拉卡拉智能pos機手機版下載

 新聞資訊2  |   2023-08-09 10:16  |  投稿人:pos機之家

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華南新聞中心 李秀華 發(fā)自深圳

和訊網(wǎng)消息 由于征信體系的不完善,消費金融行業(yè)在快速發(fā)展的同時也面臨著諸多挑戰(zhàn),例如一些有組織有預謀的騙貸行為。同時,近年來金融欺詐手段和手法更是呈現(xiàn)了升級和變異。而目前行業(yè)防欺詐技術(shù)同質(zhì)化嚴重,更是給了欺詐組織可乘之機。對此,業(yè)內(nèi)呼吁防欺詐“黑科技”技術(shù)應盡快落地,而不只是停留在理論研究階段。同時,面對日新月異的欺詐手法,業(yè)內(nèi)表示,未來或?qū)纬蓹C構(gòu)之間的聯(lián)防聯(lián)控。

據(jù)憑安信用去年7月公布的研究報告顯示,去年互金業(yè)里發(fā)現(xiàn)有近35萬失信人,且至今仍廣泛活躍在各類金融機構(gòu)。并且,當今的金融欺詐主要來自于“網(wǎng)絡黑產(chǎn)”,而這一產(chǎn)業(yè)正在往技術(shù)化、產(chǎn)業(yè)化、國際聯(lián)網(wǎng)方向發(fā)展。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會發(fā)布的《中國網(wǎng)民權(quán)益保護調(diào)查報告2016》顯示,網(wǎng)絡“黑產(chǎn)”直接從業(yè)者超過40萬人,算上“黑產(chǎn)”上下游人員160萬人,游離在市場上的身份證約1000萬張。

在這些數(shù)據(jù)的背后,實際上隱藏著多頭借貸、欺詐等多個風險問題。對于目前業(yè)內(nèi)普遍存在的信貸欺詐,在拉卡拉金融總裁王國強看來,其原因除了征信體系的不完善之外,還有以下幾點:

首先,網(wǎng)絡借貸基于其純線上的特征,欺詐作案成本低;其次,部分機構(gòu)比較傾向于高風險的業(yè)務,這類高風險業(yè)務的客戶群本身的風險性就比較大,所謂的“高利率覆蓋高風險”,其實是一個悖論;第三,很多機構(gòu)的風控體系不夠完善,存在漏洞,讓欺詐分子有機可乘;第四,可能存在行業(yè)欺詐的現(xiàn)象,比如網(wǎng)絡黑產(chǎn)團伙主導的惡意欺詐。

除此之外,當前屢禁不止的金融欺詐事件,在業(yè)內(nèi)看來,其實也與目前的科技應用技術(shù)水平有著一定關(guān)系。

王國強表示,目前,在消費金融領(lǐng)域的科技應用水平存在同質(zhì)化現(xiàn)象,比如很多機構(gòu)大都是以非定制化的輸出為主,并不針對某些特定的金融場景進行定制化開發(fā)。此外,很多“黑科技”的概念,部分尚在理論研究階段。

在王國強看來,相比去年,當下在消費金融領(lǐng)域的欺詐已經(jīng)呈現(xiàn)出了新的變化:

“比如說,過去通過單條規(guī)則就可以識別出來的風險情景,現(xiàn)在往往被包裹得更加隱蔽,需要通過復雜的網(wǎng)絡規(guī)則才可識別出其中的相關(guān)性。再比如說,客戶的真實性以前通過簡單的幾維校驗就可以判斷出來,而現(xiàn)在,往往需要挖掘更多的弱相關(guān)、隱性的信息才可以判斷,并且,一旦某個作案手法被攔截,又會快速地衍生一些新的變種。”

同時,王國強指出,這些變化帶來的影響主要包括:第一,因為欺詐更加隱蔽,也更難被識破,這對從業(yè)機構(gòu)自身的欺詐防控能力是一個很大的挑戰(zhàn)。新形勢下的欺詐現(xiàn)象,不僅需要靠專業(yè)的經(jīng)驗積累,還需要加快欺詐防控技術(shù)力量的投入,利用高科技的手段進行應對;第二,針對欺詐手段變化較快的特征,機構(gòu)與機構(gòu)之間的技術(shù)合作會逐漸加深,可能會形成一些小的聯(lián)盟,便于及時快速分享新的作案手法,形成聯(lián)防聯(lián)控。

目前存在的系列金融欺詐事件,不僅對放貸機構(gòu)造成了損失,同時也在給我國經(jīng)濟發(fā)展帶來了負面影響。數(shù)據(jù)顯示,2017年,網(wǎng)絡欺詐導致的損失已達到我國GDP的0.63%,損失估計高達4687.2億元。對于接下來的防欺詐技術(shù)開發(fā)和探索,拉卡拉金融王國強給出了三大建議:

“在反欺詐技術(shù)上,其首要要求是實時性。隨著技術(shù)資源的不斷發(fā)展與成熟,實時+準實時并存的模式將向全實時的方式逐漸進化。除此之外,欺詐分子的作案手段往往會在埋點、日志,甚至圖像視頻等資料上顯露出蛛絲馬跡,如何更好地利用非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù),甚至是多媒體數(shù)據(jù)進行欺詐的預警與防范,也是反欺詐領(lǐng)域亟待解決的問題。第三,過往的欺詐防范主要依靠專家規(guī)則及淺度算法,在欺詐手段越發(fā)隱蔽的今天,利用機器學習算法與模型自迭代技術(shù),捕捉數(shù)據(jù)中的微小異動,不放過一絲疑點,將會為反欺詐技術(shù)打開新的突破口”。

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