消金欺詐頻現(xiàn)且手法不斷升級 拉卡拉金融：機構(gòu)間聯(lián)防聯(lián)控或成趨勢

華南新聞中心 李秀華 發(fā)自深圳

和訊網(wǎng)消息 由于征信體系的不完善，消費金融行業(yè)在快速發(fā)展的同時也面臨著諸多挑戰(zhàn)，例如一些有組織有預(yù)謀的騙貸行為。同時，近年來金融欺詐手段和手法更是呈現(xiàn)了升級和變異。而目前行業(yè)防欺詐技術(shù)同質(zhì)化嚴(yán)重，更是給了欺詐組織可乘之機。對此，業(yè)內(nèi)呼吁防欺詐“黑科技”技術(shù)應(yīng)盡快落地，而不只是停留在理論研究階段。同時，面對日新月異的欺詐手法，業(yè)內(nèi)表示，未來或?qū)纬蓹C構(gòu)之間的聯(lián)防聯(lián)控。

據(jù)憑安信用去年7月公布的研究報告顯示，去年互金業(yè)里發(fā)現(xiàn)有近35萬失信人，且至今仍廣泛活躍在各類金融機構(gòu)。并且，當(dāng)今的金融欺詐主要來自于“網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)”，而這一產(chǎn)業(yè)正在往技術(shù)化、產(chǎn)業(yè)化、國際聯(lián)網(wǎng)方向發(fā)展。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會發(fā)布的《中國網(wǎng)民權(quán)益保護調(diào)查報告2016》顯示，網(wǎng)絡(luò)“黑產(chǎn)”直接從業(yè)者超過40萬人，算上“黑產(chǎn)”上下游人員160萬人，游離在市場上的身份證約1000萬張。

在這些數(shù)據(jù)的背后，實際上隱藏著多頭借貸、欺詐等多個風(fēng)險問題。對于目前業(yè)內(nèi)普遍存在的信貸欺詐，在拉卡拉金融總裁王國強看來，其原因除了征信體系的不完善之外，還有以下幾點：

首先，網(wǎng)絡(luò)借貸基于其純線上的特征，欺詐作案成本低；其次，部分機構(gòu)比較傾向于高風(fēng)險的業(yè)務(wù)，這類高風(fēng)險業(yè)務(wù)的客戶群本身的風(fēng)險性就比較大，所謂的“高利率覆蓋高風(fēng)險”，其實是一個悖論；第三，很多機構(gòu)的風(fēng)控體系不夠完善，存在漏洞，讓欺詐分子有機可乘；第四，可能存在行業(yè)欺詐的現(xiàn)象，比如網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)團伙主導(dǎo)的惡意欺詐。

除此之外，當(dāng)前屢禁不止的金融欺詐事件，在業(yè)內(nèi)看來，其實也與目前的科技應(yīng)用技術(shù)水平有著一定關(guān)系。

王國強表示，目前，在消費金融領(lǐng)域的科技應(yīng)用水平存在同質(zhì)化現(xiàn)象，比如很多機構(gòu)大都是以非定制化的輸出為主，并不針對某些特定的金融場景進行定制化開發(fā)。此外，很多“黑科技”的概念，部分尚在理論研究階段。

在王國強看來，相比去年，當(dāng)下在消費金融領(lǐng)域的欺詐已經(jīng)呈現(xiàn)出了新的變化：

“比如說，過去通過單條規(guī)則就可以識別出來的風(fēng)險情景，現(xiàn)在往往被包裹得更加隱蔽，需要通過復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)規(guī)則才可識別出其中的相關(guān)性。再比如說，客戶的真實性以前通過簡單的幾維校驗就可以判斷出來，而現(xiàn)在，往往需要挖掘更多的弱相關(guān)、隱性的信息才可以判斷，并且，一旦某個作案手法被攔截，又會快速地衍生一些新的變種?！?/P>

同時，王國強指出，這些變化帶來的影響主要包括：第一，因為欺詐更加隱蔽，也更難被識破，這對從業(yè)機構(gòu)自身的欺詐防控能力是一個很大的挑戰(zhàn)。新形勢下的欺詐現(xiàn)象，不僅需要靠專業(yè)的經(jīng)驗積累，還需要加快欺詐防控技術(shù)力量的投入，利用高科技的手段進行應(yīng)對；第二，針對欺詐手段變化較快的特征，機構(gòu)與機構(gòu)之間的技術(shù)合作會逐漸加深，可能會形成一些小的聯(lián)盟，便于及時快速分享新的作案手法，形成聯(lián)防聯(lián)控。

目前存在的系列金融欺詐事件，不僅對放貸機構(gòu)造成了損失，同時也在給我國經(jīng)濟發(fā)展帶來了負面影響。數(shù)據(jù)顯示，2017年，網(wǎng)絡(luò)欺詐導(dǎo)致的損失已達到我國GDP的0.63%，損失估計高達4687.2億元。對于接下來的防欺詐技術(shù)開發(fā)和探索，拉卡拉金融王國強給出了三大建議：

“在反欺詐技術(shù)上，其首要要求是實時性。隨著技術(shù)資源的不斷發(fā)展與成熟，實時+準(zhǔn)實時并存的模式將向全實時的方式逐漸進化。除此之外，欺詐分子的作案手段往往會在埋點、日志，甚至圖像視頻等資料上顯露出蛛絲馬跡，如何更好地利用非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，甚至是多媒體數(shù)據(jù)進行欺詐的預(yù)警與防范，也是反欺詐領(lǐng)域亟待解決的問題。第三，過往的欺詐防范主要依靠專家規(guī)則及淺度算法，在欺詐手段越發(fā)隱蔽的今天，利用機器學(xué)習(xí)算法與模型自迭代技術(shù)，捕捉數(shù)據(jù)中的微小異動，不放過一絲疑點，將會為反欺詐技術(shù)打開新的突破口”。

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