移动数字金融与电子商务反欺诈白皮书

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随着移动互联网与传统金融和电子商务的深入结合，其不仅带给用户更便捷的使用体验，同时极大地推动了我国数字经济的发展。目前我国在移动互联网服务的发展深度和市场规模都已经领先全球，但与此同时，新的欺诈手段也不断衍生。这种情况不仅给我国广大消费者造成了巨大的经济损失，同时也影响了行业的整体形象，给我国移动互联网的长期健康发展和产业创新带来了诸多消极影响。
按照欺诈对象的不同，欺诈行为主要分为两大类：针对用户的欺诈和针对企业的欺诈。本白皮书主要研究针对企业的欺诈行为及其防范方法。


目录
图目录
表目录
一、移动数字金融与电子商务中的欺诈现状
1.1 移动数字金融与电子商务欺诈概述
1.1.1 营销活动欺诈
1.1.2 渠道流量欺诈
1.1.3 虚假用户裂变欺诈
1.1.4 盗取信息欺诈
1.1.5 恶意交易欺诈
1.1.6 金融支付欺诈
1.1.7 网络刷单欺诈
1.1.8 电信欺诈
1.1.9 网贷欺诈
1.1.10 优质内容爬取欺诈
1.2 移动数字金融和电子商务领域的反欺诈场景
1.2.1 移动用户的身份判断
1.2.2 移动欺诈的状况评估
1.2.3 移动欺诈的行为判断
1.3 数字欺诈对我国经济的影响与分析
1.3.1 当前网络欺诈的现状
1.3.2 移动互联网欺诈的模型和结果分析
二、黑产欺诈态势分析
2.1 黑产欺诈问题当前态势
2.2 欺诈在移动业务中的趋势和特点
2.2.1 行为模式：“被动”变为“主动”
2.2.2 安全漏洞：“碎片”变为“系统”
2.2.3 商业逻辑：“孤岛”变为“融合”
2.2.4 变现逻辑：“量变”变为“质变”
2.2.5 迭代速度：“缓慢”变为“迅速”
三、移动数字金融和电子商务领域的反欺诈方案
3.1 现有反欺诈方案面临的挑战
3.2 全栈式实时反欺诈方案
3.2.1 全场景识别体系
3.2.2 全路径实时布控体系
3.2.3 全方位策略体系
3.2.4 全流程运营体系
3.3 移动设备唯一性甄别实时反欺诈方案
3.3.1 账号识别及保护反欺诈方案
3.3.2 营销活动反欺诈方案
3.3.3 网络安全/提供风控方案
3.3.4 互联网金融反欺诈方案
四、反欺诈的技术与效果评估
4.1 反欺诈技术体系架构
4.1.1 接入层
4.1.2 业务逻辑层
4.1.3 决策层
4.1.4 基础引擎层
4.1.5 模型数据层
4.1.6 基础平台层
4.1.7 管理层
4.2 反欺诈技术详解
4.2.1 反欺诈情报体系
4.2.2 设备指纹技术
4.2.3 实时决策引擎（规则引擎）技术
4.2.4 知识图谱
4.2.5 有监督机器学习技术
4.2.6 无监督机器学习技术
4.2.7 实时画像引擎技术
4.2.8 实时统计引擎技术
4.2.9 可信ID 技术
4.3 运营商风控技术实践
4.3.1 运营商业务风控系统
4.3.2 通信数据在风控中的应用
4.4 反欺诈效果验证与评估
4.4.1 事前评估
4.4.2 事中分析
4.4.3 事后评估
五、移动业务反欺诈的挑战及展望
5.1 反欺诈的困难和挑战
5.1.1 业务风险不确定性分散
5.1.2 风控效果不可判断性高
5.1.3 认知盲区不认知性强
5.1.4 追求数据美观不务实性多
5.2 反欺诈未来展望
5.2.1 加强技术升级优化
5.2.2 基础共性技术开源
5.2.3 构建产业协作组织
5.2.4 推动完善法制建设
附录A：移动互联网欺诈模型推演
附录B：RETE 算法详解

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