9月3日，頂象在北京召開“‘智’造關聯，創‘心’服務媒體溝通會”。會上發布了國內首部針對團伙欺詐的白皮書——《關聯網絡+反團伙欺詐白皮書》。該白皮書介紹了國內團伙欺詐現狀、特征、欺詐群體的定位追溯、損失與影響評估等，為企業提升風險管理、優化業務結構提供了量化參考指標和科學建議。

團伙欺詐漸成為企業的新挑戰

團伙欺詐是有著明確分工和縝密“作戰”計劃的欺詐分子，嫻熟運用各類技術升級欺詐手段，試探和研究目標平臺的業務流程和策略，從線下到線下對各個場景展開立體化攻擊，具有組織團伙化、攻擊隱蔽化、內外勾結化、手段復雜化等特征。

《關聯網絡+反團伙欺詐白皮書》中，對團伙騙貸、中介包裝、犯罪洗錢及非法套現等四類常見的欺詐手段進行了分析，并對傳統反欺詐手段無法有效應對進行了重點剖析。

1、主要基于黑名單、反欺詐分等評估獨立個體的身份、設備和申請行為信息，而個人信息和和個體操作行為容易被偽造或“量身訂制”化的包裝，且三方的黑名單數據存在泄露隱私的合規風險而影響其穩定性，也容易遭到人為篡改、污染。

2、主要對已經被識別的風險類型進行防控，而“有組織有文化有技術”的欺詐團伙早已實現了欺詐手段的快速進化、并會對防控手段針對性做免疫調整。

3、獨立個體的反欺詐評分等方式簡單粗暴、非黑即白，沒有充分利用個體與個體之間、個體在時間軸上的行為演變、個體在不同產品上的表現差異等更能反映全盤風險的信息，不能隨著外部環境的變化而自動調整，無法對有潛在風險的的用戶進行動態科學判定，更無法對信用逐步惡化用戶及時止損。

除了以上個三個原因外，宏觀經濟形勢的動態變化影響信貸用戶還款能力，部分機構無法對信貸用戶進行全網的查詢監控和全局的評估分析等現狀，也進一步加大了金融機構應對團伙欺詐的難度。

三個實踐案例，解密團伙欺詐防控的全過程

基于團伙欺詐的現狀和趨勢，《關聯網絡+反團伙欺詐白皮書》介紹了反團伙欺詐的新一代人工智能應用方案——關聯網絡3.0，并以三個反團伙欺詐實踐案例進對該方案行了詳細解釋。

以某金融機構挖掘出一個15人的騙貸團伙為例。

在三個月的時間里，15個貸款客戶分別提交了15筆貸款申請、三筆通過審批，審批過程中未發現異常。通過關聯網絡分析發現其中一人與多個設備關聯異常，該用戶此前多次申請貸款且被拒貸，并且每次拒貸后即更換設備再次發起貸款申請。

通過進一步的關聯追蹤顯示，該客戶先后使用過的、發起貸款申請四臺設備在兩個月內先后被其他14人使用發起過貸款申請，而使用這些設備申請成功的三筆貸款已經有兩筆發生逾期。再次回訪和調研確認，這15人是惡意騙貸團伙。通過購買身份證、進行資料包裝，反復申請貸款，騙取金融機構資金。

利用關聯網絡反團伙欺詐，能夠動態定位潛在欺詐及高風險團伙，從源頭追溯作案手段，系統的預測進化趨勢，并精準定量評估欺詐等高風險操作的波及范圍和影響力度，幫助金融機構快速識別異常操作，高效挖掘機構內外部的潛在欺詐及高風險團伙，增強對未知風險的防范能力，進一步完善和提高金融機構風險管理系統的可靠性和準確率。

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責任編輯：Rachel