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2016年信用卡詐騙案近萬起 大數(shù)據(jù)人工智能成銀行殺手锏

www.dddjmc.com 來源: 一財網(wǎng) 劉強 用手持設(shè)備訪問
二維碼

近日,第一財經(jīng)記者從裁判文書網(wǎng)獲悉,僅今年以來判決的信用卡詐騙案件就多達上百件,而這一數(shù)字在2016年是9546起。

信用卡詐騙屢禁不止,一方面是由于發(fā)卡行疏于信用審查,另一方面是因為銀行傳統(tǒng)的規(guī)則反欺詐模型已不足以應(yīng)對“高科技”詐騙。面對花樣百出的各類信用卡詐騙,發(fā)卡行的風(fēng)控部門近來引入了大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新型風(fēng)控手段,利用多維數(shù)據(jù)交叉驗證提升欺詐風(fēng)險識別的精準(zhǔn)性,并采用人工智能算法以適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的高維稀疏特性。

信用卡詐騙“花樣百出”

記者從眾多判決書中發(fā)現(xiàn),近年來信用卡詐騙花樣百出,其中通過電信和網(wǎng)絡(luò)進行詐騙仍是主流。

與電信詐騙相關(guān)的主要是兩種號碼:一是利用“95588”等銀行服務(wù)號發(fā)送短信進行詐騙。如果按短信指令點擊了實際為“釣魚網(wǎng)站”的鏈接,那信用卡則會被惡意透支;另一種是以“400”開頭的熱線電話,諸如“您的航班延誤,機票需要改簽,請及時撥打400……電話辦理”,此類電話均可能為詐騙電話。因為通常情況下,正規(guī)大型企業(yè)單位的“400”熱線電話只作為被叫使用,不會作為主叫往外打。

福建安溪作為信用卡欺詐案件集中爆發(fā)地,剛剛于2016年10月宣判11名電信詐騙犯。判決書顯示,犯罪分子通過群發(fā)“95599”農(nóng)行信用卡即將被扣年費及“400”聯(lián)系電話的詐騙短信,待他人回電時,先冒充農(nóng)行客服人員接聽電話,謊稱對方信用卡被大額消費,身份信息可能被盜用,誘騙對方撥打其提供的“400”電話報警,再冒充公安局工作人員接聽電話,謊稱對方賬戶信息已泄露,案件涉嫌經(jīng)濟犯罪,以保護賬戶安全、設(shè)置轉(zhuǎn)賬報警等為由,誘騙對方將銀行卡內(nèi)資金轉(zhuǎn)入其指定的銀行賬戶內(nèi)。

中倫律師事務(wù)所(上海)非權(quán)益合伙人肖波律師也向記者分享了一起福建安溪的典型詐騙案例:2012至2013年之間,某信用卡制卡團伙通過在各處的刷卡機附近安裝微型攝像頭的方式,實時監(jiān)控刷卡人的密碼和卡號,然后偽造信用卡,并惡意透支,涉案金額高達上百萬元。

另外,免費WiFi也有可能是盜刷陷阱,如果連接某些WiFi后登陸信用卡網(wǎng)銀,很可能會泄露信用卡卡號、密碼等信息從而被盜刷。

一位股份制銀行信用卡中心風(fēng)險管理部負責(zé)人向記者總結(jié)了當(dāng)前信用卡欺詐風(fēng)險的三大主要特征:隱蔽性、專業(yè)性及規(guī)?;?。詐騙分子近年來聚集于互聯(lián)網(wǎng)渠道,利用虛假身份進行信用卡申請,借助釣魚網(wǎng)站、病毒郵件等竊取客戶卡片信息,實施信用卡盜刷,可謂“無孔不入”。

同時,他們還具備一定的專業(yè)知識和技能,懂得利用一些網(wǎng)絡(luò)技術(shù)設(shè)計陷阱,研究信用卡申請、交易流程,尋找規(guī)則漏洞。比如,通過包裝個人信息、偽造互聯(lián)網(wǎng)行為等方式提高個人資質(zhì),騙領(lǐng)信用卡;侵入免費WiFi、制造山寨二維碼、變身銀行官方號碼偽基站、發(fā)送病毒祝福短信等方式竊取客戶信用卡信息并實施盜刷。

互聯(lián)網(wǎng)時代,銀行卡詐騙不僅在技術(shù)上“升級”,也從“單兵作戰(zhàn)”發(fā)展到有組織、有預(yù)謀的產(chǎn)業(yè)化集團作案,尤其是電信網(wǎng)絡(luò)詐騙。數(shù)據(jù)顯示,近10年來,我國電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件每年以20%~30%的速度增長,2015年全國公安機關(guān)共立案電信詐騙案件59萬起,涉及經(jīng)濟損失222億元。

惡意透支1萬即可能觸犯刑法

第一財經(jīng)記者從裁判文書網(wǎng)所公布的信用卡糾紛案件判決書中發(fā)現(xiàn),大部分案件都是因為信用卡透支不還款,然后銀行將持卡人告上法庭。“通常,透支額度超過一萬元,且在兩次催收后,超過三個月不還款,就有可能構(gòu)成信用卡詐騙。”肖波對記者表示。

近年來,竊取信用卡、妨害信用卡管理、信用卡詐騙、利用POS機非法套現(xiàn)等涉嫌信用卡犯罪一直處于高發(fā)、多發(fā)態(tài)勢。肖波告訴記者,信用卡詐騙犯罪,尤其是惡意透支型的信用卡詐騙犯罪,一直占基層法院全部金融犯罪的80%以上,是一種最為常見的金融詐騙犯罪。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2013年至2016年各級法院分別判決信用卡詐騙犯罪案件3091、10573、12220、9546起,最近兩年仍處于高發(fā)狀態(tài)。

據(jù)我國《刑法》第一百九十六條規(guī)定,有使用偽造的信用卡,或者使用以虛假的身份證明騙領(lǐng)的信用卡的、使用作廢的信用卡的或冒用他人信用卡涉案金額在5000元以上,惡意透支在1萬元以上等行為的均構(gòu)成信用卡詐騙、盜竊罪。

其中的惡意透支是指持卡人以非法占有為目的,超過規(guī)定限額或者規(guī)定期限透支,并且經(jīng)發(fā)卡銀行兩次催收后超過三個月仍不歸還的情形。

進行信用卡詐騙活動,數(shù)額較大的,處五年以下有期徒刑或者拘役,并處2萬元以上20萬元以下罰金;數(shù)額巨大或者有其他嚴(yán)重情節(jié)的,處五年以上十年以下有期徒刑,并處5萬元以上50萬元以下罰金。

“司法機關(guān)所受理的信用卡詐騙類案件非常多,因為眾多銀行在與持卡人發(fā)生糾紛,并且多次催收無果的情況下,便就會向司法機關(guān)進行舉報,啟動刑事司法程序追繳贓款。”肖波稱。

銀行“殺手锏”:借力人工智能大數(shù)據(jù)

銀行面對新形勢下嚴(yán)峻的欺詐風(fēng)險,傳統(tǒng)的欺詐風(fēng)險防控手段例如憑借專家經(jīng)驗人工制定反欺詐規(guī)則、使用基于規(guī)則引擎的欺詐偵測的策略已經(jīng)“力不從心”。 因此,紛紛著力人工智能、大數(shù)據(jù)風(fēng)控領(lǐng)域,欲從風(fēng)險的“觀測者”變?yōu)?ldquo;預(yù)測者”。

“小眾的欺詐事件越來越難以用商業(yè)經(jīng)驗和確切規(guī)則描述出來,國內(nèi)目前的欺詐都是rule base(規(guī)則驅(qū)動)的,即憑借過往經(jīng)驗和從此前發(fā)生過的事實中,抽象出系列規(guī)則,每一條規(guī)則觸發(fā)一種欺詐場景,交叉組合所施加的業(yè)務(wù)邏輯判斷,從而構(gòu)成了欺詐模型,”天云大數(shù)據(jù)CEO雷濤在接受第一財經(jīng)采訪時表示,“但在這個過程中,傳統(tǒng)規(guī)則的模型會帶來很多問題,例如申請欺詐就很難將一些難以描述的規(guī)則抽象出來。”

具體舉例而言,某團伙在某村莊以招工的名義大量收取村民的身份證,并申請信用卡,然后刷卡透支,讓村民背負銀行債務(wù)。此時,銀行按照過往經(jīng)驗便會判定該村地址為欺詐地址,使該村村民抹上信用污點,然而事實并非如此。因此,對于抽象的、難以描述的金融現(xiàn)象,需要借助大數(shù)據(jù)、人工智能的新技術(shù)。

在此背景下,眾多銀行已紛紛將人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域列為重要發(fā)展方向。銀聯(lián)商務(wù)有限公司總裁李曉峰表示,隨著數(shù)據(jù)的積累及大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗的不斷提升,銀行可以從更長時間跨度上對商戶風(fēng)險行為及行為變化情況進行分析和模擬,從環(huán)境風(fēng)險、關(guān)聯(lián)欺詐、行為異常、偏好變異等維度分類觀測、評價商戶的風(fēng)險程度。

“隨著數(shù)據(jù)維度的大幅增長,移動設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)瀏覽行為、位置變化等多維信息都可以用于刻畫申請或交易行為,多維數(shù)據(jù)交叉驗證可以提升欺詐風(fēng)險識別的精準(zhǔn)性,也為大規(guī)模機器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)。”前述銀行風(fēng)控部門負責(zé)人對記者表示。

同時,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫、分布式存儲和云計算技術(shù)的產(chǎn)生,為多類型數(shù)據(jù)的存儲和復(fù)雜模型的運算提供了實時性保障。

而在技術(shù)層面,該負責(zé)人稱,傳統(tǒng)的建模方法目前已經(jīng)不適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的高維稀疏特點。大數(shù)據(jù)時代,機器學(xué)習(xí)算法在反欺詐建模中的應(yīng)用越來越多,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林、梯度提升決策樹(GBDT)、支持向量機(SVM)等。

棱鏡大數(shù)據(jù)研究院首席科學(xué)家廖辰瀚對記者表示,針對不同算法的解釋維度和欺詐風(fēng)險不斷變化的特點,將多個算法進行組合并建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)優(yōu)化學(xué)習(xí)機制,也有助于提升模型效果。

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