金融科技反欺诈攻防战已拉开，专家建议分阶段实现电信诈骗风险防控

每经记者 袁园 每经编辑 廖丹

近年来，电信网络诈骗多发高发，已经成为当前发案最高、损失最大、群众反响最强烈的突出犯罪。数据显示，2020年，全国共立案电信网络诈骗案件92.7万起；案件造成群众损失353.7亿元。《2020反欺诈年度报告》显示：数据欺诈和网络攻击的风险仅次于极端天气和自然灾害，已成全球需要共同面对的风险，数据欺诈和网络攻击致行业损失超千亿元。

数据显示，1月至9月，全国共破获电信网络诈骗案件26.2万起，抓获犯罪嫌疑人37.3万名，同比分别上升41.1%和116.4%。在电信网络诈骗日益猖獗的当下，如何借助金融科技进行反欺诈也成为了当下金融领域关注的重点。

科技的攻防之战已拉开

在近期同盾科技主办的“助攻反欺诈，科技赋能守安全——数据安全日活动”上，支付清算协会反诈课题讲师、同盾科技行业安全专家阅微表示，金融行业线上金融业务加速，以及目标客群下沉和黑产攻击的转移，随之而来的风险及犯罪趋势也开始明显上升。面对这样的趋势，监管的政策也更加严格。

“尤其是网点多、体量大的国有大行和股份制银行，涉赌涉诈收款银行卡的数量也更高。最新统计数据显示，六大行的银行卡占比为83.90%，股份制银行占比为11.06%。”阅微介绍到。

在巨大利益的诱惑下，犯罪组织可能掌握着众多黑科技。为此，阅微建议，面对这种越来越高能的涉诈组织，尤其是银行为代表的金融行业，需要升级武器，革新战法。

阅微认为，电信诈骗一旦发生就注定违约，金融机构在承担合规性风险、声誉风险的基础上，还将产生更大的资产损失。因此，其建议分阶段实现电信诈骗的风险防控。

首先，为满足监管合规要求、快速上线、限量排查，实现部分交易的事中拦截，可在名单及强特征规则的基准上，运用终端安全和专家涉赌涉诈模型；

其次，通过对用户行为数据的采集、清洗、加工，实现精准画像，建立行为评分模型，通过机器学习，实现交易的实时、准实时监测防控；

最后，借助于知识图谱等分析挖掘，顺藤摸瓜，进行溯源分析、关联分析及串并案分析。

小盾安全技术专家、中国银行(601988,股吧)大讲堂讲师狴犴表示，在消费者的众多被泄露的信息中，银行卡、手机卡是最核心的两个硬件，不管骗子用什么样的诈骗形式，最后都必须通过这两张卡变现，因此开展“断卡”行动后，钱就很难搞出来。

全社会反诈氛围正在形成

《每日经济新闻(博客,微博)》记者注意到，为了打击这一群众深恶痛绝的犯罪行为，10月19日，反电信网络诈骗法草案首次提请全国人大常委会会议审议。

同盾科技副总裁、同盾法律研究院院长牛凯认为，草案按照完善预防性法律制度的要求，针对电信网络诈骗发生的信息链、资金链、技术链、人员链等各环节加强防范性制度措施建设，为统筹发展与安全、维护社会管理秩序和保障人民群众财产安全的实际需要提供法律支撑。

“《国家数据安全法》和《个人信息保护法》的出台，会严重影响到黑产，明确了数据使用违规，就是触犯了法律。”狴犴表示。

中国人民公安大学侦查学院副教授、研究生导师王晓伟在活动上表示，今年以来，公安机关坚持破案攻坚，持续开展“断卡”行动，重拳打击跨境诈骗，先后打掉了一大批境内诈骗窝点和黑灰产团伙，抓获一大批从境外回流回国的跨境诈骗犯罪嫌疑人；全面铺开预警防范工作，持续加强精准预警劝阻工作，成功使大量群众避免受骗。当前，随着电信网络诈骗综合治理工作的深入推进，全社会反诈的氛围正在形成。

牛凯表示，作为社会科技力量，同盾科技一直在以自己的方式，助力这场轰轰烈烈的全民打击治理电信网络诈骗犯罪行动。

封面图片来源：摄图网-500731562