产业研究 反欺诈行业市场机遇分析

时下，以人工智能、大数据、云计算、隐私计算等为代表的数字技术加速集成应用，科技与金融的融合创新持续推动金融业经营理念及服务模式的重塑与转型，新型金融服务模式层出不穷，金融科技创新赋能效应日益显现。但新技术的快速发展亦使得以欺诈、电诈、洗钱等为代表的风险形态快速演变且愈发复杂和隐蔽，给金融风险防控带来新的难题。在此形势下，2022年初，人民银行发布的《金融科技发展规划(2022-2025年)》指出要健全自动化风险控制机制，强调需积极运用大数据、人工智能等技术拓展事前风险信息获取维度，强化事中风险计量、模型研发、特征提取等能力建设，以及事后要通过数字化手段加强应对措施等，持续迭代优化风控模型和风险控制策略，推动风险管理从“人防”向“技防”“智防”转变，增强风险处置及时性、准确性。

公安部建立分级分类预警劝阻机制，累计向各地推送预警指令2.4亿条;工信部持续提升行业监测、预警、处置能力，累计拦截诈骗电话21亿次、短信24.2亿条，处置涉案域名网址266万个;中央网信办封堵境外涉诈网址79.9万个、IP地址3.8万个;人民银行持续优化涉诈资金查控，协助公安机关紧急拦截涉案资金3180余亿元。

如果你想了解反欺诈行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析……我们研究院撰写的《2023-2028年中国反欺诈行业发展现状分析及未来投资战略规划报告》。重点分析了我国反欺诈医疗行业将面临的机遇与挑战，对反欺诈行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。

当前，在数字经济快速发展、国际经济及地缘形势复杂变化的背景下，金融机构在有效打击和治理电信诈骗以及反洗钱等方面面临诸多挑战。对此，领雁科技反欺诈技术专家雷开霖说：“近年来，随着移动互联网和数字经济的快速发展，金融数字化转型持续深化推进，极大提升了金融服务质效和客户体验，但新型金融欺诈等也如影随形，各种新手段层出不穷，在给客户造成损失的同时，也给金融风险防控带来如下一系列新的难题。”

2023年国家医保局联合最高人民检察院、公安部、财政部、国家卫生健康委在全国范围开展医保领域打击欺诈骗保专项整治工作。2023年，国家医保局将在大数据监管方面着重发力，开展大数据监管试点，通过强化已有医保反欺诈大数据模型应用，推动建立一批重点领域的反欺诈大数据模型，逐步构建非现场监管和现场监管有机结合的监管新模式，推进医保基金监管能力提升。

伴随着新兴技术的快速发展，金融服务质效、客户体验等提高的同时，新型诈骗、洗钱等手段愈发复杂和多变，不断给金融风险防控带来新的挑战。为应对逐步升级的金融风险形态，2020年以来，我国先后开展了四轮“断卡”行动，对电信网络诈骗、银行卡违法犯罪开展专项治理，启动《反洗钱法》的修订工作，着力强化反洗钱信息共享机制，提升我国反洗钱管理整体效能。与此同时，2022年12月1日起正式施行的《中华人民共和国反电信网络诈骗法》要求银行机构要履行反洗钱、反诈职责，建立尽职调查制度，对涉诈异常银行卡、可疑交易等进行监测处置。

在逐步完善、加强相关法律法规建设的同时，监管部门在处罚方面依旧延续了“强监管”“严处罚”的态势。以反洗钱为例，据不完全统计，2022年全年中国人民银行及分支机构对305家金融机构和667名人员处以反洗钱行政处罚共599笔，金额合计约6.19亿，其中对单位罚款金额合计约5.97亿，对个人处罚金额合计约2262万。

“反洗钱等相关法律法规以及反电信网络诈骗法正式实施后，银行业、支付业必将面临更大的合规风险压力。”雷开霖说，“金融机构应在法律法规的框架内主动求变，积极与各职能部门配合，预防电诈案件及提供反诈线索。”

消费金融欺诈可以分为两方面。从身份欺诈来说，可以利用指纹识别、人脸识别、虹膜识别等技术判断借款人的真实身份，比如，借款人上传个人证件后，反欺诈系统可以自动识别其身份信息，随后利用人脸识别技术，引导用户进行活体识别，再与身份证上照片信息进行对比判断。从行为欺诈方面来说，机器学习作为人工智能最重要的技术手段之一，通过对借款人的消费数据、行为数据进行分析，可以分辨出借款人的特征和行为，进而对借款人的真实意图做出判断。

在反欺诈技术涉及的推理机制方面,中邮消费金融知识图谱风险检测平台亦在之前自主研发的网络反欺诈系统“中邮星网”的基础上实现了新突破。通过易操作的图形化页面,使用者可灵活组合知识和推理规则,挖掘潜在的信息与风险;可以支持基于规则的直接推理,通过推理挖掘潜在事实,实现对已有数据的充分利用;推理规则的可拓展性更好,未来将支持基于图与模型的概率性推理。这对于提升反欺诈效率、防范化解金融风险具有重要作用。

在互联网等快速发展的同时，网络欺诈手段也越发多样，并逐渐形成规模庞大的网络黑产。近年来，反欺诈行业迎来了发展机构，包括BAJ等互联网巨头、大型金融机构以及新兴科技公司均在发力金融反欺诈。融合大数据+机器学习的反欺诈系统能够有效帮助互联网金融平台降低欺诈风险，因此互联网欺诈的泛滥会推动反欺诈行业的快速发展。

数字化推动金融机构更快发展。数字化交易使得金融机构能够提供更加便捷、高效的服务，客户可以随时随地通过手机或电脑完成各种金融操作，节省了时间和精力。数字化为金融机构提供了更广阔的市场空间，通过线上化渠道，中小型金融机构可以打破地域限制，将服务扩展到更多的客户群体，提升了市场竞争力。

反欺诈行业市场机遇分析

数字化也带来了一系列的安全风险，金融机构需要高度警惕。欺诈分子利用各种技术手段进行诈骗，骗贷、套现、虚假交易等各类欺诈愈加频繁复杂。尤其是受资金、人员和技术投入方面相对较少的中小金融机构在，安全体系建设不足，更容易遭到不法分子的欺诈。

时下，以大数据、AI、隐私计算等为代表的新技术快速发展并不断深化在金融领域的融合渗透，给破解风控挑战、强化反洗钱与反诈融合等难题，以及强化风控治理效能开辟了全新路径。

对于充分融合新技术助力数智风控建设，雷开霖说道，“新技术的发展给破解风控难题提供了最优解，通过大数据、AI、隐私计算等新技术的融合创新，可有效增强金融风险控制能力，满足日益严格的监管要求。”例如：

大数据分析可增强欺诈检测和预防系统。通过分析大量数据，包括交易记录、客户行为模式和外部数据源，可以更有效地识别可疑活动和潜在的欺诈企图。

全球网络欺诈每年造成的财务损失为5.38万亿美元，其中85%的欺诈与合成身份欺诈有关，并且大量发生在移动设备端。犯罪分子越来越多地利用数字化技术，以更高的效率和复杂性实施金融犯罪，以至于金融犯罪和网络犯罪现在总是联系在一起。大量的金融欺诈是通过数字技术发生。

随着互联网金融的兴起，各类欺诈行为逐渐渗透到数字金融的各个环节。目前全球每年只有约3%的欺诈案例被识破，通过隐私计算技术可帮助构建跨行业反欺诈生态、联合多个不同行业如运营商、银行、保险机构、公安等机构数据为反欺诈提供海量数据支撑以提升金融反欺诈能力。

本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及反欺诈行业研究单位等公布和提供的大量资料。

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