消费金融反欺诈流程

1. 人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的具体技/术和场景如何

一、什么是消费金融行业的反欺诈？

说起“反欺诈”，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。

近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。

其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险：欺诈风险和信用风险。欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。在我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。

对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过："金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。没有好的风控，金融机构很难生存下去。所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。"

二、数据 技术能否满足反欺诈系统？

面对形形色色的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问题。反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：

1、检测（Detect）。 从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；
2、响应（Response）。对异常行为采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；
3、预防（Prevention）。将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。
举一个例子，银行的反欺诈方法是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。

但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的速度可能会很快。因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。

消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。

三、人工智能与反欺诈

说起人工智能，美国政府曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够最大化自身的价值。

人工智能最重要的技术手段之一，就是机器学习。我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。

机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。

国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。”

国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。

四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践

京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：

1、数据驱动的模型体系——“四大发明”
2、技术驱动的风控体系——“四重天”

△来源：零壹财经

天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。

天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系网络、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈网络，极大地增加了恶意用户作案成本。

京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。

五、人工智能反欺诈的未来

人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：

首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；

其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；

最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。

可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。

2. 金融反欺诈系统解决方案应该怎么做

如今，互联网金融比较火热，金融欺诈也变得非常普遍，金融反欺诈也应运而生。

金融反欺诈回解决方案四大产品答功能

1、贷前检测

精准识别虚假信息申请、冒用身份申请、高危用户申请、机构代办、多头借贷、组团骗贷等互联网金融风险。

2、贷后监控

实时更新欺诈信息库，定期对存量用户检测，及时发现跨平台逾期、多头借贷、用户异动等风险。

3、黑产情报

黑产情报雷达系统全面掌握互联网金融黑产的行为特点，自动学习和决策，并作出针对性的打击策略。

4、风险分析

全网风险数据收集，对平台提供全方位的渗透测试和安全评估服务。

迪蒙金融反欺诈解决方案是迪蒙与腾讯战略合作、联袂打造的一款智能大数据反欺诈产品。依托腾讯独一无二的大数据风控能力以及迪蒙科技集团强大的互联网金融解决方案开发经验，系统可精准识别恶意用户与恶性行为，帮助银行、证券、保险、P2P等金融行业客户，轻松破解在支付、借贷、理财、风控等业务环节遇到的欺诈威胁。

3. 华夏信财在哪次的会议上提出过“消费金融人工智能反欺诈”这样的话题

之前看过一篇相关的报道，是在乌镇举办的2017CTDC首席技术官领袖峰会上提出的。

4. 金融反欺诈部门的整体工作职责是什么

你这个问题有点广泛啊~
反欺诈的工作职责有很多我简单归纳一部分：1、负专责欺诈风险事件属的调查工作，研究各类型欺诈风险案件的风险点，并提出相应防范建议及时反馈2、欺诈数据日常监控及统计，发现问题并提出防范建议3、调查各类案件并撰写调查报告，针对防欺诈各环节工作人员进行培训4、分析市场变化、风险预警、协助挽回欺诈案件造成的经济损失；5、在工作中积极提出自己的意见和建议，优化工作流程。
大概这些吧，望采纳

5. 怎么处理消费金融反欺诈

1、贷前检测
精准识来别虚假信息自申请、冒用身份申请、高危用户申请、机构代办、多头借贷、组团骗贷等互联网金融风险。
2、贷后监控
实时更新欺诈信息库，定期对存量用户检测，及时发现跨平台逾期、多头借贷、用户异动等风险。
3、黑产情报
黑产情报雷达系统全面掌握互联网金融黑产的行为特点，自动学习和决策，并作出针对性的打击策略。
4、风险分析
全网风险数据收集，对平台提供全方位的渗透测试和安全评估服务。
迪蒙金融反欺诈解决方案是迪蒙与腾讯战略合作、联袂打造的一款智能大数据反欺诈产品。依托腾讯独一无二的大数据风控能力以及迪蒙科技集团强大的互联网金融解决方案开发经验，系统可精准识别恶意用户与恶性行为，帮助银行、证券、保险、P2P等金融行业客户，轻松破解在支付、借贷、理财、风控等业务环节遇到的欺诈威胁。

6. 春节前如何防范套现和反欺诈

一、常见欺诈类型

身份欺诈：客户的身份证被非客户本人使用（盗用）进行贷款申请，实际申请人与客户非同一人。
虚假信息：欺诈者来到POS提供虚假信息申请贷款，如虚假工作、家庭、个人、工资等信息。新入职SA难以辨别这类欺诈。
个人：只有客户个人来到POS进行套现，个人套现和中介套现的结果类似，他们卖出产品获得现金，我们很难侦查到这些欺诈者。还有可能商家同时参与套现。合作商户绕过我司销售人员，采取现金退货的方式与客户共同实施套现。
中介套现：介欺诈通常由一群有组织的外部欺诈者构成。他们通常都很熟悉业务流程，因此可能在申请的各个流程实施欺诈。有些中介团伙发小广告来雇佣‘虚假客户’申请贷款，一旦中介得到商品，他们将立刻卖掉套现。
二、如何识别欺诈

当发现客户有套现嫌疑时，我们强烈建议你使用以下技巧性问题对客户进行测试。如果确认客户有欺诈嫌疑，请使用内部代码拒绝他们。如果不方便通过内部代码当面拒绝客户，请立刻联系你的经理，由其对接后台在系统中进行处理。
套现中介只关心特定产品。如果店员或SA继续给该客户介绍其他产品，客户可能会打断店员或SA的推荐并坚持购买特定产品或特定型号。
套现中介并不关心特定产品的相关功能。
尝试提高首付并观察客户的反应，如果客户强烈拒绝或者打电话询问他人能否付更多首付，请用内部代码拒绝此客户。
尝试打电话给客户预留的联系人，测试并观察客户反应
与客户沟通，告知客户需要打电话给客户预留的联系人，并取得客户同意。
由客户使用自己电话，联系其父母、配偶或其他联系人。
由客户告知相关联系人“我公司相关部门会问相关问题，请配合回答”。
SA与客户提供的相关联系人取得联系后，提问一些中介可能不知道的问题（例如：出生日期、出生城市、生肖、中学名称、现住地址、子女情况、亲属情况）。
三、消费分期反欺诈的技巧和战术

培训中指出每一个销售人员在面对欺诈时，都要自信勇敢的应对，相信邪不压正。
不法分子其实是纸老虎，他们只是虚张声势。同时要依靠集体，依靠上级领导，依靠安全部。
对欺诈申请要态度坚决，不给他们留有幻想的余地。还可以视情况或者使用内部代码拒绝，或干脆直接说：不能做。
对那些稀里糊涂被骗的客户，可当面告诉他：您可能被骗了！欺诈客户大多法律意识淡薄，可尝试以该行为违法的方式“劝告”。

7. 互联网金融反欺诈一般都是怎么做的

购买数据以及多套设定模型

8. 消费金融反欺诈怎么处理

随着复互联网技术的发展、刺激消费政制策的持续出台、消费金融牌照管制的放开、居民消费能力提升和消费观念的升级，消费金融成了一个风口。
根据《2016中国消费金融行业报告》，目前在中国消费金融领域主要的参与者有消费金融公司、互联网消费金融产品、银行消费贷款、汽车金融分期、信用卡分期、小贷公司、典当融资和P2P。
这个通常来讲，一般都要有自己的一套风控和风控反欺诈系统，可以是自己搭建的，迪蒙金融反欺诈系统依托腾讯独一无二的大数据风控能力以及迪蒙科技集团强大的互联网金融解决方案开发经验，系统可精准识别恶意用户与恶性行为，帮助银行、证券、保险、P2P等金融行业客户，轻松破解在支付、借贷、理财、风控等业务环节遇到的欺诈威胁。从目前来看，国内主流P2P平台都选择了两者的结合，发挥各自的优势，将风险降到最低。

9. 金融反欺诈解决方案怎么做

告诉你一下，随着互联网金融业务的不断发展，每时每刻互联网上流动的资金版规模已经达到令权人难以想象的地步，保障交易安全，降低网络欺诈行为的重要性将日渐突显，市场对于风险管控和信用评估服务等业务有着强劲的需求，打击欺诈行为，保障网络交易安全将是互联网金融业务的基础。
阿尔法象系统结合当前网络黑产的欺诈特征，基于机器学习模型、大数据关联分析和多样智能算法，通过OCR识别、四要素验证等方式的身份识别，以及黑名单筛选、身份真实性判断、行为异常检测、多头共债检测、团伙欺诈识别等技术手段，信贷业务提供贷前、贷中、贷后全流程反欺诈服务。全方位大数据技术扫描去黑，筑立坚固的反欺诈防护盾。目前拥有100万+黑名单数据，反欺诈规则100+条。多条规则交叉验证，让欺诈无处遁形。

10. 消费金融中遇到反欺诈怎么办

在 这 种抄 情 况 下 ， 可 以 通 过 星 桥 数 据 的 壹 贰 信 用 风 控 系 统 ， 通 过 黑 名 单 反 欺 诈 系 统 确 保 数 据 的 真 实 有 效 ， 采 集 大 量 数 据 维 度 进 行 交 叉 比 对 ， 避 免 单 一 数 据 源 而 造 成 评 估 片 面 性 。