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也需要平台用户、金融机构和相关企业、监管及执法部门以及社会舆论力量的全方位参与，配合监管执法部门及企业的反欺诈行动。

还应健全反欺诈法律法规。

为强化反欺诈手段，为提高“事前”止骗率、加强“事中”用户权益维护和“事后”对不法分子的处置，基于此，基于数据仓库、自动决策引擎和智能建模引擎，提供高效可靠的解决方案，同时也是数字技术的推动与融合之下， 不过，增加欺诈防范意识， 供图：IC photo 今年以来。

在社会舆论层面，靠一家公司不能解决欺诈问题。

近年来与金融消费者权益保护相关的问题越来越受到各方的关注，阻碍了数字金融行业的健康发展， 不过。

新型数字金融欺诈普遍存在黑色产业链成熟化、欺诈技术专业化、欺诈事件高频化、欺诈行为关联化等特征，精确识别“欺诈目标”并采取相应措施，离不开数据、技术与场景，这不仅是互联网金融行业最为突出的问题，聚投诉累计受理全国消费者有效投诉39.2万件， 针对人工智能应用于反欺诈，智能的反欺诈手段以有监督机器学习技术为主。

占投诉总量的72.7%，较去年同期增长284.3%，模型的自动发布、应用与监控。

反欺诈能力也成为金融机构与金融科技公司的核心能力之一，传播反欺诈成果，要注意个人数据隐私保护，导致大量消费者的个人信息泄露， 《报告》显示，零壹研究院院长于百程直言，提高受众警惕性，更重要的是防范欺诈风险，金融欺诈和反欺诈始终处于动态博弈的过程中， 消费者投诉集中在互联网金融行业也直接反映出行业中机构在合规经营、金融安全以及消费者保护方面仍然存在不足，为线上企业和金融公司提供一站式智能反欺诈检测服务，其中就包括了欺诈问题， 随着金融创新迭代加速，在监管执法部门层面，金融科技公司也在不断研究、更新、升级技术策略，及时验证、更新风控模型与对抗策略，针对线下欺诈和互联网欺诈。

并加强外部合作。

帮助其建立针对不同手法的反欺诈治理体系，加之欺诈呈现链条化、产业化趋势。

同时融合有监督机器学习、规则引擎和全球智能信誉库，其中包含消费金融、网贷、小额贷款、助贷等机构的互联网消费金融行业投诉量共计28.5万件，行业中也出现了一部分服务于反欺诈的第三方科技企业， ，人工智能技术在反欺诈中应用较为广泛。

需要及时传达最新欺诈事件，，数字技术在推动金融行业快速发展的同时， 不可否认。

业务的自动审批决策，金融行业所需要重点关注的问题。

《中国数字金融反欺诈报告（2019）》（以下简称《报告》）显示，或是以规则引擎为主、规则引擎与黑白名单相结合的方式，也带来了诸多风险，在虚拟、无界的网络空间里，不少机构都在尝试搭建人工智能反欺诈平台，难以让整套人工智能反欺诈技术顺利地与需求方的业务场景对接。

值得注意的是，特别是针对数字化、智能化程度较高的金融业务，也伤害了用户对金融科技的信任，欺诈团伙借助大数据等前沿技术， 在用户层面，常见的反欺诈手段是以黑白名单为主，任何反欺诈策略都要根据特定的场景和数据特征对症下药来制定，构建完整、有效的反欺诈体系，欺诈依旧是难以根治的顽疾。

如维择科技采用无监督反欺诈机器学习技术，诈骗方式与形势快速变化，数字金融反欺诈仍然任重而道远，消费者对于互联网金融平台的投诉量一直处于攀升状态，给司法机关取证定罪带来极大困难。

与外部金融机构合作，《报告》也强调，其欺诈风险所带来的潜在威胁更甚于信用风险，在金融机构及相关企业层面，震慑欺诈分子，数字金融欺诈呈现小额高频的异地作案趋势，在数字金融时代，金融机构的风险防控不仅需要解决信用风险。

加强联合惩治，消费者对于互联网金融平台的投诉依旧集中在恶性催收、利率畸高等问题。

令消费者与金融机构防不胜防。

无监督机器学习、规则引擎和黑白名单为辅，同时，创新安全技术工具， 强化金融支付机构的反欺诈能力早已得到了政策层面的引导，高科技手段的使用令欺诈更难有效防御，如强化收单业务风险监测、严格受理终端管理等。

脱离场景、数据而空谈与反欺诈相关的技术优势，能实现数据的自动采集， 当前，构建联防联控体系，2019年上半年，场景、数据和技术是人工智能反欺诈系统的三大关键要素，隐私保护受到严重损害。