在过去几年中，互联网金融贷款机构激增，特别是在2009年金融危机之后。危机带来的结果就是传统贷款机构的减少，金融科技公司在消费者信用信息的提供上陷入了缺口，并且这一缺口仍在加速扩大。 并且传统贷款机构也重新调整了他们的重点，在所有产品上都进行了数字化的努力，以追赶上现在灵活多变的互联网竞争对手。 因此，欺诈者攻击的潜在目标已经变得更大，利润更高，但这些借贷机构没有阻止他们以在线贷款欺诈的形式造成的巨量财务损失。
其他几个重要趋势也增加了互联网金融贷款的欺诈行为。 如其他金融领域增加了安全与审查措施，如为了应对信用卡欺诈应用了基于 EMV 的系统。但欺诈分子并没有消失，而是将注意力从转移到利润更高的领域：互联网借贷。
在此过程中，互联网借贷的主要优势——快速和便捷却成为了欺诈分子来对付这些互联网贷款公司的突破口。 为了满足今天人们即时满足的特点，需要快速地在线上申请贷款的消费者正在快速增长。通常在申请过程中只需提交非常少的信息， 并且这些申请者中大部分只有有限的信用历史，这使得申请评估过程更加复杂。 这让欺诈分子有了逾期甚至是拒还的机会。
欺诈在这一过程中规模和复杂程度都在大幅增长，这些大规模的协同欺诈攻击造成了大量的金融损失。 现在欺诈者可以使用与正常用户相同的工具来拓展 - VPN、云基础设施、虚拟机。 同时欺诈软硬件的工具数量也增加了 - 短信和IP伪装、甚至暗网会售卖数据库泄露的 PII 数据。由于个人攻击的破坏与大规模协同攻击导致大量和不可预测的损失是反欺诈部门最担忧的事。
尽管行业对欺诈损失估计取决于人们对该行业资源价值的估计，但不可否认的是，但欺诈数字很大且在不断增加。 在 Aite 集团最近发布的一份报告中，74％的受访金融机构表示，数字渠道欺诈损失在过去两年中在不断增加，因为身份信息被盗导致账户被盗和申请欺诈是这些欺诈损失的两大主要原因（*）。 与其他行业相比，借贷机构面临更高的成本 - 根据 LexisNexis 数据显示（**），每一美元的欺诈行为，实际上让贷款公司产生包括本金、利息等高达2.82美元的费用。
申请欺诈通常是欺诈分子通过合成或虚假身份进行申请却不计划偿还。随着个人数据在社交媒体曝光的增加和每年发生的数百次的数据泄露事件，欺诈分子可以操纵这些合成身份并使用它们申请贷款。据 Gartner（***） 估计现在有25%的坏账都是由合成身份造成的，该比例将会在2021年计划上升到40%。该欺诈一般都是大规模操作，并且难以被现有欺诈系统（基于规则和有监督机器学习系统）检测到，因为它们一次只评估单个申请因此错过了多个欺诈才能发现的共有模式。 虽然申请单个来看很合理，但是通过查看多个申请的共享 IP 地址和设备信息等模式能看出存在协同欺诈的可能性。
这也表明了将数字数据作为申请检测过程一部分的重要性，并且将这些数据整合在一个整体中观察时尤其有效，该方法能将多种行业、机构和地理位置的数据整合在一起，以加强整体欺诈检测的效果。 通过整合不同类型的客户匿名信号，像 DataVisor 这样的公司及其全球智能信誉库在检测申请欺诈相关的恶意团伙方面有着显著提升。
多头借贷是现在借贷机构面对的另一种欺诈，利用线上贷方审批流程的速度和更新信用档案的延迟，而借款人在短期内申请多个贷款而不偿还。纳入新账户和可查的记录可能需要长达30天才会出现在信用记录仪中，很明显这成为了欺诈分子大规模利用的漏洞。
而另一个日益普遍的互联网贷款欺诈行为是账户盗取，它还利用被盗身份，个人数据和广泛可用的钓鱼网络来侵入现有帐户并使用它们来获取和盗取现金。检测账号被盗不但需要大数据的处理能力，还要能够整合多种来源的数据，包含行为、交易和用户活动等，以实时检测所有活动中的欺诈模式。
线上借贷机构如何应对欺诈？
互联网放贷机构面临的欺诈问题需要更为先进的欺诈解决方案，该方法具有前瞻性，能够检测多个申请和帐户活动的模式，无需标签和历史数据。随着欺诈者不断变换他们的方法和技术，它还应该跟上变化的趋势。同时，这种方法能将误伤最小化，以免在提供服务时影响正常的用户体验。
△ DataVisor 欺诈解决方案
在 Ayasdi（知名AI公司）担任监管金融服务战略咨询。他在金融服务与金融科技领域拥有数年的工作经验，涉及资本市场，风险和合规性以及资产管理。 他是CFA特许证书拥有人，并获得了伦敦经济学院的金融硕士学位和哥伦比亚大学的MBA学位。
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