產業研究 反欺詐行業市場機遇分析

• 方蔓桃 2023年10月17日 來源：百度 1284 84
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如果你想了解反欺詐行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發展策略與投資建議等進行了分析……我們研究院撰寫的《2023-2028年中國反欺詐行業發展現狀分析及未來投資戰略規劃報告》。重點分析了我國反欺

時下，以人工智能、大數據、云計算、隱私計算等為代表的數字技術加速集成應用，科技與金融的融合創新持續推動金融業經營理念及服務模式的重塑與轉型，新型金融服務模式層出不窮，金融科技創新賦能效應日益顯現。但新技術的快速發展亦使得以欺詐、電詐、洗錢等為代表的風險形態快速演變且愈發復雜和隱蔽，給金融風險防控帶來新的難題。在此形勢下，2022年初，人民銀行發布的《金融科技發展規劃(2022-2025年)》指出要健全自動化風險控制機制，強調需積極運用大數據、人工智能等技術拓展事前風險信息獲取維度，強化事中風險計量、模型研發、特征提取等能力建設，以及事后要通過數字化手段加強應對措施等，持續迭代優化風控模型和風險控制策略，推動風險管理從“人防”向“技防”“智防”轉變，增強風險處置及時性、準確性。

公安部建立分級分類預警勸阻機制，累計向各地推送預警指令2.4億條;工信部持續提升行業監測、預警、處置能力，累計攔截詐騙電話21億次、短信24.2億條，處置涉案域名網址266萬個;中央網信辦封堵境外涉詐網址79.9萬個、IP地址3.8萬個;人民銀行持續優化涉詐資金查控，協助公安機關緊急攔截涉案資金3180余億元。

如果你想了解反欺詐行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發展策略與投資建議等進行了分析……我們研究院撰寫的《2023-2028年中國反欺詐行業發展現狀分析及未來投資戰略規劃報告》。重點分析了我國反欺詐醫療行業將面臨的機遇與挑戰，對反欺詐行業未來的發展趨勢及前景作出審慎分析與預測。

當前，在數字經濟快速發展、國際經濟及地緣形勢復雜變化的背景下，金融機構在有效打擊和治理電信詐騙以及反洗錢等方面面臨諸多挑戰。對此，領雁科技反欺詐技術專家雷開霖說：“近年來，隨著移動互聯網和數字經濟的快速發展，金融數字化轉型持續深化推進，極大提升了金融服務質效和客戶體驗，但新型金融欺詐等也如影隨形，各種新手段層出不窮，在給客戶造成損失的同時，也給金融風險防控帶來如下一系列新的難題。”

2023年國家醫保局聯合最高人民檢察院、公安部、財政部、國家衛生健康委在全國范圍開展醫保領域打擊欺詐騙保專項整治工作。2023年，國家醫保局將在大數據監管方面著重發力，開展大數據監管試點，通過強化已有醫保反欺詐大數據模型應用，推動建立一批重點領域的反欺詐大數據模型，逐步構建非現場監管和現場監管有機結合的監管新模式，推進醫保基金監管能力提升。

伴隨著新興技術的快速發展，金融服務質效、客戶體驗等提高的同時，新型詐騙、洗錢等手段愈發復雜和多變，不斷給金融風險防控帶來新的挑戰。為應對逐步升級的金融風險形態，2020年以來，我國先后開展了四輪“斷卡”行動，對電信網絡詐騙、銀行卡違法犯罪開展專項治理，啟動《反洗錢法》的修訂工作，著力強化反洗錢信息共享機制，提升我國反洗錢管理整體效能。與此同時，2022年12月1日起正式施行的《中華人民共和國反電信網絡詐騙法》要求銀行機構要履行反洗錢、反詐職責，建立盡職調查制度，對涉詐異常銀行卡、可疑交易等進行監測處置。

在逐步完善、加強相關法律法規建設的同時，監管部門在處罰方面依舊延續了“強監管”“嚴處罰”的態勢。以反洗錢為例，據不完全統計，2022年全年中國人民銀行及分支機構對305家金融機構和667名人員處以反洗錢行政處罰共599筆，金額合計約6.19億，其中對單位罰款金額合計約5.97億，對個人處罰金額合計約2262萬。

“反洗錢等相關法律法規以及反電信網絡詐騙法正式實施后，銀行業、支付業必將面臨更大的合規風險壓力?！崩组_霖說，“金融機構應在法律法規的框架內主動求變，積極與各職能部門配合，預防電詐案件及提供反詐線索?！?/p>

消費金融欺詐可以分為兩方面。從身份欺詐來說，可以利用指紋識別、人臉識別、虹膜識別等技術判斷借款人的真實身份，比如，借款人上傳個人證件后，反欺詐系統可以自動識別其身份信息，隨后利用人臉識別技術，引導用戶進行活體識別，再與身份證上照片信息進行對比判斷。從行為欺詐方面來說，機器學習作為人工智能最重要的技術手段之一，通過對借款人的消費數據、行為數據進行分析，可以分辨出借款人的特征和行為，進而對借款人的真實意圖做出判斷。

在反欺詐技術涉及的推理機制方面,中郵消費金融知識圖譜風險檢測平臺亦在之前自主研發的網絡反欺詐系統“中郵星網”的基礎上實現了新突破。通過易操作的圖形化頁面,使用者可靈活組合知識和推理規則,挖掘潛在的信息與風險;可以支持基于規則的直接推理,通過推理挖掘潛在事實,實現對已有數據的充分利用;推理規則的可拓展性更好,未來將支持基于圖與模型的概率性推理。這對于提升反欺詐效率、防范化解金融風險具有重要作用。

在互聯網等快速發展的同時，網絡欺詐手段也越發多樣，并逐漸形成規模龐大的網絡黑產。近年來，反欺詐行業迎來了發展機構，包括BAJ等互聯網巨頭、大型金融機構以及新興科技公司均在發力金融反欺詐。融合大數據+機器學習的反欺詐系統能夠有效幫助互聯網金融平臺降低欺詐風險，因此互聯網欺詐的泛濫會推動反欺詐行業的快速發展。

數字化推動金融機構更快發展。數字化交易使得金融機構能夠提供更加便捷、高效的服務，客戶可以隨時隨地通過手機或電腦完成各種金融操作，節省了時間和精力。數字化為金融機構提供了更廣闊的市場空間，通過線上化渠道，中小型金融機構可以打破地域限制，將服務擴展到更多的客戶群體，提升了市場競爭力。

反欺詐行業市場機遇分析

數字化也帶來了一系列的安全風險，金融機構需要高度警惕。欺詐分子利用各種技術手段進行詐騙，騙貸、套現、虛假交易等各類欺詐愈加頻繁復雜。尤其是受資金、人員和技術投入方面相對較少的中小金融機構在，安全體系建設不足，更容易遭到不法分子的欺詐。

時下，以大數據、AI、隱私計算等為代表的新技術快速發展并不斷深化在金融領域的融合滲透，給破解風控挑戰、強化反洗錢與反詐融合等難題，以及強化風控治理效能開辟了全新路徑。

對于充分融合新技術助力數智風控建設，雷開霖說道，“新技術的發展給破解風控難題提供了最優解，通過大數據、AI、隱私計算等新技術的融合創新，可有效增強金融風險控制能力，滿足日益嚴格的監管要求?！崩纾?/p>

大數據分析可增強欺詐檢測和預防系統。通過分析大量數據，包括交易記錄、客戶行為模式和外部數據源，可以更有效地識別可疑活動和潛在的欺詐企圖。

全球網絡欺詐每年造成的財務損失為5.38萬億美元，其中85%的欺詐與合成身份欺詐有關，并且大量發生在移動設備端。犯罪分子越來越多地利用數字化技術，以更高的效率和復雜性實施金融犯罪，以至于金融犯罪和網絡犯罪現在總是聯系在一起。大量的金融欺詐是通過數字技術發生。

隨著互聯網金融的興起，各類欺詐行為逐漸滲透到數字金融的各個環節。目前全球每年只有約3%的欺詐案例被識破，通過隱私計算技術可幫助構建跨行業反欺詐生態、聯合多個不同行業如運營商、銀行、保險機構、公安等機構數據為反欺詐提供海量數據支撐以提升金融反欺詐能力。

本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及反欺詐行業研究單位等公布和提供的大量資料。

更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國反欺詐行業發展現狀分析及未來投資戰略規劃報告》。

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