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      中國數據存儲服務平臺

      IDC發布中國金融行業反欺詐四大對策

      近年來,各類欺詐相關的熱詞頻出,相關部門對金融欺詐的打擊力度日益增強。在金融行業,一系列內外部因素的變化加劇了欺詐風險。當前,欺詐行為呈現出作案行為專業化、作案方式隱蔽化、案件高頻化、作案人員團伙化等特征,給金融機構帶來巨大挑戰。在此背景下,IDC發布了《中國金融行業反欺詐市場研究》報告,旨在反映當下的金融行業反欺詐能力建設情況及廠商生態,幫助金融機構深入了解欺詐事件的事前、事中、事后的不同階段表現,及其在反欺詐的防控中存在偏被動式防御的情況,并為金融機構對于事前的欺詐風險主動及時感知和事中的實時識別與決策效果提供參考。

      目前金融機構的反欺詐能力體系通常存在如下痛點:對欺詐的感知不及時,對欺詐信號捕捉的靈敏度有待提升;針對新型變異化欺詐行為的應對能力覆蓋與迭代較慢,策略迭代不靈活;多為單點布控形式,存在煙囪化的割裂問題;在網絡安全與終端安全部分對風險標簽的探查能力存在一定局限;用于模型訓練的樣本變小,欺詐識別與風險量化模型的精度提升面臨更大的難度等問題。

      IDC認為,全面提升欺詐風險識別與防控能力需要建立體系化的統一設計,相關能力涉及到網絡安全與業務安全的全方位建設。在體系化的統一設計框架上,需具備快速適配不同風險場景的能力,做到單點的精準布控和快速應變。需關注以下建設重點:

      ● 加強布控,增強反欺詐風險信息捕捉能力。

      為進一步提高事前及事中的欺詐識別及阻斷能力,金融機構需要加強網絡與設備安全防御能力,減少犯罪分子的賬戶信息等關鍵信息竊取與漏洞攻擊。

      ● 增強欺詐事件的事前與事中實時預警及決策體系。

      通過對各類布控點捕捉到的風險信息,利用名單、策略、模型、圖譜等綜合能力支撐實時偵測和分析,做到及時洞察和精準施策,支撐不同場景的實時化、定制化的風險處理流程。

      ● 利用小樣本學習、AI對抗等技術提升模型精度和魯棒性。

      小樣本學習技術可在樣本缺少的情況下提升模型精度。此外,利用AI博弈對抗技術提升反欺詐相關模型的魯棒性也是需要關注的方面。

      ● 加大圖計算和知識圖譜技術的應用,增強團案挖掘能力和情報感知分析能力。

      此外,在本報告中,IDC還對當前市場上典型的反欺詐技術服務商進行了分類與介紹,包含螞蟻集團、騰訊安全、同盾、邦盛、SAS、維擇科技、百融云創、永安在線、看雪科技、360、安恒信息、瑞數信息、芯盾時代、通付盾等多類廠商(排名不分先后)。同時列舉了反欺詐體系建設的相關案例,旨在為相關金融機構提供一定程度的參考。

      IDC中國金融行業研究團隊表示:“未來,金融領域的反欺詐將往監管部門、公安部門、運營商、金融機構、數據提供商等不同角色主體的聯防聯控發展。針對全鏈條、形成專業分工的團伙化欺詐行為,單一的部門與行業不足以形成有效的防控。不同角色的主體在各自的領域內有效布控,并共享相關的情報與信息,形成統一綜合分析與挖掘,提高整體的欺詐風險感知與識別、追溯能力。隨著數據確權、數據定價等一系列與數據要素有序流動相關的事項在未來逐步得到推動與規范,以及隱私保護計算技術的應用進一步加強,由此帶來跨行業的數據和信息共享將有助于金融機構實現聯防聯控,增大對更加隱蔽的多層次欺詐行為的識別與應對能力?!?/p>

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