“蝗災(zāi)”頻發(fā)的金融業(yè)，靠什么拯救？

近年來，我國互聯(lián)網(wǎng)金融迎來了爆發(fā)式的增長，但這種快速暴漲背后卻是風(fēng)險的頻繁爆發(fā)。除了傳統(tǒng)的信用風(fēng)險，外部欺詐更是成為了一個新的主要風(fēng)險源，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)對金融欺詐這個“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，但這群人卻可能會給平臺帶來遠(yuǎn)比黑客更大的風(fēng)險。

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，一些平臺分秒間被薅干。他們成群結(jié)隊，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、快速前進(jìn)、忍著虧損先做大、不斷擴(kuò)張、向資本市場講漂亮的故事?！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。

「實際上，很多平臺希望我們?nèi)マ堆蛎?，平臺故意留下漏洞，就是為了增加注冊量和業(yè)務(wù)量。」一位資深的羊毛黨接受媒體采訪時表示，但可怕的是，這群“羊毛黨”只是金融黑色產(chǎn)業(yè)鏈中的初級參與者，更為可怕的還有“黑產(chǎn)”軍團(tuán)。

而所謂“黑產(chǎn)”，其實就是那群在各個渠道搜羅被泄露的用戶信息，然后利用互金平臺（多為創(chuàng)業(yè)公司）風(fēng)控能力相對薄弱、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」。羊毛黨很多時候只是賺取平臺給出的各種優(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，平臺提供一定的「透支」額度，可以購買商品享受服務(wù)，也就是這些平臺，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。

發(fā)展至今，黑產(chǎn)們已經(jīng)形成了一個集信息盜取或偽造、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，他們的存在給整個金融行業(yè)帶來了血的代價。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)是行為人對信息不對稱的利用，這種欺詐行為往往具有攻擊對象不確定性的特征，所以在欺詐風(fēng)險度量過程中往往缺少風(fēng)險數(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。

對于絕大多數(shù)平臺、尤其是科技力量相對薄弱的金融機(jī)構(gòu)來說，在反欺詐過程中遇到的最大的難題，就是單靠一家平臺的風(fēng)險信息收集、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)，從移動應(yīng)用使用習(xí)慣、線下活動習(xí)慣、特定領(lǐng)域“互聯(lián)網(wǎng)+”行為習(xí)慣等多個維度對用戶的風(fēng)險等級進(jìn)行評估，全面提供用戶在各個維度的行為信息識別及網(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)測能力，將欺詐行為扼殺在搖籃之中。這種機(jī)制最大的價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。要知道每一個平臺面對的實際情況實際上千差萬別，好的反欺詐產(chǎn)品時效性需保障，如何將風(fēng)險量化進(jìn)而讓決策者清晰準(zhǔn)確地判斷出預(yù)警信息是一個巨大的挑戰(zhàn)。

《中國企業(yè)家》在報道中表示，「多年來，黑產(chǎn)軍團(tuán)和平臺方有過數(shù)次短兵相接。平臺方不斷構(gòu)筑更為完善的防御體系，升級反欺詐的甄別能力，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)長的一段時間里，雙方竟然在行業(yè)中維持著微妙的平衡狀態(tài)?！?/p>

正是在這種不斷攻防的背景下，為行業(yè)提供風(fēng)險控制及反欺詐服務(wù)的第三方服務(wù)商陣營得以迅速成長和壯大。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)平臺上，反欺詐服務(wù)已經(jīng)覆蓋了3600萬風(fēng)險用戶，分析超過3億多個風(fēng)險行為，并已識別出超過1700萬的“羊毛黨”用戶群。但對金融反欺詐來說，這是集風(fēng)險預(yù)防、風(fēng)險防控和風(fēng)險分析為一體的系統(tǒng)工程。要應(yīng)對多變的反欺詐市場，不斷更新的數(shù)據(jù)也是關(guān)鍵。

要知道在這場攻防戰(zhàn)中，平臺無論成功防御多少次，只要失敗一次就意味著從零開始。從這個角度來看，反欺詐最關(guān)鍵的一步可能還是「如何將風(fēng)險扼殺在搖籃中」。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)”并不會只在一個平臺進(jìn)行詐騙，他們的行為往往會呈現(xiàn)出跨平臺的特征。想要有效的進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測，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年來一直為市場提供穩(wěn)定的開發(fā)者服務(wù)，產(chǎn)品覆蓋了中國國內(nèi) 90% 以上的移動終端，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)品對用戶在移動端的行為數(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，極光大數(shù)據(jù)的金融反欺詐服務(wù)自然也不會例外，事實上這種對數(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會有更多想不到的東西產(chǎn)生。金融反欺詐，只是移動大數(shù)據(jù)掘金的開始。

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