文/楊潔

假冒客服沒放款先收費(fèi)、包裝資質(zhì)承諾下款、花錢消除征信污點(diǎn)、注銷網(wǎng)貸賬號(hào)轉(zhuǎn)移授信額度……，這些新興的金融欺詐騙局在生活中已經(jīng)屢見不鮮。

5月9日，360金融研究院攜手360集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布了《2018智能反欺詐洞察報(bào)告》，報(bào)告顯示，近年來，貸款場景的詐騙發(fā)生率已顯著上升，包括上述幾類詐騙手段在內(nèi)的金融類電信詐騙和網(wǎng)絡(luò)貸款欺詐，已經(jīng)成為最為高發(fā)的新型詐騙手段。

報(bào)告顯示，以移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)為“溫床”的金融詐騙，呈現(xiàn)受騙報(bào)案量占比高、受騙金額高、受害者低齡化的“兩高一低”趨勢。在網(wǎng)絡(luò)貸款欺詐中，團(tuán)伙欺詐的危害程度明顯高于惡意欠貸、多頭借貸、偽冒欺詐等個(gè)人欺詐行為，呈現(xiàn)“智能化、產(chǎn)業(yè)化、攻擊迅速隱蔽、內(nèi)外勾結(jié)比例上升、移動(dòng)端高發(fā)”等五大特征，也給金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

金融電信詐騙呈“兩高一低”趨勢，男性易受騙且損失數(shù)額大

報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，2018年360手機(jī)衛(wèi)士手機(jī)先賠接到的詐騙舉報(bào)投訴案件中，金融詐騙損失金額占比高達(dá)35%，報(bào)案量在全部詐騙類型中占比14.9%。金融電信詐騙受害者中，90后占比37.6%。在網(wǎng)絡(luò)普及呈現(xiàn)低齡化、中青年群體金融需求的日漸提升等趨勢影響下，80、90一代正成為手機(jī)詐騙的重點(diǎn)目標(biāo)。

從受害者的性別分布來看，男性受害者占76.3%，女性占23.7%，男性受害者明顯占比高于女性。同時(shí)，從人均損失來看，男性受害者為12032元，女性受害者為10547元?？梢?，男性不僅更容易被騙，損失金額也比女性更高。

圖：金融理財(cái)詐騙受害者性別及人均損失分布情況

從地域分布來看，廣東、山東、遼寧、河南和江蘇五省的金融電信詐騙受害者最多，舉報(bào)數(shù)量約占到了全國用戶舉報(bào)總量的36.5%。受騙人群以大學(xué)畢業(yè)生、城市外來務(wù)工人員及農(nóng)村地區(qū)人群居多。

黑中介騙貸男性受害者占比76%，河南、山東、福建人最多

黑中介、黑產(chǎn)騙取用戶信息時(shí)，陷阱和套路往往讓人防不勝防。報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，在遭遇黑中介騙貸的受害者中，20歲-30歲占比45%，30歲-40歲占比35%，網(wǎng)絡(luò)貸款、分期消費(fèi)的主力客群80、90后已經(jīng)成為黑中介盯上的“肥肉”。從性別比例分析，男性受害者占比76%，女性受害者占比24%。相較于女性，男性更容易成為黑產(chǎn)的“獵物”。

圖：黑中介騙貸的受害者年齡和性別比例

從地域上看，黑中介騙貸更容易向信用意識(shí)相對(duì)薄弱的三四線城市人群下手，受害者數(shù)量占比Top5省份依次為河南（8.18%）、山東（6.8%）、福建（6.78%）、廣東（6.11%）、黑龍江（5.99%）。

圖：遭遇黑中介騙貸受害者分布TOP10省份

損失金額上，由于黑中介在成功獲得目標(biāo)用戶的個(gè)人信息后，往往會(huì)在多個(gè)平臺(tái)進(jìn)行高額度的騙貸，用戶損失相較于傳統(tǒng)詐騙更大。報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，遭遇黑中介騙貸后，損失2000元以下的受害者占比6%，損失2000到5000元占比17%，損失5000元到1萬元占比28%，損失1萬元到5萬元占比38%，損失5萬元以上占比11%。

團(tuán)伙欺詐智能化特征凸顯，黑中介、黑產(chǎn)深度融合

相較于個(gè)人欺詐，團(tuán)伙欺詐的波及范圍更廣、社會(huì)危害性更高，呈現(xiàn)“智能化、產(chǎn)業(yè)化、攻擊迅速隱蔽、內(nèi)外勾結(jié)比例上升、移動(dòng)端高發(fā)”五大特征。隨著欺詐技術(shù)的發(fā)展，黑中介和黑產(chǎn)出現(xiàn)深度融合的態(tài)勢，開始以團(tuán)伙形式開展線上貸款申請(qǐng)審批業(yè)務(wù)，騙取大量資金。

在團(tuán)伙欺詐中，黑中介利用互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)采用大數(shù)據(jù)線上審核的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，會(huì)著重選擇一些新上線、不上征信、風(fēng)控較為薄弱的平臺(tái)為攻擊目標(biāo)，通過不斷地挖掘平臺(tái)風(fēng)控規(guī)則的漏洞或弱點(diǎn)，進(jìn)行信息包裝或偽造、遠(yuǎn)程助貸等欺詐操作。部分黑中介還通過社群、傳銷、面授班等形式，向其他中介和個(gè)人提供技術(shù)傳播、騙貸教學(xué)。黑產(chǎn)則承擔(dān)為黑中介“助攻”的角色，從技術(shù)上為黑中介實(shí)施騙貸提供技術(shù)便利。如批量采集用戶信息，竊取金融機(jī)構(gòu)和平臺(tái)數(shù)據(jù)庫，包裝偽造證件信息、銀行流水，偽造通訊記錄等。

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷迭代，黑中介、黑產(chǎn)的智能化趨勢明顯。黑產(chǎn)團(tuán)伙同樣會(huì)利用大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)等技術(shù)手段擴(kuò)大欺詐覆蓋面和精準(zhǔn)度。圍繞欺詐目的達(dá)成，黑中介伙同黑產(chǎn)構(gòu)建了集用戶數(shù)據(jù)獲取、身份信息偽造和包裝、欺詐策略制定、技術(shù)手段實(shí)施等一條完整的產(chǎn)業(yè)鏈。

圖：信貸行業(yè)黑產(chǎn)、黑中介欺詐鏈條

當(dāng)黑中介發(fā)現(xiàn)目標(biāo)平臺(tái)后，會(huì)深度梳理平臺(tái)的風(fēng)控漏洞，制定欺詐方案，在特定時(shí)間發(fā)起集中攻擊。由于黑中介的隱蔽性強(qiáng)，對(duì)于平臺(tái)反欺詐策略的靈敏度和迭代效率提出了更高的要求。在人員結(jié)構(gòu)上，黑中介團(tuán)伙中熟悉平臺(tái)風(fēng)控邏輯內(nèi)部員工比例有所上升，“內(nèi)外勾結(jié)”聯(lián)合騙貸對(duì)平臺(tái)的損害更大。

與此同時(shí)，360金融研究院還在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，在黑中介、黑產(chǎn)攻擊平臺(tái)的時(shí)間段上差異巨大。黑中介發(fā)動(dòng)攻擊的時(shí)間段主要為白天工作時(shí)間，與正常用戶申請(qǐng)貸款的時(shí)間相一致，高峰期出現(xiàn)在上午10點(diǎn)到下午15點(diǎn)之間，夜間活動(dòng)頻次較低。黑產(chǎn)團(tuán)伙則一般會(huì)選擇貸款平臺(tái)技術(shù)保護(hù)或風(fēng)控相對(duì)薄弱的時(shí)間段，比如平臺(tái)上線或活動(dòng)上線初期、周末或節(jié)假日，在凌晨2點(diǎn)到4點(diǎn)對(duì)平臺(tái)發(fā)起密集攻擊。

金融科技平臺(tái)智能反欺詐成效顯著

金融反欺詐是一個(gè)復(fù)雜而棘手的問題，黑產(chǎn)的攻擊手段瞬息萬變，因此平臺(tái)防范規(guī)則策略需要靈活迅速。目前互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭已經(jīng)能夠通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等最新互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，獲得更豐富、精準(zhǔn)的信息采集來源，制定更個(gè)性化、定向化的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型，完成更科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)決策過程。

360金融早期脫胎于國內(nèi)最大的安全服務(wù)平臺(tái)360集團(tuán)，目前在金融反欺詐策略制定、模型構(gòu)建等方面與其保持著深度、緊密合作，累計(jì)連接超過10億臺(tái)的移動(dòng)設(shè)備，擁有總樣本數(shù)超過180億的全球最大的程序文件樣本庫。背靠360集團(tuán)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能優(yōu)勢，360金融目前已積累了千萬級(jí)別的黑名單和數(shù)億的白名單庫。自主研發(fā)的Argus智能風(fēng)控引擎從數(shù)十萬個(gè)變量中用機(jī)器學(xué)習(xí)方法篩選出超過3000個(gè)風(fēng)控模型數(shù)據(jù)變量，近96%的授信申請(qǐng)和99%的訂單申請(qǐng)實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)審核，毫秒級(jí)反饋結(jié)果。

360金融反欺詐技術(shù)專家張峰透露，目前360金融基于人工智能技術(shù)建立的反欺詐模型和反欺詐策略成為平臺(tái)預(yù)測、抵擋欺詐風(fēng)險(xiǎn)的有力武器。一方面，人工智能可以利用機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)的大規(guī)模以及高頻率的處理能力，將申請(qǐng)人相關(guān)的各類信息節(jié)點(diǎn)構(gòu)建龐大網(wǎng)絡(luò)圖，并在此基礎(chǔ)上建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的反欺詐模型并對(duì)其進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練和實(shí)時(shí)識(shí)別。另一方面，人工智能基于龐大的知識(shí)圖譜，還能監(jiān)測整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)信用表現(xiàn)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候，能夠及時(shí)做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，啟動(dòng)“先知”的防御機(jī)制。

通過系統(tǒng)構(gòu)建大數(shù)據(jù)、人工智能反欺詐風(fēng)控體系，360金融逾期率始終在同類平臺(tái)中保持最優(yōu)。截至2018年12月31日，該平臺(tái)M3+逾期率僅為0.92%，由欺詐造成的虧損率僅為0.2%。優(yōu)異的風(fēng)控能力促使360金融獲得了銀行等金融機(jī)構(gòu)的青睞，持續(xù)吸引了更多金融機(jī)構(gòu)深入合作。截至2018年年底，360金融撮合貸款資金的74.7%來自金融機(jī)構(gòu)。在機(jī)構(gòu)資金來源中，全國性銀行占比較2017年有較大幅度提升，其中包括中國工商銀行、中國光大銀行等。以資金合作為起點(diǎn)，360金融還將自身數(shù)據(jù)積累、業(yè)務(wù)能力、技術(shù)創(chuàng)新形成模塊化和產(chǎn)品化方案，向金融行業(yè)全面輸出金融科技能力。

對(duì)于如何利用大數(shù)據(jù)、人工智能能力消除風(fēng)險(xiǎn)，360金融反欺詐技術(shù)專家張峰接受了媒體群訪，以下為部分問答，經(jīng)鋅財(cái)經(jīng)編輯整理：

鋅財(cái)經(jīng)：傳統(tǒng)的反欺詐是結(jié)合專家的經(jīng)驗(yàn)來識(shí)別，具有一定的滯后性，出現(xiàn)新型的欺詐行為之后，金融機(jī)構(gòu)才能有針對(duì)性的搭建反欺詐模型，雖然對(duì)下一次欺詐行為有防范作用，但是還是亡羊補(bǔ)牢的，那如何利用AI，大數(shù)據(jù)等技術(shù)，可以提前預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)呢？

張峰：其實(shí)很多欺詐行為我們要先限定下場景，所謂傳統(tǒng)和新興，線上還是線下，我們?cè)谥v消費(fèi)形態(tài)的時(shí)候，都離不開信用卡，信用卡是這個(gè)領(lǐng)域最大頭的部分，從那個(gè)時(shí)候開始，傳統(tǒng)的一套反欺詐措施已經(jīng)解決，APP有各種的功能和操作來保證。其實(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，一直是以史為鑒的行為，因?yàn)楹苌儆腥苏娴哪茴A(yù)測下一步。而AI，大數(shù)據(jù)在這個(gè)過程中能做到什么？就是縮短周期，減少損失，這關(guān)乎到我們有沒有更快的能力去識(shí)別異常，發(fā)現(xiàn)異常。我們不可能完全消除風(fēng)險(xiǎn)，只能用更快更好的手段來減少損失。

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