SAS與Javelin在全球范圍內開展研究，顯示疫情之下網絡支付使金融欺詐和犯罪日趨猖獗，研究針對如何緩解該問題提出建議
中國北京，2020年10月10日——自今年年初，一場突如其來的新冠肺炎疫情席卷全球，為保障各國人民的生命和財產安全，許多國家相繼實施隔離封鎖，人與人之間的社交距離也隨之拉長，使得全球經濟發展被迫按下“暫停鍵”。
所謂“寒冬之后必有春天”。盡管疫情對全球經濟和諸多行業造成重創，“零接觸”反而倒逼移動應用程序和線上渠道迅猛發展。2020年上半年，美國手機銀行業務增長了50％，僅4月份新注冊用戶數就激增了200％。網購和網絡支付的蓬勃發展促使電商銷售創下歷史新紀錄。
聚焦中國，中國移動支付市場用戶規模近五年來一直保持穩步增長，根據艾媒咨詢（iiMedia Research）發布的《2020上半年中國移動支付行業研究報告》顯示“隨著技術與市場的成熟化發展，移動支付覆蓋場景將更加廣泛，用戶規模有望持續上升，預計2020年用戶規模將達7.9億人”。在疫情影響方面，艾媒咨詢分析師認為“2020年第一季度中國移動支付交易規模為90.8萬億元，同比增速4.8%。長期來看，疫情加速了消費服務線上化，驅動移動支付場景的拓展以及用戶移動支付習慣的強化。”
毋庸置疑，數字化轉型增速的確可以為危機之下人們的生活提供巨大的幫助，但是在SAS與Javelin策略與研究公司（Javelin Strategy & Research）共同開展的最新研究中顯示，網絡支付的崛起在全球范圍內也助長了涉及數十億美元的欺詐案件。 “我們發現欺詐活動增長了近35％，這表明犯罪分子更加猖獗，利用網絡支付這一‘正常行為’來騙過反欺詐策略、破解數字渠道。”參與這項研究的一家國際支付服務提供商的反欺詐資深主管說道。
同樣在國內，《2019年移動互聯網反欺詐研究報告》中也得出相似的結論“2019年以來，中國移動互聯網欺詐手段呈現出新的態勢，覆蓋申請、支付、交易、營銷活動、渠道等多個環節。行業監管治理取得了一定的成效，但在整體上形勢仍比較嚴峻。”
調整風險防控措施以適應新常態
SAS與Javelin所合力開展的這項研究報告名為《數字欺詐升級：新冠病毒對全球防欺詐挑戰的影響》，基于對來自全球五個地區（北美洲、南美洲、歐洲、非洲和亞太地區）20個國家的支付和安全主管的單獨采訪。Javelin于2020年1-9月進行了采訪。該研究對比了新冠病毒爆發前、疫情封鎖期和早期恢復工作等各個階段的欺詐活動情況。
“由于網絡支付在世界各地的加速采用，人們對此次欺詐浪潮的看法也發生了很大變化。”SAS全球欺詐管理與安全智能副總裁Stu Bradley表示：“為有效解決這一問題，需要利用更廣泛的數據和多層次、復合型解決方案，分別針對疫情期間及疫情后做出決策，而高級分析則是企業敏捷應對未來變化的一項重要基礎。”
反欺詐也是國內金融行業永恒的主題，中國人民大學金融科技與互聯網安全研究中心主任楊東曾表示：“新型金融欺詐步步緊逼下，傳統的反欺詐手段無所適從，解決問題的手段必須是與時俱進的，技術是決定數字金融反欺詐取得實效的關鍵。”
該研究的主要發現和建議包括：
數字支付導致全球風險不斷升級。盡管各個地區使用的支付技術不盡相同，但是欺詐趨勢都存在明顯的共性。這表明，犯罪分子比金融機構在信息協調和共享方面更開放，從而具備阻撓欺詐控制的顯著優勢，跨境欺詐活動也就會頻繁出現。
數字金融欺詐的頻率和復雜性不斷提高。欺詐者和犯罪集團欺詐手段的先進程度堪比金融機構的欺詐檢測技術。社會工程、身份識別和廣泛的網絡支付方式正在使罪犯一方逐步占據有利地位。企業應意識到，欺詐者尤其瞄準新的支付方式，因其啟動時缺乏有效的風險防控措施。
金融服務機構需要分層技術與分析能力來實時識別多重威脅。犯罪分子的攻擊途徑復雜，這就要求采用分層方法來預防并檢測欺詐行為，同時需要將反欺詐策略和調查結合起來。由人工智能和機器學習提供技術支持的自動化操作和預測性案例管理能夠幫助減少對員工的依賴，從而提高監控效率。
數據至關重要。為在數字化新常態中實現蓬勃發展，利用數據進行實時分析和自動化操作至關重要。金融機構由于技術成熟度不同，反欺詐能力也不盡相同，但是他們卻都有一個共同的需求——獲取盡可能多的實時數據，以做出有效決策。為欺詐管理系統部署云基礎架構同樣重要，可增強數據獲取功能。
支付方式轉變期間的風險管理
支付方式的轉變（包括現有方式和新方式）要求金融機構首先要了解所有支付入口。而保護這些入口免受數字欺詐就更加復雜了。
“當前欺詐行為從全渠道轉向特定渠道，考慮到犯罪分子可能利用到的先進工具，金融機構需要制定短期和長期戰略，從而減輕欺詐風險”。Javelin支付業務主管Krista Tedder說：“如果不在技術和運營上加以改進，金融機構將面臨重大的信譽和財務損失。”
“盡管可以立即采取一些措施并取得立竿見影的效果，但有些改進措施的開發則需要數月或數年時間。”Tedder繼續說道：“關鍵第一步是開始對所有數據流進行實時處理，并將身份管理和交易監控相結合，這樣不僅可以識別已發生的身份欺詐，還能防患于未然。整個金融服務行業需要更好地利用人工智能和機器學習技術。”
自新冠疫情爆發以來，金融機構不懈創新，以滿足客戶對靈活性和即時性的需求。但是現在，他們必須重新定義應如何保護自己和客戶免受風險的影響。在2018年6月，中國開始規范金融科技平臺，創建了一家新的監管機構——中國網聯清算有限公司，作為P2P業務的清算和結算機構，以確保資金和清算安全。金融機構通常無需注冊信息或銀行帳戶信息就能進行資金轉賬，結果提高了洗錢犯罪率。因此，金融機構更需要知道資金交易的發起者和接收者。利用中國支付平臺的金融機構需要將反洗錢和打擊其他金融犯罪納入其風險防控策略之中，增加利用數字錢包洗錢的難度。
SAS公司高級副總裁及風險研究與定量解決方案部門負責人Troy Haines曾表示：“對于公司來說，重要的是將風險管理專業人員和數據科學家聚集在一起，研究如何通過人工智能解決那些可良好定義的實際問題。雖然并非所有問題都需要人工智能來解決，但風險管理專業人員必須了解所有可以幫助解決問題的技術，并從中選擇最佳方案來應對挑戰。”
