文/楊潔

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

5月9日，360金融研究院攜手360集團聯(lián)合發(fā)布了《2018智能反欺詐洞察報告》，報告顯示，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的金融類電信詐騙和網(wǎng)絡貸款欺詐，已經成為最為高發(fā)的新型詐騙手段。

報告顯示，以移動網(wǎng)絡為“溫床”的金融詐騙，呈現(xiàn)受騙報案量占比高、受騙金額高、受害者低齡化的“兩高一低”趨勢。在網(wǎng)絡貸款欺詐中，團伙欺詐的危害程度明顯高于惡意欠貸、多頭借貸、偽冒欺詐等個人欺詐行為，呈現(xiàn)“智能化、產業(yè)化、攻擊迅速隱蔽、內外勾結比例上升、移動端高發(fā)”等五大特征，也給金融機構風控帶來了嚴峻挑戰(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

報告數(shù)據(jù)顯示，2018年360手機衛(wèi)士手機先賠接到的詐騙舉報投訴案件中，金融詐騙損失金額占比高達35%，報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、90一代正成為手機詐騙的重點目標。

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，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，舉報數(shù)量約占到了全國用戶舉報總量的36.5%。受騙人群以大學畢業(yè)生、城市外來務工人員及農村地區(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、黑產騙取用戶信息時，陷阱和套路往往讓人防不勝防。報告數(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)絡貸款、分期消費的主力客群80、90后已經成為黑中介盯上的“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相對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用戶的個人信息后，往往會在多個平臺進行高額度的騙貸，用戶損失相較于傳統(tǒng)詐騙更大。報告數(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%。

團伙欺詐智能化特征凸顯，黑中介、黑產深度融合

相較于個人欺詐，團伙欺詐的波及范圍更廣、社會危害性更高，呈現(xiàn)“智能化、產業(yè)化、攻擊迅速隱蔽、內外勾結比例上升、移動端高發(fā)”五大特征。隨著欺詐技術的發(fā)展，黑中介和黑產出現(xiàn)深度融合的態(tài)勢，開始以團伙形式開展線上貸款申請審批業(yè)務，騙取大量資金。

在團伙欺詐中，黑中介利用互聯(lián)網(wǎng)金融平臺采用大數(shù)據(jù)線上審核的業(yè)務特點，會著重選擇一些新上線、不上征信、風控較為薄弱的平臺為攻擊目標，通過不斷地挖掘平臺風控規(guī)則的漏洞或弱點，進行信息包裝或偽造、遠程助貸等欺詐操作。部分黑中介還通過社群、傳銷、面授班等形式，向其他中介和個人提供技術傳播、騙貸教學。黑產則承擔為黑中介“助攻”的角色，從技術上為黑中介實施騙貸提供技術便利。如批量采集用戶信息，竊取金融機構和平臺數(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)絡技術的不斷迭代，黑中介、黑產的智能化趨勢明顯。黑產團伙同樣會利用大數(shù)據(jù)、AI技術等技術手段擴大欺詐覆蓋面和精準度。圍繞欺詐目的達成，黑中介伙同黑產構建了集用戶數(shù)據(jù)獲取、身份信息偽造和包裝、欺詐策略制定、技術手段實施等一條完整的產業(yè)鏈。

圖：信貸行業(yè)黑產、黑中介欺詐鏈條

當黑中介發(fā)現(xiàn)目標平臺后，會深度梳理平臺的風控漏洞，制定欺詐方案，在特定時間發(fā)起集中攻擊。由于黑中介的隱蔽性強，對于平臺反欺詐策略的靈敏度和迭代效率提出了更高的要求。在人員結構上，黑中介團伙中熟悉平臺風控邏輯內部員工比例有所上升，“內外勾結”聯(lián)合騙貸對平臺的損害更大。

與此同時，360金融研究院還在調研中發(fā)現(xiàn)，在黑中介、黑產攻擊平臺的時間段上差異巨大。黑中介發(fā)動攻擊的時間段主要為白天工作時間，與正常用戶申請貸款的時間相一致，高峰期出現(xiàn)在上午10點到下午15點之間，夜間活動頻次較低。黑產團伙則一般會選擇貸款平臺技術保護或風控相對薄弱的時間段，比如平臺上線或活動上線初期、周末或節(jié)假日，在凌晨2點到4點對平臺發(fā)起密集攻擊。

金融科技平臺智能反欺詐成效顯著

金融反欺詐是一個復雜而棘手的問題，黑產的攻擊手段瞬息萬變，因此平臺防范規(guī)則策略需要靈活迅速。目前互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭已經能夠通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等最新互聯(lián)網(wǎng)技術，獲得更豐富、精準的信息采集來源，制定更個性化、定向化的風險定價模型，完成更科學、嚴謹?shù)娘L險決策過程。

360金融早期脫胎于國內最大的安全服務平臺360集團，目前在金融反欺詐策略制定、模型構建等方面與其保持著深度、緊密合作，累計連接超過10億臺的移動設備，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集團領先的數(shù)據(jù)智能優(yōu)勢，360金融目前已積累了千萬級別的黑名單和數(shù)億的白名單庫。自主研發(fā)的Argus智能風控引擎從數(shù)十萬個變量中用機器學習方法篩選出超過3000個風控模型數(shù)據(jù)變量，近96%的授信申請和99%的訂單申請實現(xiàn)全自動審核，毫秒級反饋結果。

360金融反欺詐技術專家張峰透露，目前360金融基于人工智能技術建立的反欺詐模型和反欺詐策略成為平臺預測、抵擋欺詐風險的有力武器。一方面，人工智能可以利用機器對數(shù)據(jù)的大規(guī)模以及高頻率的處理能力，將申請人相關的各類信息節(jié)點構建龐大網(wǎng)絡圖，并在此基礎上建立基于機器學習的反欺詐模型并對其進行反復訓練和實時識別。另一方面，人工智能基于龐大的知識圖譜，還能監(jiān)測整個互聯(lián)網(wǎng)的風險動態(tài)，當發(fā)現(xiàn)信用表現(xiàn)出現(xiàn)風險的時候，能夠及時做出風險預警，啟動“先知”的防御機制。

通過系統(tǒng)構建大數(shù)據(jù)、人工智能反欺詐風控體系，360金融逾期率始終在同類平臺中保持最優(yōu)。截至2018年12月31日，該平臺M3+逾期率僅為0.92%，由欺詐造成的虧損率僅為0.2%。優(yōu)異的風控能力促使360金融獲得了銀行等金融機構的青睞，持續(xù)吸引了更多金融機構深入合作。截至2018年年底，360金融撮合貸款資金的74.7%來自金融機構。在機構資金來源中，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，360金融還將自身數(shù)據(jù)積累、業(yè)務能力、技術創(chuàng)新形成模塊化和產品化方案，向金融行業(yè)全面輸出金融科技能力。

對于如何利用大數(shù)據(jù)、人工智能能力消除風險，360金融反欺詐技術專家張峰接受了媒體群訪，以下為部分問答，經鋅財經編輯整理：

鋅財經：傳統(tǒng)的反欺詐是結合專家的經驗來識別，具有一定的滯后性，出現(xiàn)新型的欺詐行為之后，金融機構才能有針對性的搭建反欺詐模型，雖然對下一次欺詐行為有防范作用，但是還是亡羊補牢的，那如何利用AI，大數(shù)據(jù)等技術，可以提前預知風險呢？

張峰：其實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，我們在講消費形態(tài)的時候，都離不開信用卡，信用卡是這個領域最大頭的部分，從那個時候開始，傳統(tǒng)的一套反欺詐措施已經解決，APP有各種的功能和操作來保證。其實風險預測，一直是以史為鑒的行為，因為很少有人真的能預測下一步。而AI，大數(shù)據(jù)在這個過程中能做到什么？就是縮短周期，減少損失，這關乎到我們有沒有更快的能力去識別異常，發(fā)現(xiàn)異常。我們不可能完全消除風險，只能用更快更好的手段來減少損失。

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