科技的进步向来都是一柄双刃剑。日前，京东金融发布《数字金融反欺诈白皮书》显示，数字技术应用于金融，极大地解决了金融领域中信息不对称的问题，但新型的欺诈形式和手段也不断衍生，数字金融反欺诈也将是一场持久战。
数字诈骗更具迷惑性
“无论是根植于数字技术的金融业务，还是传统金融的数字化，欺诈事件都层出不穷。这一方面不利于数字金融行业的良性发展，另一方面也为传统金融的数字创新业务带来诸多消极影响。”《白皮书》显示，从个人欺诈的角度看，由网络黑产主导的数字金融欺诈发展肆虐，已经渗透到数字金融营销、注册、借贷、支付等各个环节。
据统计，2017年黑产从业人员超150万，年产值达千亿级别，应用数据分析手段开展金融业务的数字金融平台是黑产攻击的主要对象之一。
实际上，数字金融的风控环节普遍面临较大压力。国家互联网金融安全技术专家委员会数据显示，截至2018年4月，互联网金融风险分析技术平台发现了21624个存在异常的互联网金融网站和1362个互联网金融网站漏洞。
“数字金融欺诈手段由之前较为简单的盗号、盗刷演变为现在的借助大数据等前沿技术，从撒网式向精准化转变，并叠加传销、兼职赚钱、网购退款、金融理财、虚拟货币等更为复杂多样的手法。”《白皮书》显示，多样的诈骗手段加之数字金融、区块链等新词汇的注入，使得数字金融诈骗更具迷惑性，不易被识别，受害人防不胜防。
八个场景易遭受攻击
京东金融研究院院长孟昭莉表示，由于数字与金融的“联姻”，金融的欺诈行为呈现出专业化、产业化、隐蔽化、跨区域等新特征，对传统的反欺诈手段形成极大挑战。而网络支付、网络保险、网络借贷、供应链金融、消费金融等8个领域也成了新型金融诈骗的重要场景，但是这些攻击并非无懈可击。
以网络支付为例，《白皮书》提到，在网络支付环节，诈骗分子通过社工和技术手段，盗取用户账户，进行盗刷、洗钱等行为。
“行为序列、生物探针和关系图谱技术可做到前中后期对欺诈行为预警。”《白皮书》显示，行为序列记录用户购买历史，生物探针研判用户手机使用习惯，关系图谱则从人际关系网络对用户进行信用估算，三者结合形成立体人物画像，在反欺诈、盗刷以及群体涉黑挖掘场景中均可发挥作用。
而在网络借贷中，身份冒用是网络借贷中常用的欺诈行为。《白皮书》表示，利用人脸识别、用户画像技术能够刻画客户个人的特征，并用于网络贷款交易事前、事中、事后全过程的欺诈识别。“这两类技术不仅在网络借贷虚假申请识别中的应用效果显著，同时也可复制到传统银行业务的信用申请环节。”
反欺诈不是某种技术的单打独斗
“反欺诈是一场集数据、技术和机制于一体的综合防御战。其中，数据是反欺诈体系建设的核心和前提，技术是打赢反欺诈之战的重要支撑，机制是优化反欺诈效果、提升反欺诈能力的重要保障。”《白皮书》认为，反欺诈之战不是某一种技术或方法的单打独斗。
《白皮书》建议，数据获得是反欺诈体系建立的根本前提，强化对数据使用的安全保护、扩大央行征信系统的征信范围和加强信息披露，是反欺诈体系发展完善的当务之急。
《白皮书》认为，一方面，机构要不断优化反欺诈模型和系统构建，综合运用多种技术手段对欺诈行为进行精准打击。另一方面，则要将先进的技术在行业内共享。
此外，《白皮书》还建议，金融机构要从根本上弱化欺诈的动力源，并不断优化机制。首先，要提高金融科技企业的门槛，做到扶优限劣。其次，需要多方共同合作，构建由监管部门、行业协会、金融机构、科技企业共同参与的反欺诈联盟。
（何宏斌荐稿）
