AI助力下的中国在线反欺诈市场洞察

IDC看法 AI助力下的中国在线反欺诈市场洞察，2024 JacksonChenJamesWang 执行概况 图1 执行概况：AI助力下的中国在线反欺诈市场洞察，2024 来源:IDC,2024 市场综述 随着数字化进程的加速，企业与个人对数字业务系统的依赖日益加深。然而，这种依赖性也引发了网络欺诈等严重问题，成为企业和个人必须面对的挑战。网络钓鱼、恶意软件、勒索软件等欺诈手段层出不穷，加之人工智能技术的滥用，使得欺诈行为愈发隐蔽和难以识别。这不仅威胁到个人隐私和企业敏感数据，还可能对金融资产造成重大损失。对于企业而言，网络欺诈的危害尤为严重。据美国认证欺诈审查员协会（ACPE）估计，全球企业每年因欺诈而损失高达5%的收入，平均每个案件的损失金额达到 178.3万美元。这不仅损害了企业的经济利益，还可能破坏其声誉和客户信任。同时，个人也深受网络欺诈之害，面临巨大的经济损失和个人信息泄露风险。因此，打击网络欺诈已成为全球共同关注的重要议题。为了应对这一挑战，各国政府、企业和银行都在积极探索反欺诈技术。这些技术旨在预防和发现欺诈行为，通过实施有效的控制措施和技术手段来监测和遏制欺诈活动。这不仅是保护企业和个人利益的必要举措，也是维护整个数字经济健康发展的重要保障。 中国在线反欺诈市场当前正迎来重要的发展契机，但同时也伴随着一些待解决的问题和挑战。在风险环境持续演变、数据量剧增、欺诈行为团伙化智能化等多重因素的推动下，反欺诈市场呈现出积极的发展态势。政策法规的支持与引导更为市场增长提供了坚实的法律保障和政策动力。然而，反欺诈技术更新换代的时效性、数据隐私和安全、欺诈行为识别的算法和模型的准确性、跨平台技术整合以及全球化和跨境欺诈等挑战也不容忽视。值得一提的是，AI安全大模型在一定程度上为在线反欺诈带来了新的价值，通过提升多维数据分析能力、威胁识别准确度、有效应对攻击升级等方面，AI技术为反欺诈领域注入了新的活力。未来，随着反欺诈市场规模的持续增长、技术供应商能力的不断提升、行业数据共享的实现以及AI智能化水平的进一步提高，中国在线反欺诈市场将迎来更加广阔的发展前景。同时，对专业反欺诈运营团队的需求也将不断提升，为市场的长期稳定发展提供有有力保障。 多重因素推动中国在线反欺诈技术发展 风险环境持续演变 随着互联网金融和移动支付的发展以及黑客手段的提升，在线交易的风险也在持续演变。从简单的钓鱼网站到复杂的网络诈骗，再到如今的勒索软件、加密货币挖矿，每一次的技术进步都伴随着新的欺诈手段的出现。为应对不断变化的威胁，在线反欺诈技术必须不断更新和升级，以识别和防范各种新型欺诈行为 数据量剧增与大数据分析需求 在互联网以及电子商务高度普及的今天，在线交易产生的数据量呈爆炸式增长。海量的数据中蕴含着丰富的信息和价值，同事也给欺诈行为提供了更多的可乘之机。通过对大量数据的分析、挖掘和关联，可以更准确地识别和预测欺诈行为，提高反欺诈的效率和准确性。 欺诈行为呈现团伙化智能化发展 欺诈分子利用先进的网络技术和工具、进行跨平台、跨地域的协同作案，使得欺诈行为更加难以预防和发现，在线反欺诈技术需要不断创新和升级以识别和打破欺诈团伙的作案链条。 政策法规的推动与引导 《网络安全法》、《个人信息保护法》、《反电信网络诈骗发》等法规不仅明确了企业和个人在网络安全方面的责任和义务，还为在线反欺诈技术的发展提供了法律支持和政策引导。在政策法规的推动下，越来越多的企业和机构开始重视并投入资源到在线反欺诈技术的研发和应用中。 在线反欺诈市场发展面临诸多挑战： 技术更新换代速度 随着科技的发展，新的欺诈手段层出不穷，最近，利用AI技术换脸进行会议或是视频聊天进行诈骗的方式已经出现，这对在线反欺诈技术的更新换代速度提出了更高的要求。为有效应对不断变化升级的欺诈行为，反欺诈技术需要持续创新，及时跟进最新的技术趋势。但是，技术的更新换代往往伴随着成本投入、技术兼容性等问题，这对在线反欺诈技术的持续发展构成一定的挑战。 数据隐私和安全 在线反欺诈过程中，涉及大量用户的数据收集、存储和处理。如何确保用户数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和滥用，是在线反欺诈技术面临的又一重要挑战。同时，随着国内对数据隐私保护的日益重视，相关法规和标准在不断完善，对在线反欺诈技术的合规性提出了更高的要求。 算法和模型的准确性 在线反欺诈技术的核心在于算法和模型的准确性。只有准确地识别出欺诈行为，才能有效防止损失的发生。由于欺诈行为的多样性和复杂性，算法和模型的准确性往往受多种因素的影响，如数据质量、模型泛化能力等。因此，提高算法和模型的准确性是反欺诈技术发展的关键步骤之一。 全球化和跨境欺诈 随着全球化日益发展，跨境欺诈行为日益增多。此类欺诈行为往往涉及多个国家和地区，给在线反欺诈技术的国际合作和协调带来挑战。同时，不同国家和地区的法律法规、文化背景等也存在差异，对在线反欺诈技术的全球化和本地化提出了更高的要求。 AI安全大模型给在线反欺诈带来新价值 数据分析与威胁识别的全面提升 AI安全打大模型可以通过其强大的数据处理和分析能力，对来自多个渠道、多种格式的数据进行深度挖掘和关联分析。多维度数据分析能力可以使反欺诈系统全面了解用户行为、交易背景等信息，更准确地识别出潜在的欺诈风险。借助先进的机器学习和深度学习技术，可以自主学习和识别各种欺诈模式和行为特征，随着数据的不断积累和模型的持续优化，威胁识别的准确度将不断提升，有效减少误报和漏报的情况。 适应性与定制化防护策略 网络攻击和欺诈手段日新月异，AI安全大模型通过持续学习和自我进化，能够快速适应新的威胁环境。同时，结合实时监控和动态分析技术及时发现并应对新型攻击手段，根据不同行业的业务特点和风险需求进行定制和优化，提供更精准、更贴合实际的防护方案，确保业务安全稳定运行。 智能决策支持与业务优化 AI安全大模型不仅可以用于欺诈风险的识别和防范，还可以为业务分析提供有力的支持。通过对历史数据和实时数据的深度挖掘和分析，模型可以帮助企业优化业务流程。同时，通过增强的模型服务，企业可以更方便地获取和使用反欺诈模型的分析结果和预警信息，提升企业的运营效率和响应速度，确保在第一时间发现并处理潜在的欺诈风险。 开发效率与代码质量提升 AI安全大模型还可以作为智能代码助手，帮助开发人员更高效地编写和调试代码。通过自动代码补全、错误检测和代码优化等功能，智能代码助手可以显著提升开发效率和质量，加快反欺诈系统的迭代和更新速度。这将有助于企业更快速地应对新的威胁和挑战，确保业务安全稳定运行。 中国在线反欺诈市场未来发展趋势： 在线反欺诈市场需求持续增长 随着互联网的普及和电子商务、网络金融的迅速发展，中国在线反欺诈市场呈现积极的发展态势，预计未来几年，在线反欺诈市场将进一步扩大。主要源于两个方面：一是网络欺诈事件的频繁发生，使得企业和个人对于反欺诈的需求日益增加；二是政府对网络安全和反欺诈的重视程度不断提高，相关法律法规的出台和实施也为市场的发展提供了有力的保障。 技术提供商领航反欺诈时代 目前，中国市场上涌现出众多在线反欺诈技术提供商，凭借先进的技术和丰富的实战经验，为企业提供全面的反欺诈解决方案。这些技术包括但不限于大数据分析、机器学习、人工智能等。通过实时监控、行为分析、设备指纹等手段，技术提供商能够帮助企业及时发现和拦截欺诈行为，保护用户的合法权益。 行业联手，数据共享防欺诈 为了实现更有效的反欺诈，各行业之间开始尝试建立发欺诈数据共享机制，通过共享黑名单、风险信息、交易数据等不同行业的企业可以共同应对跨行业的欺诈风险。这种合作不仅有助于提升单个企业的反欺诈能力，还能促进行业整体的健康发展。 AI助力，反欺诈更智能 人工智能技术在在线反欺诈领域的应用日益广泛。借助AI技术，反欺诈系统可以实现自动化学习、自我优化和智能决策。不仅能大大提高反欺诈的准确性和效率，还能减少对人力资源的依赖，降低运营成本。随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展，未来在线反欺诈的智能化水平还将进一步提升。 专业团队，反欺诈新需求 随着在线反欺诈市场的快速发展和技术的不断升级，企业对专业反欺诈运营团队的需求也在不断提升。这些团队不仅需要具备丰富的网络安全知识和实战经验，还需要熟悉各种先进的反欺诈技术和工具。此外，团队还需要具备良好的沟通能力和协作精神，以便与企业内部其他部门以及外部合作伙伴有效合作。预计未来几年内，专业反欺诈运营团队将成为网络安全领域的一大热门需求。 中国在线反欺诈市场技术和服务提供商能力综述 IDC通过对众多在线反欺诈技术提供商的深入访谈，汇总了不同类型技术提供商在反欺诈建设方面的成就与战略，并选取了代表性厂商供广大的技术买家在进行技术选择时参考。 北京芯盾时代科技有限公司 北京芯盾时代科技有限公司（Trusfort）成立于2015年10月，总部位于北京市。公司在国内设有4处研发中心、16个分支机构以及1个位于新加坡的海外子公司，为金融、政府，央国企、运营商、互联网等行业1000+头部客户提供业务安全解决方案，帮助客户解决金融账户及交易安全、交易/信贷/营销反欺诈等安全风险问题，助力客户打造安全、智能、可信的业务体系。芯盾时代已为3亿+终端提供业 务安全防护，累计保护30,000亿元金融交易，挽回超100亿元经济损失。 技术特点及优势 芯盾时代在线反欺诈产品解决金融交易和支付业务中的电信网络诈骗、盗转盗刷、账户盗用、洗钱、信用卡套现和薅羊毛等各种欺诈风险。利用设备指纹、规则引擎、机器学习模型、知识图谱和威胁情报数据等核心技术，实现对海量交易数据、账户数据和用户数据的分析、研判与管控，最终达到保护受害人和挖掘黑灰产的目的。芯盾时代在线反欺诈产品具备如下特点优势： 一站式智能反欺诈，兼具全面性和灵活性 芯盾时代在线反欺诈产品基于“数据+平台+规则+模型+运营”提供一站式闭环服务，构建覆盖事前、事中和事后的全账户生命周期风险防控体系。 事前环节：对开户开卡进行风险识别，实现源头把关； 事中环节：账户存续期间，实时监测账户全渠道的交易流水，及时拦截风险交易； 事后环节：定期对全量账户进行分类分级；不定期通过“专题系列模型”倒查涉赌涉诈账户实现存量账户涉诈清理；有效查补前期风险防控的遗漏。 除此之外，芯盾时代在线反欺诈产品采用模块化设计，客户可结合行内业务场景需求和建设现状，灵活选择特定产品或功能模块。 精准防控已知欺诈行为的能力 拥有业内顶尖的反欺诈策略专家团队：芯盾时代策略团队深耕在线反欺诈领域8年余时间，具备在数百家银行，尤其是“电信诈骗”重灾区与黑灰产对抗的实战经验，提炼了数千组场景化反欺诈规则，部署至规则引擎，一旦触发规则实时输出相应的管控措施，有效拦截已知欺诈风险。 高性能实时决策规则引擎：基于流批一体架构，融合多元场景流数据实时计算创新技术，实现了多粒度时间窗口时序数据复杂指标实时计算，突破性地解决了金融风控领域的计算瓶颈的问题，实现毫秒级实时决策。 及时发现新型欺诈模式的能力 芯盾时代通过使用算法对现有数据训练建模，实现对异常行为识别或预测。例如，通过自研的“模糊向量匹配策略挖掘模型”，能够发现以某种方式关联的欺诈用户，即使这些用户单独来看和正常用户非常相似。 高效智能的团伙挖掘能力 为了突破传统模型的限制，芯盾时代引入了更先进的图算法，以构建更精准的欺诈团伙网络。例如，自研“层次化无监督团伙识别模型”，根据黑产反复利用相同资源（如IP、设备指纹、账号、证件、银行卡等）以单一模式进行批量攻击的行为特征，通过抽象节点业务关系定义网络边权关系，构建资源级关联图谱网络。自研的“涉案团伙挖掘模型”，根据交易对手、同名账户、同预留手机号账户等构建多元关系图谱，深入挖掘了N度关系。基于项目实践证明，无论是对模型挖掘出来的各个团伙整体进行判定，亦或是同一团伙中核心节点和成员的判定，均具备非常高的准确率。 蚂蚁数