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網絡黑產市場規模超千億 三類反欺詐公司浮出水麵
在互聯網等快速發展的同時，網絡欺詐手段也越發多樣，並逐漸形成規模龐大的網絡黑產。《華夏時報》記者了解到，網絡黑產給金融業造成的損失最為直接，有互聯網金融公司甚至被“羊毛黨”薅到倒閉。
不過，本報記者梳理後發現，近年來，反欺詐行業迎來了發展機構，包括BAJ等互聯網巨頭、大型金融機構以及新興科技公司均在發力金融反欺詐。“融合大數據+機器學習的反欺詐係統能夠有效幫助互聯網金融平台降低欺詐風險，因此互聯網欺詐的泛濫會推動反欺詐行業的快速發展。”方正證券研報指出。
值得注意的是，諸多企業正借助人工智能發力金融反欺詐。比如目前百度的磐石反欺詐在人工智能方麵有應用的主要是深度學習和圖像技術中的文字識別和人臉識別技術。對此，零壹智庫發布的《中國金融反欺詐技術應用報告》認為，“金融反欺詐技術進入人工智能時代”。
金融領域欺詐事件頻發
來自相關機構的測算顯示，僅中國“網絡黑產”從業人員就已超過150萬，市場規模也已高達千億級別。
“目前黑灰產業體量很大，到今年底，這個數據還會更大，他們的發展確實很快。”螞蟻金服集團安全管理部總經理邵曉東早前表示。
上述零壹智庫的報告顯示，數十億對賬號密碼關係為地下黑色產業鏈所掌握，他們通過撞庫、刷庫造成的賬號被盜，占到整體被盜賬號的80%，而盜號所衍生的黑產業鏈年獲利超百億元。
《華夏時報》記者注意到，猖獗的“網絡黑產”給金融行業帶來“霧霾”；近年來，金融領域的欺詐事件頻頻發生。比如2016年宜人貸遭遇的一樁有組織詐欺事件，損失了8130萬元；紅嶺創投董事長周世平也曾披露遭受團夥欺詐事件，資產清查後預估損失超5000萬元等。
“網絡黑產給金融業造成的損失最為直接，甚至有互聯網金融公司被‘羊毛黨’薅到倒閉。”一業內人士坦言。
上述零壹智庫的報告指出，金融蓬勃發展的同時，也無時無刻不麵臨著欺詐風險。數據顯示，2016年中國信用卡欺詐損失排名前三的欺詐類型為偽卡、虛假身份和互聯網欺詐。該報告還進一步表示，金融欺詐呈現出規模大、涉及業務環節多、手段多樣、隱秘性強、移動化、組織化等諸多特點。
不得不提的是，由於征信的缺失，尤其是在消費金融領域，“欺詐”更是其頭上懸著的“一把刀”。
“在中國做消費金融，其實很大的難點就是反欺詐。” 玖富集團副總裁、玖富萬卡CEO金增笑曾坦言，由於中國法律並沒有對欺詐設定太多的懲罰措施等原因，惡意騙貸集團在中國非常猖獗。
捷越聯合創始人兼首席風控官王曉婷亦向《華夏時報》記者分析，從征信環境來看，我國個人征信體係建設尚不完善，征信人群覆蓋有限，信用信息難以有效整合；從消費金融機構來看，有些機構風險意識淡薄，缺乏科學嚴謹的風控機製；從借款人來看，借款人所在地域、收入不同，借款人的素質和層次也參差不齊，因此消費金融欺詐高發不止。
金融反欺詐技術
進入人工智能時代
不過，這幾年來，反欺詐行業迎來新的發展時機。
《華夏時報》記者梳理發現，在目前的金融反欺詐市場上，大體上形成了三類反欺詐公司：一類是互聯網巨頭，包括百度金融推出的“磐石”反欺詐、螞蟻金服“蟻盾”風險評分等；一類是大型金融機構，比如前海征信的“好信盔甲”反欺詐係統；一類是同盾科技這類的反欺詐創業公司。
有業內人士坦言，在金融與科技結合漸深，以及網絡黑產問題的日益嚴峻的情況之下，金融反欺詐行業儼然成為新的風口，吸引了越發多的不同類型機構的布局。
值得注意的是，在目前網絡黑灰產業開始走向大數據和人工智能的情況之下，諸多企業也借力人工智能發力金融反欺詐，可以說金融反欺詐技術儼然進入了人工智能時代。
“我們的生物探針技術通過120多個指標，實現用戶的身份判定。” 京東金融副總裁、技術研發部總經理曹鵬指出，並已將這項技術大量應用於該平台反欺詐和防盜刷場景之中。
螞蟻金服也透露，未來螞蟻安全的欺詐預警將會進一步引入風控策略的技術，結合AI人工智能，將更及時更精準地通過各種渠道做好欺詐風險預警及防範布控。
百度金融方麵亦表示，磐石反欺詐覆蓋銀行以及互金公司貸前貸中貸後的全流程風控，解決逾期危險和資產損失。以貸前部分為例，磐石通過活體識別、OCR文字識別等人工智能技術可以有效防控偽冒申請、虛假資料，並能提升業務辦理效率等等。
據悉，某互聯網金融公司旗下小額現金貸款APP接入磐石後，通過磐石的活體及OCR識別單日大概攔截400個左右問題用戶，也就是說以其產品平均借貸額度1萬進行計算，每天能夠有效攔截400萬左右的問題借貸。
對此，上述報告認為，“金融反欺詐技術進入人工智能時代”。以機器學習為代表的人工智能技術致力於檢測已知和未知模式的欺詐，以提高效率、降低成本、輔助人工做出對欺詐的響應和預防。
具體到消費金融領域，王曉婷在接受《華夏時報》記者采訪時表示，人工智能等金融科技技術對消費金融反欺詐大有裨益，其在業內的應用將越來越深入和廣泛。
“總體來看消費金融欺詐可以分為兩方麵：主觀身份欺詐和相關行為欺詐，而這兩方麵人工智能都可以做出防範。”她最後亦進一步分析指出，首先從身份欺詐來說，可以利用指紋識別、人臉識別、虹膜識別等技術判斷借款人的真實身份，比如，借款人上傳個人證件後，反欺詐係統可以自動識別其身份信息，隨後利用人臉識別技術，引導用戶進行活體識別，再與身份證上照片信息進行對比判斷。從行為欺詐方麵來說，機器學習作為人工智能最重要的技術手段之一，通過對借款人的消費數據、行為數據進行分析，可以分辨出借款人的特征和行為，進而對借款人的真實意圖做出判斷。
(原標題：網絡黑產市場規模超千億 三類反欺詐公司浮出水麵)
最後更新：2017-09-23 06:02:44