金融欺诈如何定义？多维视觉下的反金融欺诈探索 …
灰哥正所谓道高一尺魔高一丈，随着互联网金融的发展，金融欺诈也随之升级，传统的反金融欺诈系统面临着巨大的挑战。反金融欺诈是永恒的话题。在金融行业，反金融欺诈就像当年的PC端杀毒一样，庞大的市场需求，也可以催生千亿级别的反金融欺诈公司。
金融欺诈的发展升级：传统金融服务，主要面对商业中的部分企业以及少数个人，因为他们有更加完整的信息数据，风险相对更低，更容易获得金融服务权限。而随着信息技术和金融科技的发展，传统金融服务边界不断被打破，金融服务生态发生了很大的变化，衍生出第三方支付、网络保险、网络借贷、供应链金融、消费金融、传统金融创新业务等新业态，金融欺诈也随之不断发展升级。《2018年数字金融反欺诈白皮书》指出，金融欺诈呈现出专业化、产业化、隐蔽化、场景化的特征。
金融欺诈升级发展，导致传统反金融欺诈系统面临着巨大的挑战。传统的反金融欺诈系统受限于信息采集，主要以央行征信为依据，倾向于偿债能力、支付能力和欺诈倾向，然而，目前金融服务生态发生了很大的变化，呈现出交易频繁、实时性强、数量大，传统金融反欺诈系统需要大量人工操作，成功高，效率低，满足不了目前的金融服务生态需要。
数据和技术是基础：
数据是金融服务的基础，也是金融风险评估的依据，技术是反金融欺诈的屏障。以数据和技术为基础的反金融欺诈系统架构，数据越精准全面，技术水平越高，反欺诈建模越缜密，金融欺诈发生的概率就越小。
首先，数据精准全面。不管使用何种风控建模以及何种技术，都离不开精准全面的数据。金融服务机构通过第三方合作或自主进行信息数据精准全面的收集，并通过缜密的风控建模系统对其进行风险测评，方能决定是否提供金融服务提供怎么样的金融服务定价，采取何种反金融欺诈管控手段，这一切都是以精准全面的数据为前提。
其次，数据和技术共享。没有一家金融服务机构能掌握所有的数据，没有一家金融服务机构能掌控所有的技术，数据和技术应用越是广泛，价值越高。金融欺诈的专业化、产业化、隐秘性和场景化特征，已经武装到了牙齿，唯有做到数据和技术共享，才能打破数据孤岛和技术壁垒，让金融服务迈向普惠化的同时，也为反金融欺诈筑起一座堡垒。数据和技术免费共享不可能，但是做到有偿共享和合作共享，还是可以的。
第三，静态和动态数据。无论是企业主体还是个人信息数据，静态数据必须具有唯一性，唯一性是风险判别标准之一，但随着金融欺诈专业化和产业化升级，静态数据唯一性往往会成为漏洞，因此需要动态数据来补充。动态数据因时间和空间而改变，能很好的填补静态数据唯一性的漏洞，成为反金融欺诈系统架构的有力手段。如人脸识别、虹膜识别、位置定位的配套使用。
第四，数据建模。反金融欺诈数据建模是风控的基础，反映一家金融服务平台的风控水平。网络支付、网购运费险、网络借贷、供应链金融、网络营销、消费金融、手机银行、农业保险、场景金融等，不同的金融服务板块，采用不同的数据建模，配套使用不同的数据处理技术手段，才能有效预防和减少金融欺诈概率。
多维视觉下的反金融欺诈：
有人认为，金融欺诈的存在，是因为监管和法律的漏洞，然而，监管一直存在，法律也一直存在，但是，金融欺诈仍然存在，哪怕抓再多的金融欺诈分子判再重的刑，依然不能消灭，所以，我们有必要从多个维度去探讨一下金融欺诈。
金融学角度：信息不对称是金融欺诈得逞的主因
看到标题，也许有人会问，现在不是信息大爆炸时代吗，怎么还存在信息不对称问题呢？
信息大爆炸，并不意味着信息对称。从经典金融学来看，信息科技和金融科技发展，一定程度上打破了传统金融涉及的信息不对称下的风险溢价、信用结构和信贷配给问题，改变了金融服务生态，让金融服务得以几何级的扩展和深化，成为吃饭穿衣一样的日常。举个例子说，支付宝并没有颠覆传统金融，但是支付宝改变了金融服务生态，让更多人享受到了便捷普惠的金融服务。
传统金融反欺诈系统需要大量人工操作，成功虽高，但效率低，满足不了目前的金融服务生态需要。金融服务生态改变后，面对交易频繁、实时性强、数量巨大的金融服务，金融反欺诈系统更加依赖金融科技发展，迈向智能化，才能做到高效、便捷、低成本。
智能化更依赖数据的精准全面，不过，智能化有弊端，不能识别数据真假，莫说数据造假了，就凭强大的黑产，数据还用得着造假吗？从黑产那交易一张身份证、一个手机号、一张银行卡，就可以在一些风控能力弱、反金融欺诈系统弱的平台上撸到几千、一万。
这本质上还不是因为信息不对称造成的困境吗？可以说，正是因为信息不对称，金融欺诈才得逞。反金融欺诈需要做到数据和技术共享，金融行业及跨行业联防联控，才能破除信息不对称这困境。
经济学角度：金融欺诈成本低、利润高
引用马克思的话，如果有100%的利润，就有人铤而走险；如果有200%的利润，就有人藐视法律；如果有300%的利润，就会有人敢冒着杀头的风险。从经济学的角度看，当金融诈骗发展升级到专业化和产业化阶段，投入低，产出高，其利润何止300%？
在黑产链条中，全套的个人信息，包括姓名、身份证、银行账户、手机号、户口本、家庭成员等，100元10000条，当金融欺诈分子掌握这些精准的个人信息后，轻轻松松就赚回来了。
资金盘、博彩、虚拟币等一众APP，成本最多十来万，推广手法简单粗暴，你想不到的是，就这样一款APP，日进款项几十万、甚至上百万，你甚至都难以阻止那些交智商税，不断给他们送钱，钱圈的差不多就跑路了，APP还可以循环使用，最多换个“马甲”，反正套路都一样。
与此相反，反金融欺诈的成本居高不下。金融欺诈什么时候能够杜绝？我想：当反金融欺诈的数据和技术发展到一定阶段，当金融欺诈投入和产出发生逆转的时候，金融欺诈就应该不存在了吧。
社会学角度：大众意识赶不上金融服务生态的变化
自进入4G移动互联网时代以来，由于信息科技和金融科技的快速发展，金融不再是高冷的存在，而是迈向大众化和普惠化，成为吃饭穿衣一样的日常。然而，大众面对突如其来的金融服务生态变化，慌了神。
金融普惠，原本是一项社会福利，因为金融欺诈的存在，导致这项社会福利大打折扣。一方面，大众意识赶不上金融服务生态变化，另一方面，金融欺诈发展升级到专业化、产业化阶段，两者叠加之下，各种精心策划的金融欺诈纷繁登场，一群训练有素的骗子，去骗一众纯真的小白，可以说这是金融欺诈狂欢的时代。
什么时候，大众意识赶上了，习惯了，成熟了，理性了，金融欺诈就大幅降低了。
伦理学角度：再完美的反金融欺诈机制也有漏洞
人无信不立，金融也一样，因信而存在。可以说，货币诞生，就是因为信用的存在，并在信用的维系下进行交易。信用，是根植于大家内心的自觉，遵守规则，心存敬畏，这是伦理学范畴，归结为道德约束和底线。正是因为信用涉及道德范畴，你不能指望所有人都能够自觉遵守。金融欺诈违反了道德，违反了法律，你却不能阻止金融欺诈。
当然，法律是基于道德的延伸和补充，如果道德不足以惩戒，那么法律便代为惩戒。可以说，如果没有法律的存在，那么犯罪率更高。
无论是道德、法律、机制，都是防君子不防小人。如恶意欠贷，并不是还款能力问题，而是还款意向的道德问题。中安民生“以房养老”案件中涉及的“套路贷”，就是金融机构、金融从业人员以及客户之间集体失信造成的结果。多头借贷，一定程度上也是如此。
个体失信易防，内鬼失信难防，金融机构失信更加难防。从伦理学范畴延伸，如果监管机构针对金融从业人员和金融机构，像用户个体一样，建立起一套可行的信用评级，置于大家的监督之下，做到自觉、遵守、敬畏，反金融欺诈会不会事半功倍呢？还是那句话：如果没有道德约束和道德底线，那么再完美的反金融欺诈系统也存在漏洞。
烽火结语：
数据和技术是构建反金融欺诈系统的基础，数据和技术不断升级，并且做到数据和技术有偿共享，金融行业及跨行业联防联控，建立一套从个体、从业者和金融机构完整的信用评级体系，提高大众反金融欺诈意识……
反金融欺诈可以做、需要做的事情还有很多很多，总之，金融欺诈还在，反金融欺诈就还在路上。金融欺诈发展升级，反金融欺诈也要升级。科技发展带来的难题，最终只能通过更高的科技发展来解决。
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