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法治周末記者仇飛

假冒客服沒放款先收費,、包裝資質(zhì)承諾下款、花錢消除征信污點,、注銷網(wǎng)貸賬號轉(zhuǎn)移授信額度……

這些新興的金融欺詐騙局你遭遇過嗎?5月9日,，360金融研究院攜手360集團聯(lián)合發(fā)布了《2018智能反欺詐洞察報告》(以下簡稱“報告”)指出，近年來,，貸款場景的詐騙發(fā)生率已顯著上升,，包括上述幾類詐騙手段在內(nèi)的金融類電信詐騙和網(wǎng)絡(luò)貸款欺詐，已經(jīng)成為最為高發(fā)的新型詐騙手段,。

報告顯示，以移動網(wǎng)絡(luò)為“溫床”的金融詐騙,，呈現(xiàn)受騙報案量占比高,、受騙金額高、受害者低齡化的“兩高一低”趨勢,。在網(wǎng)絡(luò)貸款欺詐中,，團伙欺詐的危害程度明顯高于惡意欠貸、多頭借貸,、偽冒欺詐等個人欺詐行為,，呈現(xiàn)“智能化、產(chǎn)業(yè)化,、攻擊迅速隱蔽,、內(nèi)外勾結(jié)比例上升、移動端高發(fā)”五大特征，給金融機構(gòu)風(fēng)控帶來了嚴峻挑戰(zhàn),。

男性易受騙且損失數(shù)額大

報告數(shù)據(jù)顯示,，2018年360手機衛(wèi)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%,。金融電信詐騙受害者中，90后占比37.6%,。在網(wǎng)絡(luò)普及呈現(xiàn)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(biāo),。

從受害者的性別分布來看，男性受害者占76.3%,，女性占23.7%,，男性受害者明顯占比高于女性。同時,，從人均損失來看,，男性受害者為12032元，女性受害者為10547元,?？梢姡行圆粌H更容易被騙,，損失金額也比女性更高,。

從地域分布來看，廣東,、山東,、遼寧、河南和江蘇五省的金融電信詐騙受害者最多,，舉報數(shù)量約占到了全國用戶舉報總量的36.5%,。受騙人群以大學(xué)畢業(yè)生、城市外來務(wù)工人員及農(nóng)村地區(qū)人群居多,。

黑中介騙貸多發(fā)三四線城市

黑中介,、黑產(chǎn)騙取用戶信息時，陷阱和套路往往讓人防不勝防,。報告數(shù)據(jù)顯示,，在遭遇黑中介騙貸的受害者中，20歲-30歲占比45%,，30歲-40歲占比35%,，網(wǎng)絡(luò)貸款,、分期消費的主力客群80、90后已經(jīng)成為黑中介盯上的“肥肉”,。從性別比例分析,，男性受害者占比76%，女性受害者占比24%,。相較于女性,，男性更容易成為黑產(chǎn)的“獵物”。

從地域上看,，黑中介騙貸更容易向信用意識相對薄弱的三四線城市人群下手,，受害者數(shù)量占比Top5省份依次為河南(8.18%)、山東(6.8%),、福建(6.78%),、廣東(6.11%)、黑龍江(5.99%),。

損失金額上,，由于黑中介在成功獲得目標(biāo)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(tǒng)詐騙更大,。報告數(shù)據(jù)顯示，遭遇黑中介騙貸后,，損失2000元以下的受害者占比6%,，損失2000到5000元占比17%，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

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(xiàn)“智能化,、產(chǎn)業(yè)化、攻擊迅速隱蔽,、內(nèi)外勾結(jié)比例上升、移動端高發(fā)”五大特征,。隨著欺詐技術(shù)的發(fā)展,，黑中介和黑產(chǎn)出現(xiàn)深度融合的態(tài)勢，開始以團伙形式開展線上貸款申請審批業(yè)務(wù),，騙取大量資金,。

在團伙欺詐中，黑中介利用互聯(lián)網(wǎng)金融平臺采用大數(shù)據(jù)線上審核的業(yè)務(wù)特點，會著重選擇一些新上線,、不上征信,、風(fēng)控較為薄弱的平臺為攻擊目標(biāo)，通過不斷地挖掘平臺風(fēng)控規(guī)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。部分黑中介還通過社群,、傳銷,、面授班等形式，向其他中介和個人提供技術(shù)傳播,、騙貸教學(xué),。黑產(chǎn)則承擔(dān)為黑中介“助攻”的角色，從技術(shù)上為黑中介實施騙貸提供技術(shù)便利,。如批量采集用戶信息,，竊取金融機構(gòu)和平臺數(shù)據(jù)庫，包裝偽造證件信息,、銀行流水,，偽造通訊記錄等。

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷迭代,，黑中介,、黑產(chǎn)的智能化趨勢明顯。黑產(chǎn)團伙同樣會利用大數(shù)據(jù),、AI技術(shù)等技術(shù)手段擴大欺詐覆蓋面和精準(zhǔn)度,。圍繞欺詐目的達成，黑中介伙同黑產(chǎn)構(gòu)建了集用戶數(shù)據(jù)獲取,、身份信息偽造和包裝,、欺詐策略制定、技術(shù)手段實施等一條完整的產(chǎn)業(yè)鏈,。

當(dāng)黑中介發(fā)現(xiàn)目標(biāo)平臺后,，會深度梳理平臺的風(fēng)控漏洞，制定欺詐方案,，在特定時間發(fā)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(jié)構(gòu)上,，黑中介團伙中熟悉平臺風(fēng)控邏輯內(nèi)部員工比例有所上升，“內(nèi)外勾結(jié)”聯(lián)合騙貸對平臺的損害更大,。

與此同時,，360金融研究院還在調(diào)研中發(fā)現(xiàn),，在黑中介、黑產(chǎn)攻擊平臺的時間段上差異巨大,。黑中介發(fā)動攻擊的時間段主要為白天工作時間,，與正常用戶申請貸款的時間相一致，高峰期出現(xiàn)在上午10點到下午15點之間,，夜間活動頻次較低,。黑產(chǎn)團伙則一般會選擇貸款平臺技術(shù)保護或風(fēng)控相對薄弱的時間段，比如平臺上線或活動上線初期,、周末或節(jié)假日,，在凌晨2點到4點對平臺發(fā)起密集攻擊。

巨頭系金融科技平臺智能反欺詐成效顯著

金融反欺詐是一個復(fù)雜而棘手的問題,，黑產(chǎn)的攻擊手段瞬息萬變,，因此平臺防范規(guī)則策略需要靈活迅速。目前互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭已經(jīng)能夠通過大數(shù)據(jù),、云計算,、人工智能、區(qū)塊鏈等最新互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),，獲得更豐富,、精準(zhǔn)的信息采集來源，制定更個性化,、定向化的風(fēng)險定價模型,，完成更科學(xué)、嚴謹?shù)娘L(fēng)險決策過程,。

報告顯示,，360金融早期脫胎于國內(nèi)最大的安全服務(wù)平臺360集團，目前在金融反欺詐策略制定,、模型構(gòu)建等方面與其保持著深度,、緊密合作。360集團在全球的100多座數(shù)據(jù)中心部署了超過10萬臺服務(wù)器,，數(shù)據(jù)存儲量達到EB級,，安全服務(wù)覆蓋全球6億臺計算機，累計連接超過10億臺的移動設(shè)備,，擁有總樣本數(shù)超過180億的全球最大的程序文件樣本庫,。背靠360集團領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能優(yōu)勢，360金融目前已積累了千萬級別的黑名單和數(shù)億的白名單庫,。自主研發(fā)的Argus智能風(fēng)控引擎從數(shù)十萬個變量中用機器學(xué)習(xí)方法篩選出超過3000個風(fēng)控模型數(shù)據(jù)變量,，近96%的授信申請和99%的訂單申請實現(xiàn)全自動審核，毫秒級反饋結(jié)果,。

360金融反欺詐技術(shù)專家張峰透露,，目前360金融基于人工智能技術(shù)建立的反欺詐模型和反欺詐策略成為平臺預(yù)測、抵擋欺詐風(fēng)險的有力武器,。一方面,，人工智能可以利用機器對數(shù)據(jù)的大規(guī)模以及高頻率的處理能力，將申請人相關(guān)的各類信息節(jié)點構(gòu)建龐大網(wǎng)絡(luò)圖,，并在此基礎(chǔ)上建立基于機器學(xué)習(xí)的反欺詐模型并對其進行反復(fù)訓(xùn)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(jiān)測整個互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險動態(tài),，當(dāng)發(fā)現(xiàn)信用表現(xiàn)出現(xiàn)風(fēng)險的時候，能夠及時做出風(fēng)險預(yù)警,，啟動“先知”的防御機制,。

通過系統(tǒng)構(gòu)建大數(shù)據(jù)、人工智能反欺詐風(fēng)控體系,，360金融逾期率始終在同類平臺中保持最優(yōu),。截至2018年12月31日，該平臺M3+逾期率僅為0.92%,，由欺詐造成的虧損率僅為0.2%,。優(yōu)異的風(fēng)控能力促使360金融獲得了銀行等金融機構(gòu)的青睞，持續(xù)吸引了更多金融機構(gòu)深入合作,。截至2018年年底,，360金融撮合貸款資金的74.7%來自金融機構(gòu)。在機構(gòu)資金來源中,，全國性銀行占比較2017年有較大幅度提升,，其中包括中國工商銀行、中國光大銀行等,。以資金合作為起點,，360金融還將自身數(shù)據(jù)積累、業(yè)務(wù)能力,、技術(shù)創(chuàng)新形成模塊化和產(chǎn)品化方案,，向金融行業(yè)全面輸出金融科技能力。