2019中国数字金融反欺诈全景报告：AI福能料敌于先构建生态.pdf

主笔 蒋照生 孙宇林 赵越 林泽玲编审 柏亮 于百程中国数字金融反欺诈全景报告()AI赋能料敌于先构建生态Abstract摘 要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。Contents目 录数字金融欺诈的缘起、演进及现状 06数字金融时代下欺诈事件洞察与受欺诈人群画像分析 14数字金融反欺诈的新形势：AI 赋能反欺诈 26数字金融反欺诈的挑战及建议 56致谢 62附录 1: 常见的数字金融欺诈作案工具 64 附录 2: 十大常见数字金融欺诈手法及防范指南 661234567Preface序 言阳光之下有阴影，有利益的地方更易滋生违法犯罪。金融世界，欺诈无时无刻不在上演。日前，中国人民银行印发金融科技（FinTech）发展规划（20192021年），明确指出要加强网络安全风险管控和金融信息保护，提升金融业务风险防范能力，做好新技术应用风险防范。从规划中不难看出，随着数字金融发展，防范金融风险已成为金融科技良序发展的必备基础。 对于数字金融而言，欺诈风险产生的威胁甚至高于信用风险。欺诈不仅严重伤害用户对金融科技的信任，对各类金融机构和企业造成经济、名誉等损失的同时，也为数字金融的创新发展和传统金融业的数字化转型升级带来了不利影响，可谓当前数字金融行业发展的致命威胁。数字金融时代，反欺诈已经成为金融机构或金融科技公司核心能力之一。这个能力的“关键词”正是“AI”。AI技术解决了数字金融时代的诸多欺诈难题，使反欺诈一定程度上“料敌于先”，在欺诈还没有形成扩散时，提前预判主动狙击。然而，AI之于反欺诈，也需要体系化机制进行支持。技术是最重要元素，但也需要搭配多种防治手段结合，才能发挥出最大之功效。本报告联合国内分期消费领域头部企业乐信，借助其全面的反欺诈技术体系与丰富的反欺诈实践经验，以及庞大的数据积累和详实的反欺诈案例，同时结合对多家业内代表性的反欺诈技术机构的深度调研采访，从欺诈方、受欺诈方和反欺诈方三大维度全面分析数字金融反欺诈新态势以及 AI 反欺诈体系的技术机制和实践成效。 报告认为，随着反欺诈技术不断地迭代升级，以 AI为核心的反诈体系已成为越来越多的金融机构与金融科技公司的主流技术选项。同时，面对诡谲多变的欺诈行为，数字金融反欺诈不再是各家机构“单兵作战”，而需要企业间的联防联控以及用户、监管部门和社会舆论等各方的共同参与，形成全方位的反欺诈生态。06 07AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019） AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019）P6-P13数字金融欺诈的缘起、演进及现状011.1 数字金融欺诈的演进及发展1.1.1 欺诈、金融欺诈与数字金融欺诈广义上的欺诈，是指当事人故意捏造虚假情况，或歪曲、掩盖真实情况，使他人陷入错误认知并因此做出不合真意的意思表示。欺诈的行为要素主要包括：错误认知与故意行为。金融欺诈作为欺诈的一种细分类型，主要指当事人主观蓄意并以非法占有为目的，采用隐瞒真相或虚构事实的手段，骗取他人财物或者金融机构信任、破坏金融管理秩序的违法行为。数字金融是互联网、大数据等数字技术在与金融业务渗透过程中产生的一种新型金融业态。而数字金融欺诈是随数字技术发展而衍生的新型欺诈。数字金融欺诈本质上仍是金融欺诈，但在欺诈手法和作案流程上更多使用数字化技术手段，数字金融欺诈更多发生在互联网金融平台等线上场景。08 09AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019） AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019）图1金融欺诈演进历程资料来源：零壹智库第 阶段线下金融欺诈1线下金融欺诈阶段，欺诈分子主要通过电信欺诈、虚假材料和伪冒申请等方式进行诈骗，这一阶段欺诈分子的攻击目标不具有针对性。例如，前往银行网点申请信用卡开卡，用户需要提供一系列纸质材料，而欺诈分子通过对不符合开卡要求的用户进行身份、职业、收入和资产证明的再包装，使其满足银行的发卡要求或获取较高信用额度，以此获得高额收益。1.1.2 金融欺诈的演进历程金融欺诈一直伴随技术发展而不断演进。根据欺诈手段和类型的差异，金融欺诈的发展历程可主要分为三个阶段：线下金融欺诈、互联网金融欺诈和数字金融欺诈。第 阶段第 阶段互联网金融欺诈数字金融欺诈23互联网技术的发展与普及，使银行等机构的金融服务开始由线下转至线上，网银支付和移动支付逐渐取代现金成为人们最常用的支付方式，金融欺诈也开始由线下转至线上。相较线下金融欺诈阶段，这一阶段，欺诈分子基于大量线上交易数据，借助互联网技术手段实施欺诈，并经常变换欺诈手段。例如冒充客服人员、冒充好友、冒充领导、向网站植入木马病毒、发送钓鱼短信等。移动互联网的高速发展以及大数据、人工智能等技术的成熟，使金融欺诈开始进入数字金融欺诈阶段。这一阶段，金融欺诈已形成完整的黑色产业链，欺诈分子分工明确，有专家规划、工具布局、专门的攻击团队、专业的诈骗团伙和专业的洗钱分赃流程。欺诈手段也已发展为利用黑客、病毒木马、诈骗电话短信、钓鱼网站、安全漏洞等多重攻击手段联合作案。相较之前的金融欺诈，这一阶段欺诈开始呈现异地作案且小额高频特征，欺诈手段更为多变和隐蔽。10 11AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019） AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019）1.1.3 日益繁杂的金融欺诈种类进入数字金融时代，数字化技术的支撑使金融业态逐渐数字化和普惠化，金融欺诈类型也随之日益繁杂。据不完全统计，目前各类金融场景中的欺诈行为已超过100种，包括套现、网络贷款诈骗、刷单、中介代办、电信诈骗、薅羊毛等。针对如此多的欺诈形式，零壹智库认为可按欺诈主体、欺诈途径、欺诈阶段、欺诈主体数量等维度对欺诈行为分类。图2金融欺诈分类资料来源：零壹智库1.2.1 黑色产业链成熟化，且规模庞大当前欺诈团伙尤其是黑产往往有专业的组织架构，并且产业链上各环节具有特定职能，分工明确。产业链上游主要由网络黑客、欺诈软件和脚本开发者等组成，主要负责提供欺诈软硬件设备和相关作案工具；中游包括卡商、个人信息批发商、接码平台、打码平台、群控平台等，负责数据信息的获取、伪造和倒卖；下游包括职业刷单人员、羊毛党、代理工作室、欺诈团伙等欺诈实施人员，主要负责欺诈实施以及后续的洗钱销赃。据百融云创行业研究中心的不完全统计，2018年我国黑产从业人员已超过200万人，黑产市场规模已达千亿级别。数字金融欺诈动辄成千上万甚至数十万以上的损失，对任何企业而言都不容小觑。除经济损失之外，企业的声誉也会受到伤害，用户流失、信任感降低等负面影响会给企业带来经营挑战。同时，金融欺诈的频繁发生增加了企业的运营成本，进而对整个数字金融行业的普惠目标和创新发展形成障碍。相较于个人欺诈，数字金融团伙欺诈的波及范围更广、导致的经济损失和社会危害性也更高。零壹智库实地调研结果显示，以黑产为代表的团伙欺诈在新时期开始呈现出黑色产业链成熟化、欺诈技术专业化、欺诈事件高频化、欺诈行为关联化等四大典型特征。1.2 数字金融欺诈的四大典型特征图3网络黑色产业链资料来源：零壹智库、公开资料12 13AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019） AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019）1.2.2 欺诈技术专业化，且更迭快速1.2.3 欺诈事件高频化，且成本低廉数字金融时代，欺诈分子采用的欺诈手段已不限于盗号盗刷、黑中介等，而是借助大数据等数字技术，使用专业欺诈作案工具，精确识别“欺诈目标”并采取针对性手段。由于技术手法多样化，欺诈行为更加灵活，欺诈手法也会快速更新迭代并且迅速传播。例如，黑产在不同时期会根据不同网贷平台的漏洞快速做出欺诈方案，开展针对性攻击，并通过贴吧、QQ、Telegram等各类社交软件进行指数化传播，短时间内进行大量复制欺诈行为。图4部分专业欺诈作案设备资料来源：零壹智库、公开资料（注：详细专业欺诈作案工具信息参照附录 1）大部分数字金融欺诈呈现高频的作案趋势。这类欺诈行为单笔金额不大，但由于欺诈团伙利用专业作案设备进行批量化操作，因此一旦发生往往短时间内导致金融机构和金融科技平台出现巨大损失。这类欺诈手段常常由于异地作案会给司法机关取证定罪带来极大困难。同时，批量、集中式的团伙小额欺诈案件，从单个案件来看与正常交易类似，即使用传统的黑名单、专家规则等反欺诈技术来处理也难以快速发现异常，平台方很难第一时间对黑产进行直接打击。1.2.4 欺诈行为关联化，且异地高发移动互联网和数字化技术的发展使不法分子经常异地甚至异国实施欺诈，降低作案风险。但绝大多数的欺诈团伙在实施欺诈的过程中都会在地址、户籍、IP地址、交易时间等多个维度上呈现明显的聚集关联现象。这种异常聚集已成为反欺诈过程中最受关注的特征之一。图5乐信监测的欺诈分子收货地址聚类现象资料来源：乐信、零壹智库作案成本方面，欺诈团伙只需数台手机、电脑和几张银行卡就能实施欺诈。低成本与高收益的错配也是导致数字金融欺诈频发的重要原因之一。14 15AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019） AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019）02P14-P25数字金融时代下欺诈事件洞察与受欺诈人群画像分析数字金融反欺诈的最终目的不仅是为了保护平台，更是为了保护用户的信息和财产安全。本章将从用户角度出发，洞察欺诈事件，刻画受欺诈人群画像，希望帮助反欺诈机构进一步了解欺诈分子的作案特点和趋势，增强反欺诈效果。“”欺诈数据分析可以帮助反欺诈方判断欺诈新形势，洞察欺诈新趋势。结果显示，目前金融欺诈事件数量整体呈下降趋势，小额欺诈比重上升，中介诈骗和代收代办成为主要欺诈类型。2.1 欺诈事件洞察16 17AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019） AI赋能，料敌于先，构建生态 中国数字金融反欺诈全景报告（2019）图7各月份金融欺诈事件数量资料来源：乐信、零壹智库2.1.1 欺诈事件数量：年均降幅超20%，各月总体呈下降趋势欺诈事件数量方面，近三年金融欺诈事件数量持续下降，平均降幅超20%。从各月欺诈事件数量看，总体也呈下降趋势。欺诈事件数量下降与国家打击力度的加大和反欺诈技术手段的提升有必然联系。图6各年金融欺诈事件数量资料来源：中国司法大数据研究院、零壹智库图8金融欺诈金额区间分布情况（2018年1月-2019年6月）资料来源：乐信、零壹智库2.1.2 欺诈金额分布：2000元以下小额诈骗比重提高2.1.3 欺诈类型：中介诈骗占比最高 涉案金额方面，单笔欺诈金额在2000元以下的欺诈事件占比逐渐升高，数字金融欺诈更加趋向小额高频模式。这种趋势一方面是由于数字金融具有普惠特性，目标客户群体下沉，小额高频欺诈不易察觉，即使被察觉受骗客户也可能因为时间和成本等因素而不愿追究，相较集中的大额欺诈风险相对较低；另一方面数字化技术手段也为不法分子进行批量化小额诈骗提供了便捷途径。在所有诈骗类型中，中介诈骗占比最高，达50.7%；其次为收费代办，占比38.5%；薅羊毛排在第三位，占比5.4%；电信诈骗和套现排在第四、第五位，分别为3.1%和1.2%。以上五种欺诈事件在欺诈事件总量中占比近99%。中介诈骗如此猖獗，可能是由于中介不法分子通常以兼职、代购等名义，通过朋友或网络传播诈骗信息，而用户对于此类诈骗信息的警惕性较低。另外，用户容易被一些蝇头小利所吸引，为诈骗分子带来可乘之机。