5月31日，京東金融研究院、中國人民大學(xué)金融科技與互聯(lián)網(wǎng)安全研究中心、中國刑事警察學(xué)院聯(lián)合發(fā)布《數(shù)字金融反欺詐白皮書》(以下簡稱“白皮書”)，白皮書顯示，由于數(shù)字與金融的“聯(lián)姻”，金融的欺詐行為呈現(xiàn)出專業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化、隱蔽化、跨區(qū)域等新特征，針對(duì)金融領(lǐng)域的反欺詐技術(shù)也必須不斷革新。

白皮書顯示，數(shù)字金融暴露的風(fēng)險(xiǎn)隱患與日俱增，違約欺詐平臺(tái)占比已超六成。以網(wǎng)貸平臺(tái)為例，截至2017年年末，累計(jì)問題平臺(tái)數(shù)量為4039家，占網(wǎng)貸平臺(tái)總數(shù)的67.7%。從個(gè)人欺詐的角度看，由網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)主導(dǎo)的數(shù)字金融欺詐發(fā)展肆虐，已經(jīng)滲透到數(shù)字金融營銷、注冊、借貸、支付等各個(gè)環(huán)節(jié)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年黑產(chǎn)從業(yè)人員超150萬，年產(chǎn)值達(dá)千億級(jí)別，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析手段開展金融業(yè)務(wù)的數(shù)字金融平臺(tái)是黑產(chǎn)攻擊的主要對(duì)象之一。

作為應(yīng)對(duì)手段，在網(wǎng)絡(luò)支付、網(wǎng)購運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)借貸、供應(yīng)鏈金融、網(wǎng)絡(luò)營銷、消費(fèi)金融、手機(jī)銀行、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等八大領(lǐng)域，數(shù)字金融反欺詐技術(shù)已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用并取得良好效果，具備向其他領(lǐng)域進(jìn)一步移植、復(fù)制的可能。

中國刑事警察學(xué)院網(wǎng)絡(luò)犯罪偵查系主任秦玉海認(rèn)為，從實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來看，反欺詐之戰(zhàn)不是某一種技術(shù)或方法的單打獨(dú)斗，而且一場集數(shù)據(jù)、技術(shù)和機(jī)制于一體的綜合防御戰(zhàn)。

以網(wǎng)絡(luò)支付場景為例，某大學(xué)生用戶發(fā)現(xiàn)自己銀行卡里的5萬元“不翼而飛”。反復(fù)查詢后，他被通知自己在某平臺(tái)注冊了一個(gè)新賬號(hào)，購買了高達(dá)49966元的商品，實(shí)質(zhì)上并非本人的購買行為。其實(shí)，該平臺(tái)風(fēng)控部門利用其風(fēng)控體系在支付的那一刻已觸發(fā)預(yù)警。接到預(yù)警后，風(fēng)控負(fù)責(zé)人快速安排對(duì)這一訂單的攔截，同時(shí)安排發(fā)貨以進(jìn)一步鎖定嫌疑人，最終幫助用戶挽回?fù)p失。

京東金融風(fēng)險(xiǎn)管理部總經(jīng)理沈曉春表示，這個(gè)案例是賬號(hào)盜用的典型案例，具體操作共有四步。

第一步：放馬。黑產(chǎn)團(tuán)伙在大學(xué)城周邊，通過偽基站發(fā)送帶有木馬病毒鏈接的偽裝短信，這位大學(xué)生在點(diǎn)擊鏈接后，手機(jī)被安裝木馬，用戶名及密碼都遭到泄露。

第二步：操盤。由于直接盜刷銀行卡難度較高、風(fēng)險(xiǎn)較大，騙子掌握各類信息之后，便通過網(wǎng)上購物的方式來進(jìn)行變現(xiàn)。

第三步：洗料。注冊完賬戶，綁定銀行卡之后，黑產(chǎn)團(tuán)伙會(huì)網(wǎng)購高價(jià)值物品，比如黃金、手機(jī)等。并通過對(duì)來電和短信進(jìn)行攔截，或者設(shè)置呼叫轉(zhuǎn)移，使得商品到達(dá)欺詐團(tuán)伙手中。

第四步：變現(xiàn)。通過地下銷贓網(wǎng)絡(luò)，將購買來的物品變現(xiàn)、分贓。

沈曉春稱，從反欺詐的角度來審視這個(gè)案例，主要運(yùn)用了行為序列、生物探針和關(guān)系圖譜技術(shù)對(duì)支付環(huán)節(jié)的前中后期進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判。

首先，行為序列技術(shù)發(fā)現(xiàn)了購買記錄的異常。行為序列技術(shù)記錄了該學(xué)生在平日購物時(shí)的購物金額、瀏覽時(shí)長、對(duì)比行為等因素，發(fā)現(xiàn)他平時(shí)的購物金額一般不超過1000元、通常都要花時(shí)間進(jìn)行同類對(duì)比、尋找優(yōu)惠券等等，而這次僅瀏覽了幾分鐘便下單購買昂貴的商品，所以馬上觸發(fā)了預(yù)警。

其次，生物探針技術(shù)發(fā)現(xiàn)本次購買行為與往常不同。生物探針技術(shù)能夠根據(jù)用戶使用APP的按壓力度、手指觸面、滑屏速度等多個(gè)指標(biāo)，判斷用戶的使用習(xí)慣，因此，檢測出本次購物中的異常使用情況。

最后，關(guān)系圖譜技術(shù)，通過用戶關(guān)系估算用戶的信用，同時(shí)周圍與之相關(guān)人的信用影響到對(duì)該用戶信用評(píng)估。通過關(guān)系圖譜技術(shù)進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)該學(xué)生對(duì)此次購買的貴重商品的需求并不高，因此也觸發(fā)了預(yù)警。

在供應(yīng)鏈金融方面企業(yè)欺詐也屢見不鮮，供應(yīng)鏈條上的企業(yè)，似乎看起來好像風(fēng)險(xiǎn)更透明一些，但是過去也有很多很慘痛的教訓(xùn)，比如前幾年的鋼貿(mào)企業(yè)質(zhì)押貸款暗藏的風(fēng)險(xiǎn)。

京東金融供應(yīng)鏈金融事業(yè)部信用與風(fēng)險(xiǎn)管理部負(fù)責(zé)人王越國表示，除了大量積累數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)之外，物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)也可以有所助益。比如一個(gè)養(yǎng)雞場按傳統(tǒng)方式很難獲得貸款，但如果能通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)掌握雞舍的溫度、投放消耗的飼料這些動(dòng)態(tài)體系，就類似裝上了電表、水表，有很多動(dòng)態(tài)監(jiān)控的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)能為其增信。

而區(qū)塊鏈同樣解決欺詐問題。王越國對(duì)澎湃新聞表示，最典型的例子就是報(bào)表，現(xiàn)在財(cái)務(wù)報(bào)表是按年記錄或者按季度記錄的，按年披露的報(bào)表經(jīng)過各種復(fù)雜的抽象形成的，但是用區(qū)塊鏈這種方法，很多底層都會(huì)有痕跡，不可篡改，而且會(huì)有相關(guān)的時(shí)間戳，這為后面的反欺詐工作提供了大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(澎湃新聞?dòng)浾?周炎炎)