蚂蚁集团&清华大学：金融大数据反诈技术白皮书（2023）（76页）.pdf

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1、 2022年12月金融大数据反诈技术白皮书蚂蚁科技集团股份有限公司清华大学完成单位Company赵闻飙、徐恪、李俊奎总策划Producer王维强、李琦、金宏、张震、任炬、高丽、肖凯、崔世文、洪丹、张天翼、李健雄、张哲、马俊杰、张超、郑亮、朱丛、赵亮主要完成人Major Character郑霖、刘腾飞、兰钧、吴星、彭凤超、都金涛、许小龙、王宝坤、田胜、付大鹏、刘谦、傅欣艺、应缜哲、谭潇、苗书宇、王宁涛、李志峰、刘京、金小蓉、薛兰青、王可、叶帆帆、徐峰、孟昌华、傅幸、祝慧佳、陈帅、李哲、陈倩华、陈锣斌、王晓东、郭振宇、朱传群、盛闯、尹攀、黄海、孙博文、王兴驰、郭真林、禹航、梁磊、李强、鲁玮其他参与

2、人Character当前以电信网络诈骗为首的各类互联网欺诈行为呈现出多发、高发、多元化的态势，严重威胁着人们的财产安全。与传统的电信网络诈骗相比，互联网时代的电信网络诈骗活动不断利用新理念、新技术来实现新的诈骗手法，并与网络赌博、薅羊毛、互联网洗钱等欺诈行为一起，形成了一条相互关联的黑色产业链，使得互联网欺诈行为的风险识别难度不断增加，风险对抗也日趋激烈。为了遏制和惩治电信网络诈骗活动，我国于2022年12月1日正式实施了中华人民共和国反电信网络诈骗法。然而，如何从技术层面有效打击和治理电信网络诈骗仍然面临着极大的挑战。近年来，随着5G、物联网、大数据、云计算等技术的快速发展与应用，人工智能技

3、术迎来了新一轮的蓬勃发展。在反电信网络诈骗领域，如何通过先进的人工智能技术针对性地识别全链路、团伙化的电信网络诈骗行为是人工智能应用的重中之重。目前，基于人工智能算法的异常检测、多模态融合学习、图神经网络、端云协同等技术已被广泛运用在了电信网络诈骗风险识别中，在事前风险感知、事中攻击检测和事后威胁处置上都表现出明显的性能优势，能够有效提升电信欺诈的检测率及打击力度。然而，人工智能在反诈领域的广泛应用也同时带来了新的挑战。人工智能的技术安全程度和应用可信赖程度正逐渐成为反诈场景中的焦点问题，大大加速了可信人工智能技术的研究进度。可信人工智能技术通过将可信算法的指导性原则与人工智能技术相融合，在数

4、据收集和处理、算法设计和实现、运维等多个环节上提升了人工智能技术的可信赖程度，解决了人工智能技术在应用过程中面临的数据隐私保护、算法可解释性、算法鲁棒性和公平性等问题，规范了人工智能技术的应用。目前，可信人工智能技术在电信网络诈骗领域已经进行了非常多的应用尝试。例如，通过应用隐私计算机制保证算法在应用过程中的数据安全、借助算法可解释性提升模型决策的透明度和公平性、利用对抗生成技术提升模型在风险攻防中的鲁棒性等，这些技术能够显著提升人工智能技术在反诈场景中应用的可信赖程度，极大发挥人工智能技术在电信网络诈骗风险识别中的性能优势，同时有效缓解人工智能技术的“黑箱”特性，对于网络反诈有着重要意义。本

5、白皮书针对网络反诈的技术挑战、技术架构、关键技术、应用实践等方面展开论述，希望能为学术界和工业界开展面向反诈技术的理论、实践和应用提供参考和指导。PREFACE序言徐恪、李琦、金宏目录金融大数据反诈系统通用框架01 背景02 电信网络诈骗概述04 反电信网络诈骗金融治理事中攻击检测与防护37 事中风险防控概述38 异常检测42 实时风控50 风险决策54 风险阻断反诈基础设施12 反诈基础设施概述13 多维异构超大规模交互图17 可信技术设施和可信基础算法事后威胁反制与应对57 事后威胁应对概述58 智能审理方案60 类案检索方案62 威胁知识提炼事前风险感知与预测29 事前风险感知概述30

6、全网威胁探测处理33 全网情报采集处理实践与案例分析65 事前防控案例-公网反诈信息处置67 事中防控案例-支付宝双十一反诈风控69 事后防控案例-支付宝投诉体验提升案例PAGE/01金融大数据反诈系统通用框架当今，银行业金融机构与非银行支付机构正面临愈发严峻的电信网络诈骗风险。随着互联网技术的不断发展，恶意诈骗分子利用电信网络技术实施诈骗的手段不断升级，其基于新技术与新场景，不断寻找新方法，如软硬件攻击、社会工程学等，实施更具专业化、智能化的欺诈手段，形式上包括诱骗投资理财、杀猪盘、借贷等等。这使得需要防范的欺诈风险案例的数量快速增长，案例的复杂性也不断提升，传统的风控审查以人工的方式进行经