如今，线上交易已经成为人们日常生活的一部分，包括手机支付、网上申请贷款等，都极大便利了人们的生活，提高了效率。然而，技术的快速更新，在带来诸多益处的同时，也出现了新的风险

由于网络上实施信用贷款，没有线下检验，放款速度快，因此最大的风险就是批量欺诈。骗贷集团突破反欺诈算法以后，可以快速造成巨大经济损失。与此同时，经济损失后的追查也很困难，对很多互联网金融平台而言，欺诈所造成损失已经超过了客户信用风险损失。

那么，在互联网金融领域，目前反欺诈技术已经发展到了哪一步？还有什么需要突破的地方呢？

反欺诈的核心要点是“三真”

针对真实身份、真实场景（交易）、真实还款意愿的反欺诈核心要点，人工智能可以根据多维度、全方位的信息，进行准确、快速判断，成为反欺诈的核心技术手段

“反欺诈不是一个静态过程，因为对方永远在寻找你的漏洞。”在互联网金融领域，这样的看法已经成为业内共识。也就是说，反欺诈需要互联网金融机构准备一整套“抵御”方案，必须做到与时俱进，能够自我更新，识别新的欺诈手法，提高防欺诈成本。

当前互联网金融业务中，常见的欺诈行为有哪些呢？据了解，金融欺诈涉及的业务环节多且手段多样，也较为隐蔽。主要包括伪造身份注册或冒用他人身份注册，盗用或冒用账户，同时向多个互联网金融平台申请超过自身偿还能力的贷款，恶意拖欠；此外，还包括返利套现、“薅羊毛”等行为。

“反欺诈的核心要点是‘三真’，即真实身份、真实场景（交易）、真实还款意愿。”反欺诈的核心技术是人工智能，核心技术要点是根据多维度、全方位的信息，数据准确、快速判断“三真”。用于反欺诈的人工智能技术还需要及时更新。因为面对新的欺诈出现，使用旧有反欺诈手法是不能预警的，所以需要用到机器学习、快速学习和识别。

图计算技术直指团伙性欺诈

在当前反欺诈业务中，团伙性欺诈识别仍属难点。为此，金融机构引入图计算技术，能够极大提高团伙性欺诈识别效率和处置时间节点。

值得注意的是，不少业内人士表示，不管是欺诈还是洗钱等多种恶意行为，已经越来越倾向于群体性产业链的一系列相关事件行为。据业内人士介绍，近期暴雷的网络借贷平台背后，多多少少都离不开“羊毛党”的身影——团体行动从某个平台上获取佣金或返利等行为，在一定程度上也导致平台出现流动性风险。

对于行业来说，在当前反欺诈业务中，对于团伙性欺诈的识别仍是一个难题，特别是在车贷业务中，团伙性欺诈会造成非常大的经济损失。目前，互联网金融行业主要是通过人工线下调查的方式去发现欺诈团伙，效率低且发现时间晚。如果能借助一些大数据技术进行风险防控，就能够自动发现一些疑似欺诈团伙并进行提示。如果再结合反欺诈团队的人工排查，就能极大提高效率和处置时间节点。

基础数据建设仍有待完善

目前，对于反欺诈技术来说，仍然存在一些难点有待突破。专家认为，开发完备国内基础数据服务，提升数据质量，处理好用户体验是实现突破的关键。

在当今大数据时代，面对每个用户都能抽象出上亿个维度的时候，我们有足够能力可以通过这些维度测出这个人的还款能力、还款意愿以及欺诈性。从经营整体效率上来讲，这会大大提高普惠金融的程度。

尽管当前反欺诈技术不断提升，却仍然存在一些难点有待突破。目前国内很多基础数据服务还不完备，数据质量和完整性还不够，以及在反欺诈过程中，如何处理好用户体验，以免误伤真实客户等方面。