在數(shù)字技術(shù)的支撐下，金融市場的體量和發(fā)展?jié)摿Ρ恢鸩椒糯?。與此同時，其暴露的風險隱患也與日俱增，欺詐現(xiàn)象層出不窮。
“由于數(shù)字與金融的“聯(lián)姻”，金融的欺詐行為呈現(xiàn)出專業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化、隱蔽化、跨區(qū)域等新特征，對傳統(tǒng)的反欺詐手段形成極大挑戰(zhàn)。因此，針對金融領(lǐng)域的反欺詐技術(shù)也應不斷革新，既要精準打擊存在的風險，也要執(zhí)棋先行，做到防患于未然?！本〇|金融研究院院長孟昭莉表示。
?。险牙蛟凇稊?shù)字金融反欺詐白皮書》發(fā)布會現(xiàn)場主題演講）
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(lián)網(wǎng)安全研究中心、中國刑事警察學院共同撰寫的《數(shù)字金融反欺詐白皮書》（以下簡稱“白皮書”）在北京發(fā)布。
白皮書中主要列舉了8個數(shù)字金融場景，即網(wǎng)絡(luò)支付，網(wǎng)絡(luò)運費險、網(wǎng)絡(luò)借貸、網(wǎng)絡(luò)營銷、供應鏈金融、消費金融、手機銀行、生豬保險。
供應鏈金融背后的欺詐
“相對于C端，其實B端防欺詐工作更復雜、更難做。因此，推動整個供應鏈金融反欺詐，是我們后續(xù)工作的重點?！本〇|金融供應鏈金融事業(yè)部信用與風險管理部負責人王越國表示。
的確，正如王越國所認為，就拿小微企業(yè)來說，為什么大家都不愿意把前借給它們，因為它們造假的成本很低，數(shù)據(jù)的真實性是最致命的。
除了小微企業(yè)，大企業(yè)的欺詐行為也是層出不窮。大企業(yè)供應商可能幾千家，甚至數(shù)萬家，這些企業(yè)的鏈條看似很透明，但根據(jù)以往數(shù)據(jù)來看，很多放貸機構(gòu)依然經(jīng)歷了很多慘痛教訓。
“以存貨質(zhì)押為例。存貨是一種比較安全的供應鏈金融方式，但比如鋼鐵業(yè)，重復質(zhì)押屢見不鮮。再比如煤炭行業(yè)，看似一堆一堆的的煤炭，結(jié)果挖開之后下面都是黃土。這些看似很拙略的存貨欺詐做法依然存在?！蓖踉絿e例說。
那么，遇到這些問題，我們怎么辦呢？其實，對于金融機構(gòu)而言，已不是采用量化模型的問題，而是做好數(shù)據(jù)的問題?！爸挥性趯I(yè)的經(jīng)驗基礎(chǔ)上不斷與數(shù)據(jù)融合才能防范于未然。這也是接下來三到五年整個反欺詐工作的主要方向?！蓖踉絿硎尽?/div>
另外，區(qū)塊鏈技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、以及人工智能算法非常關(guān)鍵，這些技術(shù)可以有效解決信息豐富度問題，以及很大程度上解決信息真實度的問題。隨著這些技術(shù)的加入，讓我們的數(shù)據(jù)最基礎(chǔ)設(shè)施更加完備，相信整個B端的數(shù)據(jù)量在未來幾年會得到巨大的成長。
京東金融有哪些高招？
在本次京東金融發(fā)布的白皮書中，掌鏈傳媒記者發(fā)現(xiàn)，其例舉了很多供應鏈金融欺詐行為的案例。比如某上市公司A企業(yè)接受盡職調(diào)查時提供給會計師事務所和券商的財務報表，雖然提供了真實的銀行貸款信息，但卻隱瞞了應收賬款、銷售利潤、民間借款、對外擔保等真實信息，存在信息造假的操作行為。
而此時，B企業(yè)作為A企業(yè)的關(guān)聯(lián)公司，向某線上平臺提出了貸款申請（但B企業(yè)并沒有告知平臺其為A企業(yè)關(guān)聯(lián)公司的關(guān)鍵信息）。
?。ü溄鹑?反欺詐過程）
“針對這樣的情況，京東金融的做法是，采用機器學習、關(guān)系圖譜和設(shè)備指紋識別等技術(shù)在辨別出企業(yè)的欺詐行為。”王越國介紹說，具體步驟包括：
第一步，運用機器學習等技術(shù)對A企業(yè)的公開信息進行自動化審計后發(fā)現(xiàn)，其企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)不真實。
第二步，在發(fā)現(xiàn)A企業(yè)存在經(jīng)營欺詐行為后，該線上平臺自有的企業(yè)圖譜及輿情系統(tǒng)利用公開的上市公司報告信息，能夠描繪出包括注冊地址、股東結(jié)構(gòu)、經(jīng)營范圍、組織形態(tài)等信息在內(nèi)的數(shù)千家企業(yè)關(guān)系圖譜，關(guān)聯(lián)出B企業(yè)是A企業(yè)的關(guān)聯(lián)公司。
第三步，由于B企業(yè)對線上平臺提出了信貸申請，因此需要利用機器學習技術(shù)對B企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)等信息進行全方位審核。與此同時，利用設(shè)備指紋技術(shù)和機器學習技術(shù)發(fā)現(xiàn)B企業(yè)存在刷單欺詐行為。
第四步，綜合B企業(yè)與A企業(yè)的關(guān)聯(lián)關(guān)系事實和B企業(yè)刷單炒信的行為，該線上平臺拒絕了B企業(yè)的信貸申請。
“數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，技術(shù)是支撐，機制是保障。白皮書的發(fā)布是對數(shù)字金融領(lǐng)域的欺詐與反欺詐所做的一次較為全面的總結(jié)。通過介紹反欺詐的先進經(jīng)驗，對行業(yè)的反欺詐以及防范金融風險起到借鑒作用，從而希望可以促進全社會數(shù)字金融行業(yè)的健康發(fā)展?！泵险牙虮硎尽?/div>
