近年來,我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融迎來了爆發(fā)式的增長(zhǎng),但這種快速暴漲背后卻是風(fēng)險(xiǎn)的頻繁爆發(fā)。除了傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn),外部欺詐更是成為了一個(gè)新的主要風(fēng)險(xiǎn)源,一些P2P公司甚至由于惡意欺詐產(chǎn)生的損失占整體壞賬的60%。從這個(gè)角度來看,無論是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu),還是新興互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu),都要應(yīng)對(duì)金融欺詐這個(gè)“蝗災(zāi)”。
利益之戰(zhàn),金融欺詐背后的激烈博弈
在互聯(lián)網(wǎng)金融蓬勃興起的時(shí)候,有那么一群被稱為“羊毛黨”的人,說他們是黑客有點(diǎn)不太準(zhǔn)確,他們的工作并沒有太多的技術(shù)含量,但這群人卻可能會(huì)給平臺(tái)帶來遠(yuǎn)比黑客更大的風(fēng)險(xiǎn)。
就在去年,一百多家P2P公司遭到黑客攻擊,損失慘重,光是深圳、浙江兩地就有20多家跑路。這群刷客大軍如蝗蟲過境,一些平臺(tái)分秒間被薅干。他們成群結(jié)隊(duì),唯利是圖,成為金融黑色產(chǎn)業(yè)鏈中的重要一環(huán)。他們是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的畸形產(chǎn)物,但他們的存在,又有著某種必然。
在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,速度與規(guī)模是套在所有創(chuàng)業(yè)者頭上的魔咒。他們需要向領(lǐng)導(dǎo)交上一份完美的數(shù)據(jù),需要向投資人證明業(yè)務(wù)異常繁榮?!覆粦诛L(fēng)險(xiǎn)、快速前進(jìn)、忍著虧損先做大、不斷擴(kuò)張、向資本市場(chǎng)講漂亮的故事?!篂榱丝焖贁U(kuò)張,搶占用戶,大部分互聯(lián)網(wǎng)金融公司都在默認(rèn)著這群「羊毛黨」的存在。
「實(shí)際上,很多平臺(tái)希望我們?nèi)マ堆蛎脚_(tái)故意留下漏洞,就是為了增加注冊(cè)量和業(yè)務(wù)量。」一位資深的羊毛黨接受媒體采訪時(shí)表示,但可怕的是,這群“羊毛黨”只是金融黑色產(chǎn)業(yè)鏈中的初級(jí)參與者,更為可怕的還有“黑產(chǎn)”軍團(tuán)。
而所謂“黑產(chǎn)”,其實(shí)就是那群在各個(gè)渠道搜羅被泄露的用戶信息,然后利用互金平臺(tái)(多為創(chuàng)業(yè)公司)風(fēng)控能力相對(duì)薄弱、采用線上審核等業(yè)務(wù)特點(diǎn),不斷地挖掘新漏洞的高階「羊毛黨」。羊毛黨很多時(shí)候只是賺取平臺(tái)給出的各種優(yōu)惠,而這群人帶來的更多是金融欺詐。
自2014年開始,眾多消費(fèi)金融平臺(tái)開通「透支」、「零首付分期」功能。根據(jù)用戶的信用消費(fèi)記錄,平臺(tái)提供一定的「透支」額度,可以購(gòu)買商品享受服務(wù),也就是這些平臺(tái),正在成為黑產(chǎn)眼中的肥肉,他們用盜刷傳統(tǒng)銀行卡的手段,來盜刷網(wǎng)上的消費(fèi)金融平臺(tái)。
發(fā)展至今,黑產(chǎn)們已經(jīng)形成了一個(gè)集信息盜取或偽造、中介助貸、貸款資金安全轉(zhuǎn)移等環(huán)節(jié)的完整產(chǎn)業(yè)鏈,他們的存在給整個(gè)金融行業(yè)帶來了血的代價(jià)。可以說,找到一種有效杜絕“黑產(chǎn)”金融欺詐的方法已經(jīng)迫在眉睫。
為什么大數(shù)據(jù)會(huì)成為“反欺詐”的最有力武器?
何謂金融欺詐?其本質(zhì)是行為人對(duì)信息不對(duì)稱的利用,這種欺詐行為往往具有攻擊對(duì)象不確定性的特征,所以在欺詐風(fēng)險(xiǎn)度量過程中往往缺少風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)支撐,而這也是構(gòu)筑反欺詐“防護(hù)網(wǎng)”的核心難點(diǎn),那就是風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的缺失或共享不足問題。
如今傳統(tǒng)的金融企業(yè)一般會(huì)采取“黑白名單”、基于規(guī)則的防范機(jī)制以及通過自有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模等傳統(tǒng)方式來做風(fēng)控。但這些方式往往存在滯后性、機(jī)制僵化和數(shù)據(jù)不全面等弊病,導(dǎo)致金融風(fēng)控只能做到一定程度的“未雨綢繆”,起不到真正的全面風(fēng)險(xiǎn)控制。
而一些互聯(lián)網(wǎng)金融公司以互聯(lián)網(wǎng)思維來做互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù),比如P2P、消費(fèi)金融等,流量至上的原則往往會(huì)帶來風(fēng)控的危機(jī)。缺乏多維度數(shù)據(jù)支持以及風(fēng)控模型的迭代驗(yàn)證,互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)控步履維艱,行業(yè)壞賬率居高不下。
對(duì)于絕大多數(shù)平臺(tái)、尤其是科技力量相對(duì)薄弱的金融機(jī)構(gòu)來說,在反欺詐過程中遇到的最大的難題,就是單靠一家平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)信息收集、分析,以及依托業(yè)務(wù)系統(tǒng)的嚴(yán)密布控,顯然無法杜絕欺詐風(fēng)險(xiǎn)案件向行業(yè)內(nèi)其他金融機(jī)構(gòu)的蔓延。根據(jù)單一的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息從根本上就沒辦法判定是否屬于欺詐。
而基于用戶行為的大數(shù)據(jù)反欺詐服務(wù)恰好可以成為金融行業(yè)現(xiàn)有風(fēng)控體系的強(qiáng)力補(bǔ)充。以極光大數(shù)據(jù)提供的反欺詐服務(wù)為例,這套體系以用戶的行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從移動(dòng)應(yīng)用使用習(xí)慣、線下活動(dòng)習(xí)慣、特定領(lǐng)域“互聯(lián)網(wǎng)+”行為習(xí)慣等多個(gè)維度對(duì)用戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)估,全面提供用戶在各個(gè)維度的行為信息識(shí)別及網(wǎng)絡(luò)分析服務(wù),進(jìn)而為金融企業(yè)的借貸行為及產(chǎn)品決策提供建議。
如今新一批的大數(shù)據(jù)公司正在反金融欺詐領(lǐng)域貢獻(xiàn)自己的力量,他們依托跨行業(yè)、多維度的海量數(shù)據(jù)沉淀以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘、分析和預(yù)測(cè)能力,將欺詐行為扼殺在搖籃之中。這種機(jī)制最大的價(jià)值在于可以將更多方面的影響因素納入到業(yè)務(wù)風(fēng)控領(lǐng)域。
魔高一尺道高一丈,反欺詐的最終天平在哪里?
金融平臺(tái)的反欺詐和黑產(chǎn)軍團(tuán)之間的較量從未停止。要知道每一個(gè)平臺(tái)面對(duì)的實(shí)際情況實(shí)際上千差萬別,好的反欺詐產(chǎn)品時(shí)效性需保障,如何將風(fēng)險(xiǎn)量化進(jìn)而讓決策者清晰準(zhǔn)確地判斷出預(yù)警信息是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
《中國(guó)企業(yè)家》在報(bào)道中表示,「多年來,黑產(chǎn)軍團(tuán)和平臺(tái)方有過數(shù)次短兵相接。平臺(tái)方不斷構(gòu)筑更為完善的防御體系,升級(jí)反欺詐的甄別能力,黑產(chǎn)軍團(tuán)也以同樣的速度迭代“找口子”的進(jìn)攻戰(zhàn)術(shù),甚至雙方互派臥底上演“無間道”。在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間里,雙方竟然在行業(yè)中維持著微妙的平衡狀態(tài)。」
正是在這種不斷攻防的背景下,為行業(yè)提供風(fēng)險(xiǎn)控制及反欺詐服務(wù)的第三方服務(wù)商陣營(yíng)得以迅速成長(zhǎng)和壯大。成立于2011年,并一直以推送等開發(fā)者服務(wù)為業(yè)內(nèi)熟知的極光,也正是看到了市場(chǎng)存在的巨大前景,在其海量數(shù)據(jù)下衍生出了金融反欺詐服務(wù),并最終成為風(fēng)控與反欺詐領(lǐng)域里的一股重要力量。
如今在極光大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)上,反欺詐服務(wù)已經(jīng)覆蓋了3600萬風(fēng)險(xiǎn)用戶,分析超過3億多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)行為,并已識(shí)別出超過1700萬的“羊毛黨”用戶群。但對(duì)金融反欺詐來說,這是集風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防、風(fēng)險(xiǎn)防控和風(fēng)險(xiǎn)分析為一體的系統(tǒng)工程。要應(yīng)對(duì)多變的反欺詐市場(chǎng),不斷更新的數(shù)據(jù)也是關(guān)鍵。
要知道在這場(chǎng)攻防戰(zhàn)中,平臺(tái)無論成功防御多少次,只要失敗一次就意味著從零開始。從這個(gè)角度來看,反欺詐最關(guān)鍵的一步可能還是「如何將風(fēng)險(xiǎn)扼殺在搖籃中」。反欺詐模型必須以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ),這些“黑產(chǎn)軍團(tuán)”并不會(huì)只在一個(gè)平臺(tái)進(jìn)行詐騙,他們的行為往往會(huì)呈現(xiàn)出跨平臺(tái)的特征。想要有效的進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),可能仍然需要更為全面且持續(xù)更新的數(shù)據(jù)源。以開發(fā)者服務(wù)起家的極光大數(shù)據(jù)成立近6年來一直為市場(chǎng)提供穩(wěn)定的開發(fā)者服務(wù),產(chǎn)品覆蓋了中國(guó)國(guó)內(nèi) 90% 以上的移動(dòng)終端,艱苦的原始數(shù)據(jù)積累階段后是源源不斷的數(shù)據(jù)更新,而其開發(fā)者服務(wù)也就像造血機(jī)一樣為其金融反欺詐服務(wù)提供持續(xù)的數(shù)據(jù)活力。
此外為了解決信息孤島問題,極光大數(shù)據(jù)除了利用自有且不斷更新的海量數(shù)據(jù)外還選擇與各類金融伙伴合作,從他們那里獲得數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)又反過來為極光勾勒客戶行為標(biāo)簽體系起到關(guān)鍵性的作用。隨后再利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)用戶行為進(jìn)行分類總結(jié),為企業(yè)風(fēng)控模型輸入外部因子。如今通過極光反欺詐產(chǎn)品對(duì)用戶在移動(dòng)端的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,就可以得出該用戶可能產(chǎn)生的逾期和違約的幾率是多少,從而提前預(yù)防以及降低違約率。
如今的數(shù)據(jù)行業(yè)正迎來越來越多的機(jī)會(huì),極光大數(shù)據(jù)的金融反欺詐服務(wù)自然也不會(huì)例外,事實(shí)上這種對(duì)數(shù)據(jù)不斷進(jìn)行深度學(xué)習(xí),也已初步具備了AI的模型。在可預(yù)見的未來里,隨著數(shù)據(jù)量越來越大,結(jié)合AI會(huì)有更多想不到的東西產(chǎn)生。金融反欺詐,只是移動(dòng)大數(shù)據(jù)掘金的開始。
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