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80、90一代成詐騙重點目標，男性易受騙且損失數額大

報告數據顯示，2018年360手機衛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%。報告總結稱，在網絡普及呈現低齡化、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；男性受害者占76.3%，明顯占比高于女性，人均損失金額也比女性更高。

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詐騙更大。報告數據顯示，遭遇黑中介騙貸后，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

在團伙欺詐方面，報告顯示，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“智能化、產業化、攻擊迅速隱蔽、內外勾結比例上升、移動端高發”五大特征，黑中介和黑產出現深度融合的態勢，開始以團伙形式開展線上貸款申請審批業務，騙取大量資金。

網絡技術的不斷迭代，黑中介、黑產的智能化趨勢明顯。黑產團伙同樣會利用大數據、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據獲取、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鏈。

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在團伙欺詐中，黑中介利用互聯網金融平臺采用大數據線上審核的業務特點，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。

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據庫，包裝偽造證件信息、銀行流水，偽造通訊記錄等。

當黑中介發現目標平臺后，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”聯合騙貸對平臺的損害更大。

大數據和AI能為反欺詐做什么？

金融反欺詐復雜而棘手，黑產的攻擊手段瞬息萬變，因此平臺防范規則策略需要靈活迅速。當前，我國金融機構內部各條業務系統以自建風控模塊為主，其中具備強勁科技實力的平臺，大多已經采用多層面的欺詐檢測方法：用戶身份信息認證、黑名單對比、智能反欺詐模型。

在大數據金融反欺詐應用上，頭部科技平臺的大數據已經相對成熟和豐滿，可以夠涵蓋信貸、社交、消費、通訊數據等諸多范疇。360金融研究院統計調研發現，作用于構建用戶人群畫像、甄別借款用戶還款能力貢獻度最大的兩類數據是消費和社交，安全類大數據更有助于判斷借款用戶的還款意愿。

360集團目前在全球的100多座數據中心部署了超過10萬臺服務器，數據存儲量達到EB級，安全服務覆蓋全球6億臺計算機，累計連接超過10億臺的移動設備，擁有總樣本數超過180億的全球最大的程序文件樣本庫。

而360金融背靠集團的數據智能優勢，已積累了千萬級別的黑名單和數億的白名單庫。自主研發的Argus智能風控引擎從數十萬個變量中用機器學習方法篩選出超過3000個風控模型數據變量，近96%的授信申請和99%的訂單申請實現全自動審核，秒級反饋結果。

在AI智能金融反欺詐應用上，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據的大規模以及高頻率的處理能力，將申請人相關的各類信息節點構建龐大網絡圖，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，還能監測整個互聯網的風險動態，當發現信用表現出現風險的時候，能夠及時做出風險預警，啟動“先知”的防御機制。

AI對于底層數據的識別分類應用在實踐中也非常有幫助，例如底層數據標注等業務場景中，通過AI判定識別、人工過濾清洗的結合，可有效幫助高可用性內部數據的增長。

據雷鋒網了解，360金融在實際應用中結合場景應用AI分別構建相應的業務模型，同時重視AI在底層信息上的識別應用，例如：

• 采用生物活體檢測和大數據交叉匹配借款用戶信息，判別提供虛假信息的客戶并拒絕其借款申請。

• 在中介風險識別的場景下，利用社交關系圖譜模型、自然語言處理等AI建模技術在社交關系上有效識別團案風險。

• 在偽冒風險及賬戶盜用風險等業務場景下，高度重視AI在客戶行為埋點數據、客戶社交關系等非傳統建模數據對該類風險的識別幫助，構建了偽冒評分、賬戶安全評分、客戶行為異常模型、設備異常行為模型等模型評分，有效識別該類風險。

• 底層信息處理上，360金融構建設備識別模型，有效提升對于設備認定的有效性及準確度，特別提升了線上貸款對于設備數據使用的魯棒性。

據了解，目前360金融有超過200+個風控子模型在線上運行，且具備實時自動更新模型的能力，部分風險模型的迭代時間以周為單位頻次。

360金融在數據和技術上的投入也已頗有成效，年報數據顯示，360金融2018年全年M3+不良率為0.92%，M6+不良率為1.5%，欺詐損失率保持在0.2%。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2018智能反欺诈洞察报告：黑中介、黑产智能化趋势明显的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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