当人工智能遇上金融欺诈

伴随国民消费升级，消费观念转变，消费金融万亿级的蓝海市场正在加速打开。艾瑞咨询数据显示，中国消费信贷规模在2014-2017年依然将维持20%以上的快速增长趋势,预计2019年将达到41.1万亿,是2010年的5倍以上。

在今年“两会”政府工作报告指出，“在全国开展消费金融公司试点，鼓励金融机构创新消费信贷产品”，这意味着消费金融迎来市场和政策双重红利。 掘金大幕刚刚开启，就成为BAT、传统金融机构、创业公司等各路人马奋起角力的战场，而消费金融行业的风险管理越来越受到关注。与此同时，整个领域都在朝着越来越“科技范儿”的方向上前进。

一方面随着人工智能的发展，金融智能化已是大势所趋。从去年开始，李开复等人不止一次在公开演讲中提到，人工智能在中国爆发的第一个且最大的领域一定是金融。

“金融本来就是人类虚构的游戏，没有制造，没有配送，没有物流。这是人工智能的黄金时代，其最好的应用领域之一是金融，因为金融是唯一纯数字和钱的领域。”

另一方面随着移动互联网的深入推进，消费者的行为和特征都将数据化，未来金融服务全流程都将由数据驱动。

从客户准入、预授信、再到风险控制和审批的全流程，数据不仅能够动态实时的形成精准用户画像，还将成为一块可增信的资产，用于质押并发挥风险缓释功能。由此可见，互联网金融从“互联网+金融”逐步转向“互联网+金融+人工智能+大数据技术”。在科技的乘数效应下，消费金融领域的欺诈事件也逐渐呈现集团化、智能化、组织化的特点。

金融自诞生开始就是刀口舔血的行业，各种风险始终与之共存。根据新《巴塞尔协议》框架下，金融长期面对的风险可以分为三类：信用风险、操作风险和欺诈风险，其中恶意欺诈风险是目前消费金融安全的最大威胁。

恶意欺诈风险指的是客户在发起借款请求时即无意还款的风险，按照人数可以分为团伙欺诈和个人欺诈，欺诈者往往通过伪造身份信息、联系方式信息、设备信息、资产信息等方式实施欺诈。

由于国内的征信体系不完善，互联网消费金融信贷具有小额、分散、高并发的特点，消费金融的风控需要更多数据维度与科技支撑。传统银行的反欺诈规则体系类似杀毒软件，具有一定滞后性，往往只能在欺诈事件发生后才能升级把漏洞补上。而当人工智能出现后，通过机器学习分析大数据，能够预测用户行为，大幅度降低金融业风控和运行的成本。