5月31日，由京東金融研究院和中國人民大學金融科技與互聯網安全研究中心、中國刑事警察學院共同撰寫的《數字金融反欺詐白皮書》（以下簡稱白皮書）在北京發佈。
白皮書中梳理了數字金融欺詐新方式以及反欺詐手段，並介紹了8個金融場景中識別、打擊欺詐行為的具體實踐。
丨違約欺詐平臺佔比超六成 黑產年產值達千億
隨著數字技術與金融行業融合發展，不斷衍生出涵蓋第三方支付、網絡保險、網絡借貸、供應鏈金融、消費金融、傳統金融創新業務等數字金融新業態，我國金融市場的體量和發展潛力被逐步放大。
但同時，數字金融風險隱患也與日俱增。
據白皮書顯示，從數字金融平臺欺詐的角度看，違約欺詐平臺佔比已超六成。以網貸平臺為例，截至 2017 年年末，累計問題平臺數量為 4039 家，佔網貸平臺總數的 67.7%。
由網絡黑產主導的數字金融欺詐也隨之增多，已經滲透到數字金融營銷、註冊、借貸、支付等各個環節。據統計，2017 年黑產從業人員超 150 萬，年產值達千億級別。
從市場的客觀反映來看，數字金融的風控環節普遍面臨較大壓力。根據國家互聯網金融安全技術專家委員會數據顯示，截至 2018 年 4 月，其互聯網金融風險分析技術平臺發現了 21624 個存在異常的互聯網金融網站和 1362 個互聯網金融網站漏洞。
從消費者的主觀認知來看，欺詐高發降低了中國消費者對數字化金融服務的信任程度。據亞太地區《2017 年欺詐管理洞見》中統計數據顯示，滿分 10 分的前提下，中國對數字化金融服務的信任得分僅為 3.87 分，低於亞太平均水平。
丨生豬保險騙保，可用“豬臉識別”技術解決
在對數字金融欺詐不同領域表現形式進行概括的基礎上，白皮書梳理了數字金融欺詐新方式以及各類反欺詐手段。
白皮書選擇了網絡支付、網絡運費險、網絡借貸、網絡營銷、供應鏈金融、消費金融、手機銀行、生豬保險等八個典型的數字金融欺詐場景，針對各個場景中的欺詐手法，重點介紹了反欺詐技術的實際應用。
例如生豬保險是農業保險的重要險種之一，但由於理賠欺詐及出險成本過高等原因，一直處於虧損狀態。
生豬保險的理賠欺詐主要有兩種類型，一是投保欺詐，比如一個農戶共養了 100 頭豬，但只給其中的 50 頭豬投保，100 頭豬中任何一頭豬出現死亡都會向保險公司索賠，由於保險公司很難識別出險的豬是否投保，賠付率倍增；二是重複騙保，即豬死亡後，養殖戶串通保險公司勘察員對死豬反覆拍照，謊報死豬數量重複騙保。
運用傳統手段，很難解決“活體唯一識別問題”，將“豬臉識別”和區塊鏈技術結合運用，可有效解決這一難題。
一是“豬臉識別”從不同角度進行豬臉信息採集，自動識豬，為每一頭豬建立“唯一可識別編碼”；二是由於從“小豬”到“大豬”的全養殖週期中，豬的外貌特徵會發生較大變化，但若選擇關鍵節點，不斷更新圖像數據，即可確保“唯一可識別編碼”的連續性；三是運用區塊鏈技術建立反欺詐信息共享平臺，將投保信息以及歷史索償信息上傳存儲，有新的賠付事件發生時，只需將照片信息上傳就能自動識別保險欺詐和重複報案行為。
丨未來需用技術對欺詐進行精準打擊
對於未來數字金融反欺詐發展，白皮書建議應該從數據、技術和機制多個方面均衡發力。
數據獲得是反欺詐體系建立的根本前提，首先是要強化對數據使用的安全保護、擴大央行徵信系統的徵信範圍和加強信息披露。
與此同時，為了更好利用技術手段打擊詐騙行為，一方面要不斷優化反欺詐模型和系統構建，綜合運用多種技術手段對欺詐行為進行精準打擊；另一方面，要將先進的技術在行業內共享，對優秀企業的技術輸出進行鼓勵。
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