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金融欺詐，是指用戶主觀、以非法占有為目的，采用虛構(gòu)事實(shí)或者隱瞞事實(shí)真相的方法，騙取公私財(cái)物或金融機(jī)構(gòu)信用，破壞金融管理秩序的行為。

金融欺詐類型有騙貸、盜刷、票據(jù)/金融憑證詐騙、信用卡詐騙、集資詐騙、保險(xiǎn)詐騙等。金融欺詐給銀行、客戶等帶來嚴(yán)重的損失，已成為銀行業(yè)面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一。

如今，反欺詐工作愈加得到重視。一方面，國家出臺相關(guān)法規(guī)和政策，同時(shí)公安部、人民銀行等監(jiān)管和有權(quán)機(jī)關(guān)加強(qiáng)管控；另一方面，銀行除了擔(dān)負(fù)保護(hù)客戶信息、賬戶安全、資金安全的法律責(zé)任和社會責(zé)任，為了資本配置也需減少金融欺詐風(fēng)險(xiǎn)以免導(dǎo)致?lián)p失。

銀行反欺詐體系不夠完善，隱私計(jì)算或“大有可為”

部分銀行已建立企業(yè)級的反欺詐體系，但依然存在體系不完善的問題。其中，數(shù)據(jù)是較大的影響因素之一。主要問題或在于：

一是數(shù)據(jù)孤島造成的信息不對稱問題。比如銀行反欺詐體系主要使用自身數(shù)據(jù)，難以覆蓋所有金融市場主體，難以識別所有的金融欺詐行為；或者新開戶、貸款申請材料比較精簡，獲取客戶資料有限。

二是數(shù)據(jù)開放共享的安全問題。國家《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)要求各機(jī)構(gòu)妥善保護(hù)用戶隱私，而銀行想要和外部機(jī)構(gòu)達(dá)成黑名單、用戶標(biāo)簽等數(shù)據(jù)共享，但雙方又擔(dān)心數(shù)據(jù)泄露，引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等。銀行既需要數(shù)據(jù)共享，又必須保證合規(guī)性，存在較大的矛盾。

三是數(shù)據(jù)輸出效率較低的問題。公安、人民銀行等機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)傳輸往往通過專項(xiàng)需求溝通以接口形式專項(xiàng)傳輸，存在對接成本高、效率低下等問題。

四是欺詐手段更新造成識別難度更高的問題。當(dāng)前，欺詐手段更新較快，甚至利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行對抗訓(xùn)練，破解防控規(guī)則。

由于數(shù)據(jù)獲取有限等問題，銀行更多的是對事后交易行為和賬戶關(guān)聯(lián)的變動性進(jìn)行捕捉、分析，從而確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)，但此時(shí)詐騙資金已轉(zhuǎn)移，反欺詐風(fēng)控措施具有滯后性。所以，銀行主要需要加強(qiáng)事前、事中異常行為的及時(shí)判斷和預(yù)警。

而解決數(shù)據(jù)孤島和合規(guī)性的矛盾，是隱私計(jì)算技術(shù)所擅長的。其可在基于隱私保護(hù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行數(shù)據(jù)安全開放共享，且通過訓(xùn)練，可增強(qiáng)模型的有效性。

銀行意在建立基于隱私計(jì)算技術(shù)的反欺詐生態(tài)

工行曾介紹，金融行業(yè)反欺詐方式演進(jìn)有三個(gè)階段。

第一階段為矩陣式聯(lián)防系統(tǒng)，以專家規(guī)則監(jiān)控為主，依賴于密碼驗(yàn)證身份和事后人工核查；第二階段為企業(yè)級反欺詐體系，基于規(guī)則模型結(jié)合智能化防控，覆蓋業(yè)務(wù)辦理前中后全環(huán)節(jié)，名單、特征等風(fēng)險(xiǎn)信息統(tǒng)一共享；第三階段為跨機(jī)構(gòu)跨行業(yè)反欺詐生態(tài)，其具備三個(gè)特性，即完整性（支持隱匿查詢同業(yè)欺詐評分）、全面性（縱向聯(lián)邦從各機(jī)構(gòu)引入更全面特征）、及時(shí)性（區(qū)塊鏈支持名單信息不出機(jī)構(gòu)實(shí)時(shí)共享）。

可以發(fā)現(xiàn)，三個(gè)階段的演進(jìn)趨勢主要為橫向和縱向數(shù)據(jù)共享。橫向上，銀行內(nèi)部甚至同業(yè)相關(guān)欺詐風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)達(dá)成共享；縱向上，引入其它行業(yè)龍頭企業(yè)的數(shù)據(jù)。雙方向數(shù)據(jù)共享，有助于銀行更全面地刻畫欺詐主體的畫像，更精準(zhǔn)地識別欺詐行為和欺詐活動。

當(dāng)前，已有多家銀行研發(fā)隱私計(jì)算技術(shù)，并不斷推進(jìn)應(yīng)用。在反欺詐領(lǐng)域，隱私計(jì)算有較大的價(jià)值。

比如工行于2020年啟動隱私計(jì)算技術(shù)研究，2021年通過商用產(chǎn)品結(jié)合自研的方式建設(shè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算技術(shù)平臺，2022年推進(jìn)隱私計(jì)算規(guī)模化應(yīng)用，并計(jì)劃建設(shè)可信計(jì)算技術(shù)。

在反欺詐場景，工行已推進(jìn)和通信運(yùn)營商聯(lián)合建模的隱私計(jì)算應(yīng)用。

具體為：雙方本地?cái)?shù)據(jù)準(zhǔn)備部分，工行準(zhǔn)備樣本標(biāo)簽、登陸網(wǎng)銀特征、境內(nèi)交易特征、境外交易特征，運(yùn)營商則提供通話特征、短信特征、在網(wǎng)特征、設(shè)備特征、聯(lián)系人特征；之后進(jìn)行兩次隱私求交，使用雙方特征和工行標(biāo)簽共同訓(xùn)練模型。

通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)，在工行與運(yùn)營商雙方數(shù)據(jù)不出庫的基礎(chǔ)上建立模型并提升效果，可更好地識別可疑分子或可疑行為。

浦發(fā)銀行電信欺詐風(fēng)險(xiǎn)識別體系建設(shè)主要分為三部分。一是基礎(chǔ)能力建設(shè)，包括價(jià)值數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽、業(yè)務(wù)規(guī)則的融合；二是應(yīng)用體系設(shè)計(jì)，包括事前風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、事中風(fēng)險(xiǎn)識別、事后風(fēng)險(xiǎn)分析；三是關(guān)鍵技術(shù)支撐，除了AI等技術(shù)外，還加入隱私計(jì)算。

浦發(fā)銀行曾介紹該行2個(gè)隱私計(jì)算反電詐案例。

一個(gè)主要解決開戶風(fēng)險(xiǎn)識別難問題。浦發(fā)銀行隱私計(jì)算產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)外部億級風(fēng)險(xiǎn)名單庫毫秒級查詢，并結(jié)合通信運(yùn)營商提供的用戶關(guān)鍵特征進(jìn)行開戶異常識別，有效應(yīng)對用戶新開戶時(shí)信息缺乏的問題。

另一個(gè)則是解決非活躍客戶涉詐風(fēng)險(xiǎn)識別難問題。浦發(fā)銀行通過外部信息豐富數(shù)據(jù)維度，應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)，挖掘通信、在網(wǎng)以及交易三大欺詐風(fēng)險(xiǎn)識別關(guān)鍵領(lǐng)域約1000維特征，實(shí)現(xiàn)非活躍客戶的精準(zhǔn)事前管控。

打造跨行業(yè)反欺詐生態(tài)是趨勢，隱私計(jì)算有待完善

國家將“數(shù)據(jù)”確定為生產(chǎn)要素，意在推動數(shù)據(jù)高效流通。銀行很多工作的進(jìn)一步開展便需要豐富的數(shù)據(jù)，反欺詐便是一個(gè)顯著的領(lǐng)域。

有人說，人類正從IT時(shí)代走向DT（Data Technology）時(shí)代。也許該觀點(diǎn)是對的，至少，數(shù)據(jù)要素的重要性在時(shí)代的發(fā)展中愈加明顯。

就從金融反欺詐領(lǐng)域來說，單個(gè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)顯然難以防控愈加復(fù)雜的欺詐風(fēng)險(xiǎn)，建立跨機(jī)構(gòu)跨行業(yè)的反欺詐生態(tài)是必然趨勢。而隱私計(jì)算在其中發(fā)揮重大作用。

基于隱私計(jì)算建立跨行業(yè)的反欺詐生態(tài)，對于各機(jī)構(gòu)來說是互惠互利的。比如銀行可實(shí)現(xiàn)雙向賦能，包括對內(nèi)和對外。通過隱私計(jì)算獲取多維度數(shù)據(jù)，以提升金融反欺詐能力，為對內(nèi)賦能；同時(shí)通過隱私計(jì)算對其它機(jī)構(gòu)輸出數(shù)據(jù)或能力，為對外賦能。

隱私計(jì)算是反欺詐生態(tài)的技術(shù)保障，不過其自身還需要不斷完善，包括提升計(jì)算性能、推進(jìn)互聯(lián)互通等，以應(yīng)對未來各行業(yè)的大規(guī)模應(yīng)用。

來源：銀行科技研究社