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反欺诈是金融行业永恒的话题，在金融科技快速发展的今天，金融欺诈行为仍未得到有效的控制，反而借助技术发展不断滋生出新的欺诈形式，造成金融欺诈风险不断升级，对金融行业安全构成威胁。在此背景下，金融机构亟需制定强针对性的反欺诈策略，运用前沿技术不断革新风控流程，提升自身的反欺诈能力。

金融反欺诈形势依旧严峻

对金融机构而言，反欺诈比一般信用风险管理更为棘手。信用风险管理主要考察用户的还款意愿以及还款能力；欺诈风险管理则侧重于分析用户是否存在主观恶意骗贷意图或行为。换言之，信用风险管理只要控制在合理范围内，金融机构的经营状况不会受到太大影响；欺诈风险管理则不然，应当在一定成本范围内尽量防范欺诈风险，避免相应损失的出现。

因此，无论何种类型的金融机构，均将金融反欺诈视为重要课题加以研究，针对所处细分领域特点及自身实际情况，制定相应的反欺诈策略，以避免大规模欺诈事件的出现，对机构正常运营和声誉造成影响。

从实际情况来看，金融机构的努力虽有成效，却不能杜绝欺诈事件的发生。尤其是近年来金融科技的兴起与发展，为金融机构破除信息不对称、加强信用风险管理带来更为有效手段的同时，伴随技术发展而起的新型金融欺诈也日益活跃，演绎着千变万化、层出不穷的欺诈行为，不但不利于金融科技行业的发展，也给金融服务的开展造成了诸多不利影响。

其中，专业化、产业化的欺诈行为危害最大。不少欺诈事件的背后是有组织、成规模的团伙作案，他们分工明确、合作紧密、协同作案，已经形成一条完整的犯罪产业链。在零售金融、消费金融快速发展的当下，小额、分散的交易场景渐成常态，金融机构对欺诈行为的取证、打击成本越来越高；同时，传统的金融反欺诈技术维度过于单一，在应对新的欺诈形式时暴露出诸多不足，无法对欺诈风险实行有效的管控和处理。

以信贷领域为例，常见的在线借贷欺诈行为有中介代办、团伙作案、机器行为、账户盗用、身份冒用和串联交易等。借助于互联网等技术的虚拟特性，金融欺诈行为更为隐蔽，且不受空间限制，同一诈骗团伙的涉案人员有可能来自于全国不同地方，金融机构取证难度增加；欺诈金额大多在万元以下，属于小额多发，逐一打击处理成本过高；多数诈骗事件存在账户盗用、身份冒用等行为，仅靠传统手段难以有效识别、精准打击。

搭建坚固的反欺诈“围墙”

如何减少金融欺诈风险呢？从实际情况来看，很多时候欺诈事件的发生，在于产品本身存在技术漏洞，或者风险管理系统上有不尽完善的地方，给了欺诈者以可乘之机。要知道，欺诈者永远都在捕捉可能存在的漏洞，要做好反欺诈就需有耐心与欺诈者进行持久作战。

为减少、甚至是杜绝金融欺诈风险，制定行之有效的反欺诈策略十分必要。策略的有效与否首先在于是否具备针对性，要“打入敌人内部”，深入了解欺诈者的欺诈意图、策略、方式和技术手段，根据其特性进行策略调整，才能建立起更为坚固的“围墙”，堵住可能引发“决堤”的口子。

同时，在欺诈团伙产业化、规模化，且广泛使用大数据、人工智能等前沿技术的今天，要做到“魔高一尺，道高一丈”，还需要借助大数据、人工智能等技术不断提升金融机构反欺诈技术，以实现既能精准打击、也能防患于未然的反欺诈效果。

对此，天机风控建议，通过深度学习、迁移学习、知识图谱、小样本无监督学习等先进的建模技术，结合严格的效果验证，构建起适用于多类产品及客群的精细化风控模型；同时，依据海量的真实贷后表现数据，结合拒绝推断技术及多类金融产品的欺诈风险流程经验，以有效识别欺诈客群，提高风险的可控性。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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