去年，信用卡诈骗近万大数据AI成为银行杀手。
发布时间：2018-11-13 分类： 行业资讯
最近，第一位财务记者从判决文件网络获悉，仅今年以来，就有数百起信用卡欺诈案件被判决，这个数字是2016年的9546。信用卡欺诈屡禁不止，一方面是因为开证行在信用审查上疏忽大意，另一方面是因为传统的银行规则反欺诈模式不足以应对“高科技”欺诈。面对各种类型的信用卡欺诈，发卡银行风控部门最近引入了大数据、人工智能等创新的风控方法，通过多维数据的交叉验证，提高了欺诈风险识别的准确性。并采用人工智能算法来适应海量数据的高维稀疏特征。记者从信用卡诈骗“百把戏”的众多判断中发现，近年来，信用卡诈骗有百把戏，其中通过电信和互联网诈骗仍是主流。与电信欺诈有关的数字主要有两种：一种是使用“95588”等银行服务号码发送短信进行欺诈。如果你点击一个链接，实际上是一个“钓鱼网站”，根据短信指示，信用卡将被恶意透支；另一个是热线电话，以“400”开头，如“您的航班延误，您的机票需要重新签名，请及时拨400”，suCH调用可能是欺诈性的。因为一般来说，正规的大型企业的“400”热线只用作呼叫，而不会作为主叫呼叫。安溪，福建省，作为信用卡诈骗案件的焦点，在2016年10月刚刚判处11名电信诈骗案。判决显示，罪犯通过批发“95599”信用卡将扣缴年费和“400”虚假短信与电话联系。当别人回电话时，他们首先假装是农业银行的客户服务人员接电话，假装对方的信用卡被大量消费，身份信息可能被窃取，欺骗对方打电话给他们提供的“400”。打电话报警，然后作为公安局工作人员接听电话，谎称对方的账户信息已经泄露，涉嫌经济犯罪的案件，为了保护账户安全，设置转账报警等原因，诱使另一方将银行卡中的资金转入指定银行账户。中轮律师事务所（上海）的非股权合伙人肖博律师还向记者讲述了福建省安溪市的一个典型诈骗案：在2012年至2013年间，一个信用卡集团通过安装微型摄像机n实时监控信用卡交换机的密码和卡号。把信用卡开关到处都是，然后伪造信用卡。恶意透支，涉及金额高达百万元。此外，免费WiFi也可能是盗版陷阱。如果您在连接到一些WiFi之后登录到信用卡网上银行，那么很可能会泄露信用卡号码、密码和其他信息，从而被盗。股份制银行信用卡中心风险管理部门负责人总结了信用卡欺诈风险的三个主要特征：隐蔽性、专业性和规模性。近年来，欺诈者通过网络渠道聚众申请假身份信用卡，通过钓鱼网站、病毒邮件等窃取客户卡信息，实施信用卡盗窃，可以说“无孔不入”。同时，他们也具有一定的专业知识和技能，知道如何利用一些网络技术来设计陷阱，研究信用卡应用、交易过程，发现规则漏洞。比如，通过包装个人信息、伪造互联网行为等方式提高个人资质，骗取信用卡；侵入免费WiFi，伪造二维码，改装银行官方号码伪基站，发病毒祝福短信给我。并以其他方式窃取客户信用卡信息和刷卡。在互联网时代，银行卡欺诈不仅在技术上得到了提升，而且从“个人斗争”发展到了有组织、有预谋的产业集团，尤其是电信网络欺诈。数据显示，近10年来，中国电信网络诈骗案件每年以20%～30%的速度增长。2015年，全国公安机关电信诈骗案件59万起，造成222亿元的经济损失。恶意透支10000元可能违反刑法，第一财经记者从判决书网公布的信用卡纠纷案件中发现，大多数案件都是因为信用卡透支没有得到偿还，然后银行将采取持卡人到法院。通常，如果透支额超过1000元，并且在两次催款后超过三个月仍未还清，则可能构成信用卡欺诈。Xiao Bo告诉记者。近年来，信用卡盗窃、信用卡管理障碍、信用卡诈骗、使用POS机非法取款等信用卡犯罪嫌疑案件频发、多发。肖伯告诉记者，信用卡诈骗，特别是恶意透支型信用卡诈骗，一直占基层法院所有金融犯罪的80%以上，是最常见的金融诈骗犯罪之一。有关数据显示，从2013年到2016年，各级法院分别判决了3091、10573、12220和9546起信用卡欺诈案件，近两年来信用卡欺诈案件仍居高不下。根据《刑法》第一百九十六条的规定，使用伪造的信用卡、使用伪造的身份证、使用无效的信用卡或者冒用他人信用卡的行为，超过5000元。恶意透支金额超过10000元的，构成信用卡诈骗罪和盗窃罪。恶意透支是指持卡人以非法占有为目的，超过规定期限或者规定期限透支，经开证行两次催款超过三个月仍未返还的情形。信用卡诈骗数额较大的，处五年以下有期徒刑或者拘役，并处二万元以上二十万元以下的罚款；数额巨大或者有其他严重情节的，处以被告人处五年以上十年以下有期徒刑，并处五万元以上五十万元以下的罚款。司法机关受理信用卡诈骗案件较多，因为多家银行向司法机关举报。与持卡人发生纠纷，多次收款不成功的，由社会机关启动刑事司法程序，追回赃款。”Xiao Bo说。银行的“杀手锏”：面对新形势下的严重欺诈风险，传统的基于规则引擎的欺诈风险防范与控制方法如凭借专家经验手工制定反欺诈规则和使用欺诈检测策略等“不足”。因此，为了从风险的“观察者”向“预测者”转变，在人工智能和大数据风控制领域做出了越来越多的努力。少数群体的欺诈事件越来越难以用商业经验和准确的规则来描述。当前国内欺诈是规则库（规则驱动）。也就是说，通过过去的经验和以前的事实，一系列规则被抽象。每个规则触发欺诈场景，并应用交叉组合所强加的业务逻辑。“判断构成了一个欺诈模型，”天运日报数据首席执行官雷涛在接受《第一财经》采访时说，“但是在这个过程中，传统的规则模型会带来很多问题，比如应用欺诈，很难抽象出一些难以描述的规则。”例如，一群村民在一个村子里以招聘的名义收集了大量的村民的身份证，并申请信用卡，然后透支，使村民承担银行债务。此时，根据以往的经验，银行将村址确定为欺诈地址，使村民涂抹信用污点，但情况并非如此。因此，对于抽象且难以描述的金融现象，我们需要使用大数据和人工智能的新技术。在此背景下，许多银行纷纷将人工智能和大数据列为重要的发展方向。银联商业有限公司董事长李晓峰说，随着数据的积累和大型数据处理经验的不断提高，银行可以分析和模拟商家在较长时间内的风险行为和行为变化，并进行分类和观察。它们从环境风险、相关欺诈、异常行为和偏好变化的维度。评估商户的风险水平。随着数据维度的快速增长，诸如移动设备、Web浏览行为、位置改变等多维信息可以被用来表征应用或事务。多维数据的交叉验证可以提高欺诈风险识别的准确度，为大规模机器学习奠定基础。该银行的风控部门负责人告诉记者。同时，出现了非结构化数据库、分布式存储和云计算
