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知行合一、卓越發(fā)展。四月第三期“安泰云享”在本周末為大家精彩呈現(xiàn)。停課不停學(xué)，本期云分享活動由安泰2001級MBA校友，華院數(shù)據(jù)副總裁，金融事業(yè)部總經(jīng)理王建斌為我們帶來“數(shù)字金融反欺詐中的技術(shù)創(chuàng)新實踐”的主題分享。

本次活動由上海交通大學(xué)安泰2009級MBA校友，匯付天下副總裁花蕾主持，金融科技班第九組成員也都進(jìn)行了自我介紹，幫助大家加深了解，增進(jìn)交流，為碰撞出思維的火花以及后續(xù)的合作打下基礎(chǔ)。

學(xué)員介紹

花蕾表示金融科技的應(yīng)用大大推動了普惠金融的發(fā)展，同時也指出發(fā)展的同時，往往都具有兩面性，很多欺詐手段不斷涌現(xiàn)?，F(xiàn)有的階段，用什么樣的技術(shù)創(chuàng)新能夠不斷革新去防范這種風(fēng)險，同時也能夠做到防患于未然，相信這個可能是大家都要去探討的。隨后，金融科技班第九組的另外五位成員，黃丹丹、李美莉、王利波、廖剛、王建斌分別作了自我介紹，加深了相互間的交流和互動。

王建斌從數(shù)字金融的欺詐挑戰(zhàn)、攻防策略和技術(shù)組合、典型案例三個方面展開了分享。

數(shù)字金融的欺詐挑戰(zhàn)

王建斌首先列舉了數(shù)字金融欺詐的相關(guān)案列。之前引起大家廣泛關(guān)注的瑞信咖啡財務(wù)造假案例，渾水聘請了92位全職，1400多位兼職調(diào)查了兩萬多張發(fā)票，依照嚴(yán)密的理論體系揭露了該上市公司的財務(wù)欺詐行為。大智慧在新媒體運營的大潮中曾經(jīng)有過購買用戶的行為，但出乎意料的是效果卻很差，原因是非正常的獲客方式被黑產(chǎn)軍團(tuán)突襲，損失了大概十億元。

王建斌后續(xù)為我們詳細(xì)分析了金融欺詐的四個要素、具體分類、產(chǎn)業(yè)鏈化的發(fā)展。數(shù)字金融欺詐如今已經(jīng)朝著產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，上游主要包括黑色基礎(chǔ)服務(wù)，包括網(wǎng)絡(luò)黑客（繞開金融機構(gòu)的驗證和審查）、手機驗證碼平臺、設(shè)備農(nóng)場、貓池廠商等；中游主要包括賬號生產(chǎn)銷售，包括盜號團(tuán)伙、惡意注冊團(tuán)伙、洗號團(tuán)伙等；下游主要包括黑產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，包括欺詐、盜竊、勒索、職業(yè)刷單等。王建斌用規(guī)模化、專業(yè)化、高頻化、關(guān)聯(lián)化來概括整個產(chǎn)業(yè)鏈特色。

攻防策略和技術(shù)組合

王建斌表示，反欺詐是一場沒有硝煙但永不會停止的攻防戰(zhàn)。包括事前準(zhǔn)入審批，事中監(jiān)控干預(yù)，事后合適處置。

獲得廣泛維度和深度的各類型數(shù)據(jù)是反欺詐系統(tǒng)的基石。王建斌分享了黑灰名單、身份驗證和設(shè)備指紋等進(jìn)行反欺詐的方式。未來對于金融機構(gòu)來說需要采購、分析越來越多的用戶行為，才能在深度上判別可能的風(fēng)險模式和關(guān)聯(lián)。

細(xì)致完備的反欺詐規(guī)則集是必要條件。王建斌列舉了移動設(shè)備反欺詐案例，并且表示只要用戶安裝了我們的反欺詐APP，我們光從客戶設(shè)備端就可以識別出很多欺詐行為。

對不同事件實時進(jìn)行反欺詐模型評分預(yù)警是核心競爭力。王建斌表示團(tuán)隊正在不斷拓展反欺詐模型，包括多主體拓展、網(wǎng)絡(luò)拓展、主體行為（事件）拓展等。建模技術(shù)主要包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、規(guī)則+機器學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)、樣本、特征、算法）、集成金融科技、時間序列分析、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等。

決策引擎系統(tǒng)架構(gòu)決定了業(yè)務(wù)人員的使用體驗和響應(yīng)能力。短時間并發(fā)的需求，響應(yīng)需要達(dá)到毫秒級。

全場景全流程的反欺詐運營是反欺詐系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。需要有強大的操控能力和系統(tǒng)支持。

典型案例分享和思考

王建斌表示，基于知識圖譜的風(fēng)控和反欺詐應(yīng)用在業(yè)界越來越普遍。

隨后王建斌為我們分享了兩個案例。第一個案例中，王建斌提到關(guān)系環(huán)的概念。通過關(guān)系環(huán)來判斷是否存在風(fēng)險。SNA發(fā)現(xiàn)該團(tuán)伙痕跡，4名疑似團(tuán)伙成員，涉案4起。

第二個案例中，幾個人在修理廠作案，他們用了有限的幾個車牌號，作案地點也非常集中，看出有24個案件都是和這幾個人、這幾輛車相關(guān)，在單家保險公司中的總案值即超過4.7萬。通過中保信數(shù)據(jù)反查發(fā)現(xiàn)這個團(tuán)伙在其它多家保險公司還有更多類似欺詐案件，社會危害性明顯。

王建斌表示，在人與人的交互中，更關(guān)注的是做法和表情。將這些數(shù)據(jù)采集到的后，結(jié)合現(xiàn)場錄音和視頻，更可以反應(yīng)真實情況。

多模態(tài)AI主要包括三個層面。首先通過視頻采集數(shù)據(jù)，其次通過多模態(tài)AI反欺詐引擎進(jìn)行欺詐分析，最后將發(fā)現(xiàn)的特征反應(yīng)到核驗后臺。王建斌最后總結(jié)，反欺詐是一個非常具有挑戰(zhàn)性的問題，通過業(yè)務(wù)常識，專家經(jīng)驗設(shè)置的各種規(guī)則只能去防止50%的風(fēng)險，剩下的50%到90%之間的欺詐要靠比較強大的技術(shù)手段，包括模型以及金融科技的技術(shù)。反欺詐永遠(yuǎn)是一個攻防迭代的過程，所以要做得非常完善，很多時候有一些藝術(shù)，包括企業(yè)文化，不同職能之間配合的默契等。

學(xué)員互動

后續(xù)，陳勤偉、謝軍就多模態(tài)AI中類似表情判斷等應(yīng)用是否有實際案例，效果如何？反欺詐與征信系統(tǒng)的合作方面，有沒有和第三方的征信體系，比如支付寶等合作？不同金融企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(黑名單)怎么去共享？區(qū)塊鏈技術(shù)在反欺詐系統(tǒng)里應(yīng)用嗎？等問題與王建斌進(jìn)行了互動和交流，大家都收獲頗豐。