2018年数字金融反欺诈白皮书
FSP白皮书
前言期权是金融市场中的重要组成部分。
纵观期权这一品种的发展沿革来看，期权也是经历了从场外到场内，并从个股期权逐步拓展至指数期权、期货期权等其他标的期权的过程。
尤其从场内期权的发展来看，芝加哥期权交易所CBOE最早于1973年4月26日首次挂牌了16个以股票为标的个股期权产品。
自此之后，AMEX和费城证券交易所也分别于1975年1月和1975年6月相继挂牌了其期权产品。
正是由于场内期权产品的开发，使得原本处于场外的期权产品真正实现了合约的标准化，并随着引进了集中清算和保证金制度，保证了期权合约的交易，并为之后期权市场的发展奠定了基础。
数字货币的热潮伴随着诸多争议，势不可挡地席卷了全球，而其底层的核心技术——区块链，正在颠覆中心化的社会组织方式，它以去中心化的理念，基于智能合约与点对点传输的底层技术，正在吞噬整个商业社会。
前三次工业革命中，推动社会变革的是少数社会精英人群，而这一次，它的变革将由全人类来推动，所有人都可以是这次社会变革的参与者与受益人。
以此为背景，FSP根据数字货币行业发展趋势推出面向全球的金融生态服务平台，以满足投资者对数字货币衍生品的投资需求，实现套期保值和风险对冲。
通过多重安全防护技术和先进的安全策略，为用户提供安全、稳定、快捷的区块链金融服务。
FSP白皮书目录金融市场背景 (5)1.金融市场 (5)2.区块链金融市场 (5)3.区块链技术可以解决金融行业存在的痛点 (6)项目简介与通证经济 (7)1.FSP平台简介 (7)2.FSP愿景 (7)3.FSP通证经济 (8)FSP生态应用 (9)1.数字期权金融衍生品 (9)2.合约交易 (9)3.智能量化系统 (10)4.信用借贷 (10)5.股票市场 (11)技术及架构 (12)1.多重加密存储技术 (13)2.并行PBFT共识机制 (13)3.分布式数据储存 (15)4.分布式人工智能 (16)FSP平台通证分配 (17)FSP生态圈建设规划 (18)团队介绍 (19)风险提示与免责声明 (21)1.风险提示 (21)2.免责声明 (21)金融市场背景1.金融市场金融服务是目前区块链技术落地项目最多、场景最为丰富的行业之一，对于金融机构来说，数据是最核心的资产，数据也是风控和信用的载体。
互联网金融的反欺诈策略
互联网金融的反欺诈策略在当今数字化浪潮下，互联网金融以其便捷性和高效性迅速融入日常生活，然而伴随其蓬勃发展的同时，欺诈行为也层出不穷，给消费者权益带来严重威胁。
因此，加强反欺诈策略成为维护互联网金融健康发展的重要一环。
互联网金融的欺诈手段多样，包括钓鱼网站、虚假投资理财、网络贷款诈骗等。
这些手段往往隐蔽性强，技术含量高，使得打击难度加大。
要有效预防和打击这些欺诈行为，必须构建多层次的防护体系。
首先，完善法律法规是基础。
应持续更新和完善相关法律法规，提高违法成本，对各类互联网金融欺诈行为给予严格的法律制裁。
同时，监管部门需加强与金融机构的合作，建立金融欺诈信息共享机制，及时发现并打击欺诈行为。
其次，技术防范是关键。
互联网金融机构应投入资源开发和应用先进的风险识别技术，如大数据、人工智能等，用于实时监测交易异常，精准识别欺诈风险。
通过机器学习算法分析用户行为模式，可以有效预测和识别潜在的欺诈行为。
再次，提高用户安全意识同样重要。
金融机构应定期举办网络安全教育活动，教育用户设置复杂密码、警惕诈骗链接和短信，不轻信高收益的理财产品等。
同时，鼓励用户在遇到可疑情况时，及时向机构或相关监管部门报告。
此外，跨界合作也是提升反欺诈能力的有效途径。
互联网金融机构可以与电商、社交平台等进行数据共享，利用外部数据丰富自身的风险评估模型，提高识别精准度。
同时，与公安、司法等部门建立快速反应机制，一旦发现欺诈行为，立即采取法律手段予以打击。
最后，建立长效监管机制不容忽视。
监管部门应建立互联网金融监测系统，对市场运行情况进行实时监控，并通过定期审计、不定期检查等方式，强化金融机构的自我约束和风险管理。
综上所述，互联网金融的反欺诈策略需要多管齐下，形成法律、技术、教育、合作和监管相结合的综合治理体系。
只有这样，才能有效减少互联网金融领域的欺诈行为，保护消费者权益，推动整个行业的健康稳定发展。
心得体会：做好数字金融大文章加快建设金融强国
心得体会：做好数字金融大文章加快建设金融强国当前，世界百年未有之大变局加速演进；全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，催生出大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息技术，数字技术革命成为推动世界之变、时代之变、历史之变的重要驱动力。
发展数字经济、数字金融是拥抱新一轮科技革命、开创新的技术一经济范式的必然之选。
2023年召开的中央金融工作会议提出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，对数字金融高质量发展提出了新要求。
做好数字金融这篇大文章，需要抓住数字技术革命的机遇，推动金融与数字技术的有机融合，着力提升金融服务实体经济质效，强化系统性风险防控，不断满足经济社会发展和人民群众金融服务需求，加快建设金融强国。
一、中国数字金融发展成就卓著数字金融具有数字与金融的双重属性，能够加速资金、信息、数字等要素的自由流通与有效配置，矫正传统金融因信息不对称引发的市场失灵和金融割裂问题。
数字金融业务模式和业态正在不断进化之中，目前主要包括数字货币、数字支付、数字信贷、数字证券、数字保险、数字理财等金融业态。
近年来，我国数字金融发展成就卓著，移动支付、数字信贷、央行数字货币、金融科技创新能力、金融科技企业价值等领域已走在全球前列。
在移动支付领域，我国移动支付的应用和推广进展迅速。
目前我国两大移动支付平台的用户数均已超过10亿，是著名支付服务提供商PayPal全球用户数的三倍以上，移动支付普及率达到86%,居全球第一。
在数字信贷领域，我国数字信贷规模全球最大，大幅领先欧美国家。
国际清算银行研究报告显示，全球数字信贷在2013年仅为180亿美元，而到了2019年已达到7955亿美元，年均复合增长88.0%。
这段时期中国数字信贷规模年均复合增长125.1%,其中2019年中国数字信贷规模达到6267亿美元，占全球数字信贷总量的78.8%o 在央行数字货币领域，我国数字人民币推广应用加快，跨境结算取得积极进展。
商业银行跨境资金清算业务反欺诈工作实践
商业银行跨境资金清算业务反欺诈工作实践摘要：近些年来，金融安全问题越来越受到国际社会关注，金融欺诈行为在经济全球化的时代背景中逐渐表现出跨越国界的特点。
本文分析了在金融科技飞速发展和经济全球化的时代背景中金融业务欺诈现状和特点，以及反欺诈工作对商业银行的重要意义，介绍了中国银行及汇丰银行在反欺诈风险管理方面的先进经验。
结合跨境资金清算中的反欺诈案例，分析出跨境欺诈案件具有追回周期长、追回难度大的特点。
最后对银行业金融机构的跨境资金清算业务给出反欺诈工作建议。
关键词：商业银行；跨境清算；反欺诈一、金融行业欺诈现状分析随着科学技术的发展，许多行业的经营模式随之发生巨大变化。
一方面，金融科技促进金融行业向着更加平等、更加普惠的方向发展，互联网金融使得金融市场的边界延伸，有效填补了传统金融行业空缺，对提高国家经济整体水平有着明显的促进作用。
另一方面，科技发展带来的风险也是不容忽视的，由于金融产品创新速度加快，产品设计容易出现安全隐患，导致欺诈行为难以在第一时间被识别和监控。
要充分认识到科技发展带来机遇的同时也增加了金融风险。
金融欺诈有组织化、移动化、隐蔽化、场景化等特点，多表现为团伙作案。
欺诈渠道有以下几个类型：混合渠道、金融资产、银行账户、电信、信用卡、保险、贷款、在线零售、抵押和其他，其中身份欺诈最常用的渠道是银行账户。
犯罪分子攻击迅速且犯罪行为较为隐蔽，给金融欺诈行为的识别带来一定的难度。
在这样的时代背景下，反欺诈工作对于金融行业特别是商业银行意义重大。
欺诈手段与反欺诈技术关联紧密，两者是有一定的相通之处的。
金融科技快速发展，欺诈手段也在更新变化，商业银行作为反欺诈工作的重要参与者，对抗欺诈行为的方式方法不能依赖传统技术手段，要利用好金融科技发展优势，在充分了解犯罪分子欺诈手段的基础上，切实提高反欺诈工作水平。
二、境内外商业银行反欺诈工作实践伴随着金融科技飞速的发展，商业银行提供的金融服务不断创新传统模式，融入了各类线上线下新的业务场景，与此同时，金融欺诈的渠道和手法也是层出不穷。
数字金融反欺诈形势解读 课后测试
数字金融反欺诈形势解读
课后测试测试成绩：80.0分。
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单选题
•1、数字金融反欺诈技术不包括（）（20 分）
A
数据采集
B
数据分析
决策引擎
D
生物识别
正确答案:D
多选题
•1、数字金融欺诈手段表现出（）四大特征（20 分）
A
专业化
B
产业化
C
隐蔽化
D
场景化
正确答案:A B C D
•2、传统反欺诈手段面临（）三大问题（20 分）
A
维度单一
B
效率低下
C
范围受限
D
不确定
正确答案:A B C
•1、借记卡欺诈的主要类型为电信诈骗（）（20 分）
正确
B
错误
正确答案:正确
•2、数字金融诈骗往往是有组织的、成规模的（）（20分）
正确
B
错误
正确答案:正确。
数字货币钱包安全白皮书-360区块链安全
数字货币钱包安全白皮书360信息安全部2018年5月前言区块链技术的迅速发展，使得数字货币渐渐走入的大众的视线，在2017年底，这股热潮达到顶峰，直接搅动着金融市场与科技市场，大量的数字货币交易流水催生了数字钱包开发行业，根据钱包使用时的联网状态分为热钱包和冷钱包。
随着各种数字货币的诞生，为了方便用户记录地址和私钥，官方会同时发布全节点钱包，例如Bitcoin Core，Parity钱包，同时也有一些第三方公司为了进一步提高用户体验，他们相继开发了如比特派，imToken，AToken，币信，币包等钱包APP，它们并不同步所有的区块数据，因此称其为轻钱包，这两种数字钱包都属于热钱包。
冷钱包也称为硬件钱包，常见的冷钱包有库神钱包，Ledger Nano S，Trezor等，由于私钥不接触网络，相对安全性也较高。
不过由于业务场景的快速迭代以及推广需求，无论热钱包还是冷钱包都会有一些的安全隐患会被忽视。
近期，我们对应用市场上流通的热钱包以及冷钱包进行了相关安全审核评估，发现了很多安全问题，360信息安全部依靠通过对各类攻击威胁的深入分析及多年的安全大数据积累，旨在区块链时代为数字货币钱包厂商提供安全性建议，保障厂商与用户的安全，因此发布数字货币钱包安全白皮书为其作为参考。
一、钱包APP安全现状近期360安全团队发现了国外某知名钱包APP的一个钱包不正确加密存储漏洞，其钱包APP 在第一次运行的时候，默认为用户创建一个新钱包并将钱包文件未加密存储在系统本地，攻击者可以读取存储的钱包文件，通过对钱包应用逆向分析等技术手段，还原该钱包的算法逻辑，并由此直接恢复出用户的助记词以及根密钥等敏感数据。
我们对目前热门的近二十款钱包APP 进行了安全分析，从应用运行开始，创建助记词、备份数据、查看货币价值到进行交易，如下图我们的模拟攻击流程。
图：1-1 模拟黑客攻击流程由于数字货币交易的一个安全重点就是运行环境，Android 是一个非常庞大而且复杂的系统，APP 的运行环境，针对数字钱包本身的功能设计，都将存在很大的安全隐患，如下图所示，我们将发现的安全风险较大的点进行归纳说明。
浅析商业银行实现数字金融反欺诈的有效路径--数字化转型
浅析商业银行实现数字金融反欺诈的有效路径--数字化转型摘要：当前，尤其是新冠疫情爆发以来，面对纷繁复杂的经济形势，国内绝大多数商业银行正积极推进数字金融与数字科技之间的深度融合，依托信息科技及数字技术实现数字化转型的方针战略。
随着信息化的高速发展，为商业银行数字化转型注入了鲜活的血液，并带来了新的契机。
但更需关注的是，针对银行和非银行金融机构的欺诈犯罪也出现了几何级的破坏性影响，严重阻碍了金融行业的经营和发展。
数字金融欺诈呈现专业化、系统化、隐蔽化等一些列特点,而金融科技反欺诈则依托对海量客户、交易、业务场景等数据的清洗、筛选，实现数据分析，以此作为基础，研究反制措施的底层技术及逻辑参数,进一步防范化解因欺诈犯罪而产生的金融风险。
本文在分析反欺诈现实意义的基础上，提倡采用数字科技作为反欺诈的主要防御措施。
关键词：金融科技,反欺诈,数字化引言近几年来,伴随着金融科技的快速迭代,服务模式和业务场景逐渐多样化,在给客户带来便捷的同时,面临着更加隐蔽、专业的欺诈风险。
从以“面对面”渠道为主的金融欺诈，到利用数字信息化手段，进行“非面对面”金融诈骗，再到如今通过各类技术手段、多维度、深层次攻击的作案手法，金融欺诈的模式日趋成熟。
电信网络诈骗已成为金融犯罪的高发重灾区，对其打击治理已到了刻不容缓的程度，其造成的经济损失严重损害了我国经济各方参与者的合法经济利益，同时也重创国家金融安全“防火墙”，其所带来的危害在不断加深。
现阶段必须采取对金融欺诈犯罪零容忍的态度及铁腕手段。
在当前互联网信息技术不断发展的大背景下,如何有效借助和利用大数据、人工智能,更安全、更可靠地服务银行业务,成为商业银行反欺诈研究的一项重要课题。
数字金融反欺诈流程主要有三个部分，分为数据收集、数据分析和决策引擎，其中决策引擎是流程的核心。
完善的决策引擎可以有效整合各类信息数据库、触发规则和应用模型，同时辅以便捷高效、功能丰富的人机交互界面，将持续大幅降低运营成本，提升管理平台响应速度以及系统分析的准确率，从而有效减少商业银行和客户权益的损失。
建设银行网络金融反欺诈运营实践与探索
特别关注Special Report8《中国信用卡》2023.12☐ 中国建设银行网络金融部副总经理 殷勇建设银行网络金融反欺诈运营实践与探索随着信息技术和移动互联网的快速发展，网络诈骗形势越发复杂严峻，欺诈团伙作案手段不断演变升级。
为有效打击网络金融欺诈，建设银行深入贯彻落实增强“三个能力”建设要求，积极践行数字化转型战略，组建专业化风控运营团队，通过加大生物特征识别、大数据、知识图谱、机器学习等新一代技术在金融风控领域的应用力度，加速建设以网络金融智能“风控大脑”为核心的大数据智能风控平台，构建全面、主动、智能的网络金融风险防控体系，增强数据驱动，加快运营整合，形成“风控策略—风险控制—欺诈侦测—核查处置—运营迭代”全流程闭环的反欺诈运营模式，推动反欺诈运营高质量发展。
特别关注92023.12《中国信用卡》二、增强数据驱动，助力反欺诈数字化转型数字经济时代的到来，推动全球银行业实施数字化转型，反欺诈能力将成为未来商业银行的核心竞争力，是同业竞争的主战场。
为适应数字经济时代发展的要求，建设银行努力探索新金融发展路径，坚持运用科技手段解决风险管理痛点问题，用数据思维理解反欺诈防控工作，通过拓宽线上线下、行内行外风控数据信息来源，形成全域数据集成整合，利用大数据处理技术对海量数据进行采集、存储、分类，搭建风控数据中台，打造数据与业务相互驱动的动态化防控体系，实现反欺诈防控从样本到全量、由模糊到精确、由因果到关联的转变，提升对欺诈风险的认知能力，将数据收集分析、数据驱动决策运用于反欺诈管理全过一、深化科技应用，推动反欺诈智能化发展2010年，建设银行在同业中率先建成覆盖网上银行、手机银行等多渠道多场景的网络金融交易风险监控平台，建立起覆盖网络金融业务的事前、事中、事后全流程安全与风险管控体系。
近年来，建设银行将新一代金融科技成果与网络金融反欺诈经验进行有机结合，从风控平台的应用层、功能层和基础层等维度，构建多层次、可扩展、快迭代的网络金融智能风控体系。
2018智能反欺诈洞察报告：黑中介、黑产智能化趋势明显
/研究概要/调研背景2018年，金融科技成为全球资本青睐的热点产业，中国科技金融在新模式和新技术的推动下，催生而出了以“大数据、AI人工智能、云计算、机器学习”等新技术为核心数字化、智能化新金融业态。
以金融科技为代表的互联网金融在监管强有力的指引下，正朝着合规方向蓬勃、健康发展。
但与此同时，这个新兴行业也被黑产等不法份子盯上，运用诈骗伎俩和欺诈技术与科技公司展开一场“攻防”博弈。
360金融研究院调研认为，当前行业共同面临的难点包括：一、黑产规模庞大，人员众多。
公开资料显示，截止到2018年6月，中国网络黑产从业人员已超150万人，据估计造成的损失规模高达千亿元级别。
二、黑产的反侦查能力增强。
新金融业态下，新型网络诈骗“技术含量”显著增加，互联网欺诈蔓延、金融欺诈案件频发、诈骗手段持续升级，金融领域的网络欺诈攻击呈现出“智能化、产业化、攻击迅速隐蔽、内外勾结比例上升、移动端高发”五大趋势。
三、传统的反欺诈技术手段相对滞后，应用传统反欺诈手段遏制金融风险，收效甚微。
行业统一的征信体系也尚未完善，对金融欺诈的识别能力在一定程度上依赖金融主体的技术能力的高低，因此水平参差不齐。
面对日益猖獗的金融欺诈，当前行业现状如何？金融科技企业如何与“坏分子”展开博弈？业内有哪些“魔高一尺、道高一丈”的反欺诈手段？这些答案，与金融欺诈的形态、规模，金融科技企业的技术价值和发展密切联系在一起。
研究目标和样本量2018金融科技行业反欺诈报告，以当前社会面临的网络金融诈骗、金融欺诈、反欺诈科学技术为研究对象。
一方面，以覆盖国内最大最全欺诈数据库的互联网巨头360的数据为样本，依托360安全大脑技术支持，通过深度数据筛查进行金融欺诈风险趋势分析；另一方面，以业内金融科技反欺诈能力排头兵平台360金融的金融科技服务能力及反欺诈数据为基础，结合问卷调查、走访调研等方式展开专题研究，立体化的展现金融反欺诈的挑战、探索和成效。
本报告数据样本：（1）360手机安全大数据，包括360手机卫士手机先赔①产品数据；（2）360金融反欺诈大数据。
腾讯智慧金融白皮书2018
（二）智慧金融的发展历程
1. 智慧金融的实现技术
随着信息技术的飞速发展与广泛应用，数据的规模呈爆 发式增长，存储单位也从最开始的 GB 发展到 TB 再到现在的 PB、EB 级。海量数据为相关技术领域的演进与突破提供了必 要的基础，推动了云计算、人工智能、物联网、区块链等新兴 技术形态的长足发展。各类新兴技术彼此之间相互依附、层层 递进、相互助力，成为智慧金融的底层实现技术。
04
2. 智慧金融演进阶段
12
我国智慧金融地域发展情况
17
（一）省级智慧金融发展情况
17
1. 我国 31 个省市智慧金融指数排名
17
2. 智慧金融指数区域发展
18
（二）主要地市智慧金融发展情况
18
1. 智慧金融指数排名前 20 位城市
18
2. 中国智慧金融版图初成
18
（三）相关启示
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智慧金融产业的立体图景
contents
Summary
Regional development
腾讯智慧金融白皮书 Whitepaper on Smarter Finance of Tencent
· 数据的海量性（Volume）
IDC 数据显示，预计到 2020 年，全球数据总量将达到 44ZB( 相当于 4.4 万亿 GB)，这一数据量将是 2011 年的 22 倍 2。数
趋金
便 捷、 经 济、 安 全 的 金 融
势融
服 务， 成 为 促 进 实 体 经 济
体质增效，“智能生活”“惠
民生”方面的催化剂。
管 与 合 规
智 慧 金 融 监
Industry analysis
Development trend
2019-2020中国数字金融反欺诈分析报告
内蒙古
10% 8% 6% 4% 2% 0%
9.4% 内蒙古
7.5% 广东
广东省
河南省
山东省
图：欺诈事件发生量全国占比排名TOP5省份
6.6%
4.7%
4.7%
4.6%
4.6%
4.4%
河南
山东
四川
黑龙江
陕西
湖南
图：欺诈事件发生量全国占比排名TOP10省份
四川省
4.1%
3.9%
山西
河北
欺诈损失：人均2000元左右
特征引擎 规则引擎 策略引擎
全信贷周期风险管理 多维度三方数据集成 多场景专家模型内置
场 景
资料虚假、隐瞒历史、虚假联系人、代办包装、履历虚假、组团骗贷
方
设备反欺诈、资料反欺诈、交易反欺诈、团伙反欺诈等不同的解决方案
案
数据的自动采集
模型自动发布、应用与监控
数据仓库 自动决策引擎 智能建模引擎
业务的自动审批决策
整个体系的重要技术支撑与核心。通过前沿AI研究 结合机器学习模型开发反欺诈应用，裁定是否存在 欺诈嫌疑。
根据最新的欺诈形势构建新的欺诈规则和 特征，为反欺诈演算提供支持。
AI反欺诈“黑科技”
复杂网络
收货地址聚类分析 用户行为风险分析
AI反欺诈“黑科 技”
舆情监控 LBS风险评估
多平台指数
AI反欺诈“黑科技”应用效果
图：欺诈发生时间段分布（2018.1-2019.6）
PART3
数字金融反欺诈的AI解决方案
金融反欺诈的攻防博弈
金融欺诈和反欺诈之间是一场旷日持久的“攻防战”，欺诈方和反欺诈方始终处于动态博弈的过程中。
线下欺诈：手段单一，电信诈骗为主
金融行业智能风险控制与反欺诈策略
金融行业智能风险控制与反欺诈策略第一章：智能风险控制概述 (2)1.1 风险控制的重要性 (2)1.2 智能风险控制的发展趋势 (3)第二章：金融行业风险类型与特征 (3)2.1 信用风险 (3)2.2 市场风险 (4)2.3 操作风险 (4)2.4 洗钱风险 (4)第三章：智能风险控制技术基础 (5)3.1 数据挖掘技术 (5)3.2 机器学习技术 (5)3.3 深度学习技术 (5)第四章：智能信用风险控制策略 (6)4.1 信用评分模型 (6)4.2 反欺诈模型 (6)4.3 信用风险预警 (7)第五章：智能市场风险控制策略 (7)5.1 市场风险监控 (7)5.2 市场风险预警 (8)5.3 风险价值（VaR）模型 (8)第六章：智能操作风险控制策略 (8)6.1 操作风险识别 (8)6.1.1 数据挖掘与分析 (9)6.1.2 人工智能算法 (9)6.1.3 知识图谱构建 (9)6.2 操作风险评估 (9)6.2.1 概率模型 (9)6.2.2 神经网络模型 (9)6.2.3 风险矩阵 (9)6.3 操作风险防范 (9)6.3.1 流程优化 (9)6.3.2 人员培训与管理 (10)6.3.3 系统升级与维护 (10)6.3.4 监控与预警 (10)6.3.5 应急预案 (10)第七章：智能反欺诈策略 (10)7.1 欺诈行为识别 (10)7.1.1 欺诈行为特征提取 (10)7.1.2 数据挖掘技术 (10)7.1.3 实时监控与预警 (10)7.2 欺诈行为预警 (11)7.2.1 预警规则设置 (11)7.2.2 预警系统构建 (11)7.2.3 预警响应与处理 (11)7.3 反欺诈模型评估 (11)7.3.1 评估指标体系 (11)7.3.2 评估方法 (11)7.3.3 模型优化与迭代 (11)7.3.4 模型监控与调整 (11)第八章：智能风险控制与反欺诈实践 (12)8.1 案例分析 (12)8.1.1 某银行智能风险控制系统 (12)8.1.2 某保险公司反欺诈策略 (12)8.2 应用效果评估 (12)8.2.1 某银行智能风险控制效果评估 (12)8.2.2 某保险公司反欺诈效果评估 (13)第九章：智能风险控制与反欺诈的未来发展 (13)9.1 技术创新 (13)9.2 监管政策 (13)9.3 行业应用 (14)第十章：智能风险控制与反欺诈的挑战与应对 (14)10.1 数据安全与隐私保护 (14)10.2 模型泛化能力 (14)10.3 法律法规合规性 (15)第一章：智能风险控制概述1.1 风险控制的重要性在金融行业中，风险无处不在，无时不在。
金融业反欺诈技术应用方案
金融业反欺诈技术应用方案在当今复杂多变的金融环境中，欺诈行为日益猖獗，给金融机构和消费者带来了巨大的损失。
为了保障金融行业的安全与稳定，反欺诈技术的应用显得尤为重要。
本文将详细探讨金融业反欺诈技术的应用方案，以帮助金融机构更好地应对欺诈风险。
一、金融业欺诈的现状与挑战随着金融业务的数字化和网络化发展，欺诈手段也变得越来越多样化和复杂化。
常见的金融欺诈类型包括信用卡欺诈、贷款欺诈、网络钓鱼、身份盗窃等。
这些欺诈行为不仅给金融机构造成了直接的经济损失，还损害了其声誉和客户信任。
金融欺诈面临的挑战主要有以下几个方面：1、欺诈手段不断更新：欺诈者利用新技术和漏洞，不断创新欺诈方式，使得传统的反欺诈手段难以有效应对。
2、数据量大且复杂：金融机构拥有海量的交易数据，但这些数据往往分散在不同的系统中，格式不统一，难以整合和分析。
3、实时性要求高：欺诈行为往往在瞬间发生，需要反欺诈系统能够实时监测和响应，以减少损失。
4、误判风险：过于严格的反欺诈规则可能导致误判，影响正常客户的交易体验，而过于宽松则可能放过欺诈行为。
二、反欺诈技术概述为了应对金融欺诈的挑战，各种反欺诈技术应运而生。
以下是一些常见的反欺诈技术：1、数据挖掘与分析通过对大量金融交易数据的挖掘和分析，发现潜在的欺诈模式和规律。
例如，运用聚类分析、关联规则挖掘等技术，识别异常交易行为。
2、机器学习利用机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等，对交易数据进行训练，建立欺诈预测模型。
这些模型能够自动学习欺诈特征，提高反欺诈的准确性和效率。
3、生物识别技术包括指纹识别、面部识别、虹膜识别等，用于验证客户身份，防止身份盗窃和冒用。
4、设备指纹技术通过收集和分析用户设备的特征信息，如硬件配置、操作系统、网络环境等，识别设备的唯一性，从而判断交易是否来自可信设备。
5、风险评估模型基于客户的信用历史、交易行为、社交关系等多维度数据，建立风险评估模型，对客户的欺诈风险进行评估和分级。
中国发展数字普惠金融存在的问题及对策
一、中国普惠金融及数字普惠金融发展现状普惠金融理论被引入中国后，受到中央政府高度的重视，近年来更是进入官方文件。
2016年杭州G20全球峰会上中国政府提出数字普惠金融的八项高级原则，中国普惠金融得到了进一步的深入发展。
目前，中国普惠金融发展仍处于初级阶段，现已呈现出服务主体多元、服务覆盖面较广、移动互联网支付使用率较高的特点，人均持有银行账户数量、银行网点密度等基础金融服务水平已达到国际中上游水平。
此外，互联网普及率的提高，使传统金融服务物理网点冲破了局限性，在数字环境下，金融服务成本的不断降低，从而让弱势群体享受到了更多的金融服务，数字普惠金融正快速影响我们的生活。
二、中国数字普惠金融存在的问题1.普惠性的欠缺第一财经陆家嘴杂志联合盈灿咨询、网贷之家发布2016数字普惠金融白皮书显示2016年1至6月，银行业金融机构处理网上支付业务214.70亿笔，金额1131.88万亿元，非银行支付机构处理网络支付业务671.14亿笔，金额41.93万亿元，但是由于我国各地经济发展程度的差异，2016年全国数字普惠金融的发展状况也呈现出地区性差异。
从不同地区支付宝用户享受普惠金融服务的情况来看，中国的沿海地区用户使用频次较高，与西部内陆地区用户的差距虽然在逐渐缩小，但是用户使用支付宝金融服务的数量和深度与东部地区相比仍存在一定差距。
其次，省会城市的P2P 市级网贷平台居多，并且只有北、上、深、杭四个城市的P2P 网贷平台数量超过了100，平台数量超过30的除青岛外也均是省会城市，剩余的平台大多聚集在省会城市周围。
由此可见，不只是东西部用户享受普惠金融服务存在差异，各省内部的普惠金融服务用户享受情况也存在不均衡的现象。
此外，大多数人只是享有移动支付的基础金融服务，其他的金融领域服务例如信贷，抵押融资等的覆盖面还不够广泛。
普惠性的欠缺使我国“普惠金融”这条道路走的不太顺畅，当然，互联网的发展已经在很大程度上改善了普惠性的问题，越来越多的人通过网络有了更多的渠道去筹资，融资并管理资金，还有了更多潜在性需求，这对于中国未来继续推进数字普惠金融是利好的现象。
工信部大数据白皮书
工信部大数据白皮书第一点：工信部大数据白皮书的背景与意义随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴产业已经成为我国经济社会发展的重要支柱。
工信部大数据白皮书旨在梳理我国大数据产业的发展现状，分析面临的挑战和机遇，进一步推动大数据产业的健康发展。
首先，白皮书对我国大数据产业的发展历程进行了回顾。
自2014年以来，我国政府高度重视大数据产业的发展，出台了一系列政策措施，加快大数据基础设施建设，推动大数据在各领域的应用。
在这个过程中，我国大数据产业取得了显著的成果，产业规模持续扩大，技术创新能力不断提升，应用场景不断丰富。
其次，白皮书揭示了我国大数据产业发展面临的挑战。
一方面，数据资源分散，数据开放共享程度不高，制约了大数据产业的发展。
另一方面，大数据关键技术尚未完全突破，产业链条尚不完善，大数据安全问题也日益凸显。
最后，白皮书提出了未来我国大数据产业发展的战略布局。
一是要加强数据资源整合，推进数据开放共享，提高数据资源利用效率；二是加大技术创新力度，突破关键技术，推动大数据产业向高端发展；三是深化行业应用，培育新型业态，发挥大数据在各领域的驱动作用；四是强化政策法规建设，保障数据安全，为大数据产业创造良好的发展环境。
第二点：工信部大数据白皮书的主要内容工信部大数据白皮书主要分为四个部分，分别是大数据产业概述、发展现状、挑战与机遇以及发展策略。
首先，白皮书对大数据产业进行了概述。
大数据产业包括数据资源、大数据技术、大数据应用和大数据服务四个方面。
白皮书指出，大数据产业具有巨大的市场潜力，已成为全球经济的新引擎。
我国拥有丰富的数据资源和庞大的市场需求，具备发展大数据产业的坚实基础。
其次，白皮书详细介绍了我国大数据产业的发展现状。
我国大数据产业已形成了一批具有核心竞争力的企业，大数据技术不断创新，应用场景不断拓展。
同时，政府、企业和社会各界对大数据的认识不断深化，大数据产业生态逐渐完善。
然后，白皮书分析了我国大数据产业发展面临的挑战与机遇。
筑反欺诈防线,助诚信社会建设——中国工商银行金融交易实时反欺
筑反欺诈防线，助诚信社会建设——中国工商银行金融交易实时反欺诈系统项目成果展示作者：苏彦张增林来源：《中国金融电脑》 2018年第1期移动互联、云计算、区块链、大数据等现代信息技术的发展，引发了被称为“FinTech”的金融业技术革命。
人们在线上线下尽情享受高效快捷的支付、借贷、投资、保险等金融服务的同时，巨大的欺诈风险也伴随这波金融创新的浪潮进入了高发期。
作为当前对银行业造成损失最为严重的风险之一，外部欺诈风险涵盖范围广，防控难度大。
据国外研究机构统计，欺诈风险每年导致银行损失金额高达735 亿美元, 国内银行每年欺诈风险损失金额也达上百亿元。
为了应对严峻复杂的外部欺诈风险形式，中国工商银行（以下简称“工行”）一直立足于建立新型外部欺诈风险管理体系，保障银行安全运营和维护客户权益。
2012 年初，工行启动了金融交易实时反欺诈系统建设，通过信息化、自动化、智能化的金融交易实时反欺诈系统，实现对全集团外部欺诈风险的事前、事中、事后全流程管理。
本文将就工行金融交易实时反欺诈系统项目的内容和成果进行介绍。
一、项目内容金融交易实时反欺诈系统围绕信息化、综合化和国际化战略发展要求，秉承服务与融合业务发展、风险防控创造价值的管理理念，建设信息化、自动化、智能化、一体化的欺诈风险管控平台。
系统集风险信息收集处理、分析评级、数据挖掘、实时预警、自动控制等功能于一体，实现了对欺诈风险的实时精准预警和有效拦截干预。
系统收集了工行及十余个权威部门的各类风险信息，采用数据挖掘技术建成了总量超过千万条，属目前国内种类最全、量级最大的银行业欺诈风险信息库。
基于欺诈风险信息库，系统自主研发分布式计算架构（如图1 所示），并搭建了复杂事件高并发实时处理平台，可从每秒上万笔金融交易实时识别出欺诈交易，为工行建立“黑名单定点清除+ 风险监控模型”互为补充的风控模式，打造全业务线、全渠道、全产品的风险防控体系提供了有力支持，使得“精准打击”的事中风险自动预警模式代替传统的“撒网捕鱼”式监控风险预警和人工事后干预，并能实现对新兴业务可能存在风险的前瞻性评估和揭示，在业务办理流程中筑起一道高科技的“防火墙”。
数字金融时代机器学习模型在实时反欺诈中的应用与实践
2.1 算法选择 通过大量调研与实践验证，选择了改良版梯度
提升（extreme gradient boosting，XGBoost）决策树 机器学习算法建模。该算法以树模型为基分类器， 在分类效果、业务解释性、建模效率等方面获得了
201939-2
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智能科学与技术学报
保护客户资金安全是银行的目标和使命。如 何在互联网中向客户提供更加安全的服务，让客 户免受诈骗、盗刷等互联网黑产的侵害，对银行 的反欺诈能力提出了更高的要求，也成为数字金 融时代银行必须打造的核心能力。 1.2 交易反欺诈的难点
线上数字金融业务的特点加大了银行在交易 环节进行用户身份真实性识别的难度。经过多年的 积累，各大银行根据线上业务的开展情况逐步建立 了配套的反欺诈体系，目前主要以风控业务专家设 计的规则模型为核心，有效保护了客户资金安全， 并有力打击了犯罪分子。
第1卷
业界广泛的认可，是当前应用广泛的机器学习模型 提升了模型的性能和效果。
之一。
从缺失值处理的角度来看，XGBoost 增加了自
2.1 XGBoost 模型算法优势
动处理缺失值的策略，通过计算缺失值样本处于不
XGBoost 是在传统梯度提升决策树（GBDT） 同分支状态下的目标函数，并根据目标函数的优劣
近年来，以大数据、人工智能等为代表的先进 技术为商业银行提高风控能力提供了新的方向。以 大数据的“流”技术为依托，利用 Spark 分布式集 群计算引擎，可以快速、高效地处理实时交易环节 产生的海量数据[2]；基于大数据平台的历史数据存 储和计算能力，能够灵活加工长期、多维度的历史 交易行为特征，为利用海量数据开展实时的事中风 控工作奠定了坚实的技术基础。
互联网金融大数据反欺诈
互联网金融大数据反欺诈正文：一、引言互联网金融行业发展迅速，但同时也伴随着诈骗与欺诈行为的增加。
为了保护用户的合法权益，应用大数据技术进行反欺诈成为互联网金融行业的一项重要工作。
本文将详细介绍互联网金融大数据反欺诈的相关内容。
二、互联网金融大数据反欺诈的概念互联网金融大数据反欺诈是指利用互联网金融平台积累的大量数据，通过数据分析、模型建立与运营优化，识别和预测欺诈行为，以保护用户的合法权益和平台的安全稳定。
三、互联网金融大数据反欺诈的重要性1.欺诈行为对互联网金融行业的影响和危害2.大数据技术在反欺诈中的应用优势四、互联网金融大数据反欺诈的核心技术与方法1.数据采集与清洗2.特征提取与选择3.欺诈行为识别模型的建立与训练4.反欺诈决策策略的制定与优化五、互联网金融大数据反欺诈的典型案例分析1.案例一：刷单欺诈2.案例二：身份欺诈3.案例三：虚假资料欺诈六、互联网金融大数据反欺诈的特点与挑战1.特点一：实时性要求高2.特点二：欺诈手法多样3.挑战一：数据质量不稳定4.挑战二：隐私保护问题七、互联网金融大数据反欺诈的法律法规1.《中华人民共和国网络安全法》2.《中华人民共和国刑法》3.其他相关法律法规八、附件详细陈述涉及的附件内容，如数据采集工具、欺诈行为识别模型等。
九、法律名词及注释1.反欺诈：指针对欺诈行为开展的各项工作。
2.数据分析：指运用统计方法和数学模型对数据进行分析和解释的过程。
3.模型建立与运营优化：指利用大数据技术建立反欺诈模型，并不断优化模型的运营效果。
数字金融反欺诈是一场持久战
数字金融反欺诈是一场持久战
陈杰
【期刊名称】《中国科技财富》
【年(卷),期】2018(0)6
【摘要】电话诈骗、支付诈骗、各种账户被盗……相信在这个已经移动互联化社会里，普通大众或多或少的都会碰到过，而如果涉及到金融业务，中招者损失就大了。
如何预防？普通大众除了自己注意外，话语权似乎并不大，更多的需要行业机构以政府相关部的关注和重视。
【总页数】2页(P38-39)
【作者】陈杰
【作者单位】
【正文语种】中文
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5.AI赋能数字金融反欺诈--平安银行的探索与实践 [J], 蔡丽倩;郑旭;文广明;田鸥;
刘玲;张欣苗(指导);陈曼如(指导)
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