《DataVisor數(shù)字銀行業(yè)欺詐報告》發(fā)布：無監(jiān)督解決方案是破局關(guān)鍵

(2018年11月19日)近日，Money 20/20全球金融科技創(chuàng)新大會首次落地杭州，來自螞蟻金服、花旗銀行、IBM等275位全球金融行業(yè)領(lǐng)袖齊聚一堂，洞察全球金融科技未來趨勢。作為全球領(lǐng)先的金融反欺詐技術(shù)創(chuàng)新者，DataVisor已于今年10月參加Money 20/20美國拉斯維加斯大會。11月的中國杭州大會上，DataVisor再次受邀，公司金融業(yè)務(wù)首席咨詢科學家鈕兆新出席并主持“顛覆性科技·風險，安保與欺詐”專題分論壇，并同期發(fā)布了《DataVisor 2018年數(shù)字銀行業(yè)欺詐報告》。

　　DataVisor出席Money 20/20中國杭州大會并帶來《2018年數(shù)字銀行業(yè)欺詐報告》

千萬級數(shù)據(jù)遭泄漏，真實用戶信息成金融欺詐助推劑

根據(jù)研究機構(gòu)Statistica公布，僅在2018上半年，美國數(shù)據(jù)泄漏事件高達668個，超過2200萬個私人數(shù)據(jù)遭曝光。由于大量數(shù)據(jù)泄漏以及極易在黑市中購買合成身份，金融欺詐分子通過偽裝成正常用戶，操控賬戶進行欺詐活動，申請欺詐和賬戶盜取已成為美國金融機構(gòu)兩大欺詐威脅。

面對當下日益頻繁、實時性增強、數(shù)據(jù)量增大的互聯(lián)網(wǎng)金融交易環(huán)境，中國新型金融科技公司以及傳統(tǒng)金融機構(gòu)面臨的反欺詐形勢則更為嚴峻。以信用卡欺詐為例，據(jù)《2018中國銀行業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書》數(shù)據(jù)顯示，截止2017年底，未償信貸約為5.56萬億元，比2016年增長了36.8%。中國黑產(chǎn)可通過盜用個人信息、從農(nóng)村購買身份證信息以及刷機行為進行互聯(lián)網(wǎng)金融的申請。因此，利用真實用戶信息所創(chuàng)建的欺詐賬戶更難以被檢測和捕捉。

　　DataVisor金融業(yè)務(wù)首席咨詢科學家鈕兆新主持會議

現(xiàn)有金融反欺詐方案背后的重大缺陷

作為現(xiàn)代欺詐解決方案中最常見的方法，規(guī)則引擎以及有監(jiān)督機器學習模型都需要依靠大量已知的標簽，因此皆無法跳出過時和低效的窘境。標簽的重新調(diào)優(yōu)、上線執(zhí)行以及特征工程的創(chuàng)建，高度依賴人工操作，耗時極長且效果無保障。尤其對頻繁推出新產(chǎn)品的中國金融機構(gòu)而言，現(xiàn)有方案不僅需要耗費一定的欺詐損失來累計標簽，更無法準確預測與以往不同的欺詐行為。

IP黑名單、電子郵件域或GeoIP數(shù)據(jù)庫等傳統(tǒng)反欺詐解決方案已經(jīng)失效，虛假郵件供應(yīng)商可提供匿名或臨時的電子郵箱地址進行虛假賬戶注冊，VPNs、匿名代理等服務(wù)能夠規(guī)避IP黑名單的限制檢測。日益增多的欺詐技術(shù)和手段，不斷武裝欺詐分子的犯罪能力，迅速彌補現(xiàn)有欺詐檢測系統(tǒng)的漏洞已是迫在眉睫。

DataVisor無監(jiān)督機器學習算法無需任何訓練數(shù)據(jù)或標簽，它能夠處理更多原始數(shù)據(jù)并自動分析用戶行為模式和相關(guān)性。因此，無監(jiān)督機器學習模型能夠幫助金融機構(gòu)快速部署和啟動，無需頻繁的重新調(diào)優(yōu)，即可發(fā)現(xiàn)新型的欺詐模式，為現(xiàn)有成熟業(yè)務(wù)以及新型產(chǎn)品提供精準、快速的欺詐檢測價值。

走進美國最大銀行，無監(jiān)督解決方案加固防守壁壘

DataVisor無監(jiān)督解決方案自問世以來，便受到美國大型銀行、美國三大征信局之一Experian、中國浦發(fā)銀行等海內(nèi)外知名金融機構(gòu)的認可和青睞。此次報告中，DataVisor以美國銀行客戶為例，詳細闡釋了無監(jiān)督解決方案對消費金融產(chǎn)品下申請欺詐的高精度、大規(guī)模識別。

作為美國最大的銀行之一，該金融機構(gòu)需要精準識別不同類別的欺詐攻擊，進而簡化正常用戶的申請驗證步驟。然而，DataVisor檢測發(fā)現(xiàn)，欺詐團伙利用信譽良好的郵箱域和不同的IP地址提交了200多個非法申請，但其中90%都未能得到阻止。除此之外，DataVisor通過檢測數(shù)字記錄中微妙的可疑內(nèi)容，檢測到欺詐團伙利用公共IP在促銷期間創(chuàng)建了300多個賬戶，而銀行現(xiàn)有解決方案都無法注意到該欺詐行為。

DataVisor強大的欺詐檢測方案幫助該銀行額外檢測出30%的欺詐事件，每年挽回損失超四百萬美金。同時，憑借高達90%的檢測準確性，DataVisor無監(jiān)督解決方案減少了繁瑣的用戶身份驗證步驟，大幅度提高了用戶體驗，為該銀行現(xiàn)有反欺詐解決方案增添了亮眼的一筆。

關(guān)于鈕兆新

鈕兆新是DataVisor解決方案總監(jiān)，有超過8年的華爾街風險管理經(jīng)驗。曾擔任美國運通銀行的風險管理總監(jiān)并參與AI風控模型的建立和實施。在其任職期間，運通銀行在信用和反欺詐風控領(lǐng)域全面實現(xiàn)了機器模型的實施運用，成為了美國第一家通過AI進行風險管理的華爾街銀行。

關(guān)于DataVisor

作為在線欺詐和金融犯罪檢測服務(wù)的領(lǐng)導企業(yè)，DataVisor致力于利用最先進的人工智能技術(shù),尤其是無監(jiān)督學習算法以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用，最大程度保護用戶和企業(yè)。2018年，DataVisor受到美國福布斯、華爾街日報、彭博商業(yè)周刊以及硅谷商業(yè)雜志等國際媒體的關(guān)注與認可;同時獲得雷鋒網(wǎng)、創(chuàng)業(yè)邦、一本財經(jīng)等7項國內(nèi)獎項。

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