互聯網金融時代，反欺詐將面臨哪些挑戰（二）？

昨天我們結合了京東金融發佈的《數字金融反欺詐白皮書》總結出了數字金融欺詐逐漸表現出的四大特徵，分別是：欺詐專業化、欺詐產業化、欺詐隱蔽化、欺詐場景化。

那麼今天我們接著來普及一下傳統反欺詐技術面臨的三大挑戰。

1、維度單一，央行徵信系統覆蓋率不足

傳統的反欺詐手段維度具有單一性，難以形成多維度的用戶形象，通過用戶畫像分析客戶的行為偏好、償付能力、支付能力和欺詐傾向。以央行徵信為例。由於數據來源單一，我國仍有4億名沒有信用卡或其他貸款記錄的用戶，因此有必要建立多維度的徵信系統，以降低欺詐風險。

2、效率低下，難以服務日益下沉的客戶群體

傳統的反欺詐技術需要大量的人工操作，應用成本高，效率低。金融科技業務的客戶群正在下沉，交易頻繁，實時性強，數據量大。欺詐行為具有小額、頻率高的特點。傳統的反欺詐手段很難服務於逐漸下沉的客戶群。

3、範圍受限，難以應對日益場景化的詐騙行為

隨著數字技術的進一步發展，金融詐騙與其他情形的結合日益緊密，呈現出“跨界”的特點。購物、網絡遊戲等非金融場景也存在金融欺詐風險，傳統的反欺詐技術難以識別。

好在，隨著技術進步，人工智能無法確認的欺詐因素會越來越少，通過機器學習發現未知，通過已有經驗和人工結合轉化為已知，二者相結合才能達到目的。