隨著數字經濟成為人們生活的一部分，欺詐無時無刻不在發生，從最常見的信用卡盜刷、到協力廠商支付工具錢包以及網購帳戶虛假交易、再到電信帳單等等，欺詐可謂無孔不入。甚至，如果有一天你發現自己「被離婚」、「被結婚」、「被貸款」、「被P2P授信消費」、「被註冊網路賭博」等等，不要驚慌，你正是被欺詐了。
與國外市場不同，中國的欺詐手段以及形式更加多樣化，並且已經形成了規模化的黑產，讓消費者更加防不勝防。欺詐與防欺詐之間的鬥爭就如同電影《貓鼠遊戲》（編按：捉智雙雄）一樣，詐騙分子千方百計冒充各種身份逃脫監控進行欺詐，而防欺詐也一直不斷進化以期識破詐騙分子的各種手段保護消費者的財產。
國內欺詐方興未艾，反欺詐手段探索全球領先
無論欺詐手段多麼千變萬化，欺詐的發生其實主要是在兩個階段，一個是申請欺詐、一個是交易欺詐。前者是為了迅速得到更多的錢，向金融仲介取得新的額度，即「申請欺詐」；後者是在交易的過程中把錢套出來，這一過程即「交易欺詐」。不過不管是哪種欺詐，欺詐者的目的都非常單純，為了有借無還，為了套利套現。至於「誰」來欺詐，這時又可分為兩種：第一方本人欺詐以及協力廠商他人或集團欺詐。一個是我本人為了拿到更多的金錢，即惡意欺詐；第二種是他人用了我的身份來拿到更多的金錢。而在數位化經濟發展的今天，電商、互聯網金融、網貸的便利性也助長了線上欺詐和身份盜取的高頻案發。
根據益博睿的調查，國內的反欺詐方興未艾的程度高出其他先進國家許多，儘管國內有許多反欺詐資料和模型廠商，但仍然阻止不了中國這塊土地上的欺詐不斷發生。更重要的是，欺詐不能全面防堵，欺詐者或團夥也在不斷更新技術、演進欺詐手法，當前能做的只有不斷地提升大數據和機器學習的能力、強化模型的配適度，找出新變數，並且將捕捉到的「壞客戶」留在系統裡，避免重蹈覆轍。
但可喜的是，隨著國內電商、互聯網金融的蓬勃發展，對反欺詐需求的不斷增加和金融科技手段的不斷進化，中國對反欺詐的探索也處在全球領先的地位，並有很大的發展潛力。
未來，欺詐手段還會更加多樣化、頻繁演化，而想要實現欺詐的有效追蹤和應對，也就相應對機器學習能力的不斷提升提出了更高要求，需要每個機器學習的方法論和檢測規則都要比信用風險模型進化更迅速、反應更靈敏，從而有效捕捉欺詐模式的變化，並持續學習這些新的欺詐模式，融入到我們的欺詐預警機制中。
人工智慧可有效打通「黑名單」，生物識別技術試水反欺詐
當然，面對層出不窮且不斷多樣化的欺詐手段，僅憑藉企業一方的資料庫和黑名單總是防不勝防。而如今，人工智慧和大數據分析技術已有很大進步，可以大幅度地説明反欺詐交易和申請的甄別，將不同平臺和服務提供者各自的數據孤島串聯起來，從而更精准或更即時、更動態地來捕捉反欺詐可能發生的情況。舉例來說，從反欺詐角度來看，朋友圈的「人脈分」非常重要，就是人以群分的概念，欺詐往往都是「黑產」，如果這個人與黑名單交疊越近，他也就越有可能是欺詐分子。因此如果把這個“黑名單”打通，也就更能有效防範欺詐。
但反欺詐並不是企業的根本目標，更重要的是，企業如何實現反欺詐和業務發展並駕齊驅。隨著市場競爭愈發白熱化發展，客戶體驗越來越成為商家競爭的亮點和關鍵，而反欺詐和客戶體驗往往在一定程度上存在著此消彼長的關係，所以如何在保證客戶體驗便捷性的基礎上最大限度降低欺詐的可能性就變得至關重要。
拿電商平臺舉例，商家可能會向客戶要求填些訊息，客戶比較願意分享的無外乎是姓名、聯繫電話和送貨位址這三個資訊，再多的話客戶就不願意填了。但對電商來講當然希望越多資訊越好，這樣才可以判斷會不會有假冒的客戶。但一旦商家要把這個訊息擴大，留存的客戶就會大大減少。根據益博睿對服務商的調查，平均 60% 的客戶對於剛剛提到的三個資訊是可以接受的，但如果涉及進一步的訊息諸如婚姻狀況、帳號和收入水準等，則平均僅有 20% 的客戶可以接受，這就給企業防欺詐帶來一定困難。
對於這一難以調和的矛盾，生物識別則大有可為。生物識別技術可以處理非結構化資料，例如語音、圖像、網路，全方位驗證客戶的交易身份、增加客戶洞察，並無需過多索取客戶所填的訊息，從而説明企業順利留住客戶，同時也保障客戶交易的安全性，這也將給企業帶來更大的商機。
對於生物識別技術在防欺詐領域的應用，益博睿提出了面向未來的防欺詐解決方案——「超級ID（Super-ID）」。傳統的ID就是三要素，手機號、身份證、地址。而益博睿認為「超級ID」解決方案是在這些基本資訊之外搭載了生物識別，比如說指紋、語音辨識、人臉識別等技術，同時涵蓋個人日常生活的社交資料、協力廠商資料等非傳統身份資料，從而説明商家判定客戶的個人身份，也能夠在不影響客戶體驗的情況下，增強平臺的欺詐監測和預防能力。
人工智慧反欺詐需理性佈局
但即便人工智慧在幫助企業防範欺詐、促進業務發展方面意義重大，益博睿依然不建議企業盲目對此做大筆投資。
事實上，也有許多企業在技術堆疊以及獲取資料能力方面投入了大量資金，並希望人工智慧能夠為其增加市場競爭優勢，但結果卻沒有獲得任何實際的回報。人工智慧的回報實際取決於公司內部各層級對新技術的理解和應用，這通常需要人工智慧開發團隊深入瞭解業務，這樣開發出來的解決方案才不會忽視業務的最終目標，即推出或改進企業產品或服務。
因此，益博睿更建議企業採用更加實用、有針對性的投資方式利用人工智慧防範欺詐。首先，企業在資料積累前應該建立一個明確的目標；其次，企業要能確保自己能夠衡量每個機器學習解決方案所帶來的影響，以及對自己客戶群的影響。只有能夠準確衡量影響並能不斷重估收益，才能將這個新技術的投資行之有效且符合預期。
對於人工智慧防欺詐的投資，從行業來看，金融領域的發展潛力較大，發展基礎也最好，這是源於金融行業良好的資料積累和較成熟的自動化技術應用。目前，國內領先的傳統銀行業已經開始進行服務管道和模式的改革升級，促進智慧化佈局。伴隨著大陸的百花齊放，臺灣比較先進的銀行，也意在佈局人工智慧，通過 Super-ID 打造成用戶個人的DNA，包括聲音、影像或者是指紋，形成 360 度的使用者資訊洞察，從而更有效地監控風險、防範欺詐。
隨著各行業企業對人工智慧越來越重視，益博睿也提倡理性投資人工智慧，從貼合企業實際出發，用更行之有效的方案防範欺詐，促進業務和客戶群的成長。
作者：黃健銘
益博睿大中華區分析與策略諮詢總經理
