四大威脅。對數字金融用戶安全來說,數字金融欺詐隨著金融科技發展,呈現出欺詐地域廣泛化、受騙人群年輕化、欺詐事件小額化以及欺詐手法多元化的新挑戰。 

· AI和數據技術的有機結合改變傳統反欺詐的被動防御局面,幫助企業化被動為主動,提前攔截欺詐發生。以樂信為代表的案例,充分展示AI技術對于反欺詐的重要作用。樂信打造了集數據、技術和機制于一體的全AI反欺詐體系,大幅提高事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事后欺詐案件挖掘效率。據調研結果顯示,樂信欺詐率僅為0.003BP,而2018年銀行卡欺詐率約為1.16BP,說明樂信欺詐風險遠低于行業平均水平,位列國內反欺詐技術服務領域的第一陣營。 

· 數字金融反欺詐離不開數據、技術與場景的有機結合,更需要平臺用戶、金融機構、相關企業、監管、執法部門以及社會輿論力量的全方位參與。此外,在“數據孤島”帶來的挑戰與保護用戶隱私安全的監管要求下,反欺詐要適應“小數據”環境,對存量數據深度挖掘,實現數據的精細化運營。

目錄 

一、序言

二、數字金融欺詐的緣起、演進及現狀

2.1 數字金融欺詐的演進及發展

2.1.1 欺詐、金融欺詐與數字金融欺詐

2.1.2 金融欺詐的演進歷程

2.1.3 日益繁雜的金融欺詐種類

2.2 數字金融欺詐的四大典型特征

2.2.1 黑色產業鏈成熟化,且規模龐大

2.2.2 欺詐技術專業化,且更迭快速

2.2.3 欺詐事件高頻化,且成本低廉

2.2.4 欺詐行為關聯化,且異地高發

三、數字金融時代下欺詐事件洞察與受欺詐人群畫像分析

3.1 欺詐事件洞察 8

3.1.1 欺詐事件數量:年均降幅超20%,各月總體呈下降趨勢

3.1.2 欺詐金額分布:2000元以下小額詐騙比重提高

3.1.3 欺詐類型:中介詐騙占比最高

3.2 受欺詐人群畫像分析

3.2.1 地域特征:中東部地區欺詐事件集中

3.2.2 性別特征:男性更易被騙,女性更易遭受薅羊毛

3.2.3 年齡特征:受欺詐人群年輕化,90后人群最易遭受欺詐

3.2.4 學歷特征:受欺詐人群中,??茖W歷占比超44%,博士學歷占比僅0.1%

3.2.5 受欺詐時間段分布:下午為欺詐事件高峰期,用戶易遭受欺詐

四、數字金融反欺詐的新形勢:AI賦能反欺詐

4.1 新形勢:金融反欺詐的攻防博弈

4.1.1 Round1:線下金融欺詐 vs 傳統金融反欺詐

4.1.2 Round2:互聯網金融欺詐 vs 互聯網金融反欺詐

4.1.3 Round3:數字金融欺詐 vs 數字金融智能反欺詐

4.2 數字金融反欺詐的生態鏈

4.3 新手段:AI賦能,讓反欺詐更智能

4.3.1 AI成為數字金融反欺詐的主流選項

4.3.2 場景、數據和技術是人工智能反欺詐系統的三大關鍵要素

4.3.3 AI賦能數字金融反欺詐的實例分析

案例一:樂信:全AI反欺詐體系

案例二:DataVisor:無監督反欺詐機器學習

案例三:中誠信征信:萬象智慧風控體系

案例四:慧安金科:半監督主動式機器學習

五、數字金融反欺詐的挑戰及建議

5.1構建數據、技術與場景三位一體的反欺詐體系

5.1.1 數據方面:適應“小數據”環境,與征信數據互補共享

5.1.2 技術方面:探索“聯邦學習”,強化反欺詐系統的核心

5.1.3 場景方面:盡量細分,針對性設計反欺詐體系

5.2 營造用戶、金融機構及企業、監管部門和社會輿論全方位參與的反欺詐生態

附錄1:常見的數字金融欺詐作案工具

附錄2:十大常見數字金融欺詐手法及防范指南

全文下載:中國數字金融反欺詐全景報告(2019)》(來源:零壹智庫Pro 編選:網經社)

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