AI一直看似“神乎其技”。在互联网金融行业里，金融机构似乎得AI者就能得天下。而AI在互联网金融行业里最被看好的应用之一，便是反欺诈。可别忘了，当今的金融欺诈主要来自于“网络黑产”，而这以网络产业的数据触目惊心，且正在往技术化、网络产业化、国际联网方向发展。一组来自于中国互联网行业协会《中国网民权益保护调查报告2016》显示：“网络黑产金融机构”直接从业者：超过40万人；算上“黑产”上下游人员：160万人；游离在市场上的身份证：约1000万张；造成的银行卡欺诈，去年比前年的增长率：40%。
那么，面对连专门经营风险的银行业都防不胜防的黑产与金融欺诈，AI又是如何使用AI技术杜绝风险的呢？首先我们得知道黑产是如何骗贷的？
首先他们需一个伪装身份无论是传统反欺诈的方式，还是当下备受重视的AI技术，要想有效地反欺诈，就必须先要搞懂黑产究竟是如何骗贷的。有业内人士表示，骗贷的人首先都有一个伪装的身份，因为只有伪装成好人，他们才能够骗得贷款。但他们的身份伪造并非无迹可寻：通常这些黑产分子要冒用他人身份注册，随后进行也给贷款申请，最后恶意拖欠，并利用非法获得的信用卡进行交易。也就是说，黑产分子打一开始就摆明了想要骗钱，无论是贷前、贷中、贷后，都充斥着虚假信息，其目的就是为了骗取资金。
AI技术如果想有效地反欺诈，就必须从源头上开始杜绝：戳穿黑产分子用以伪装的身份。以百度在今年6月份推出的反欺诈系统磐石为例，其反欺诈身份识别就包括了三个部分：设备风控、活体识别、OCR文字识别。通过这三层筛选能有效防控伪冒申请、虚假资料。具体来说，设备风控可以保障产品应用环境更加安全，识别模拟器、盗号、羊毛党刷单等设备风险；活体识别可精确到真实的个体，百度人脸识别技术准确率高达98%；OCR文字识别则是虚假身份证等伪冒风险的克星。
仅仅是贷前拦截欺诈，并不能算是完全的反欺诈。在贷中，AI的反欺诈仍然可以发挥效用：在贷款的环节上，借款人是否多头借贷、是否涉及黑产，AI的反欺诈系统都必须有所反应。实际上，多头借贷在整个互联网金融行业中十分多见。在刚刚出台的《网贷信息披露指引》中，监管层就要求平台披露借款人收入及负债情况、截至借款前6个月内借款人征信报告中的逾期情况、借款人在其他网络借贷平台借款情况，剑指多头借贷。
无论是贷前还是贷中，拦截金融欺诈其实只不过是反欺诈的第一步，而拦截之后，互联网金融行业对于这些涉及黑产或是蓄意骗贷之人的长效治理机制的建设，才是最为关键的一步。正所谓除恶务尽。对付庞大的黑产产业链，金融机构短期的打击可谓静态手段，只能是治标之策。而长期行动才能治本，这就需要大数据积累和持续的技术升级。这些数据是什么？是平时用户在百度上搜索的痕迹、是在网上商城购物的订单、也是游戏里充值的会员等级……而这些数据，更多地掌握在BATJ几家互联网巨头手中，借助于这些数据，互联网公司正在帮助金融机构补齐短板。
