如何通技术的方法来实现反欺诈？

反欺诈其实是通过各种方法把高危人群、帐号异常、设备异常、身份伪冒、申请异常、使用异常、恶意炒信等等去除。 偶发的欺诈并不可怕，大家主要担心欺诈中的正规军，欺诈的黑色产业链，所以黑色产业力量挖掘是非常重要的。

欺诈一般分为第一方欺诈和第三方欺诈

第一方欺诈是，我就是欺诈主体，我是怀着恶意来骗贷的。

第三方欺诈是，骗贷人不是我，其他人是伪冒我的身份，盗用我的帐户进行欺诈的。

根据第一方欺诈和第三方欺诈的不同，在防控点上的设计也不同。比如第三方欺诈，你可以通过人脸识别等等去做排除；第一方欺诈可能是通过一些模型去识别，是否是恶意骗贷。

常见的欺诈风险类型

身份伪冒，这是非常典型的第三方欺诈，指的是不法分子使用虚假身份证等身份信息、未经他人同意而冒用他人身份获取贷款的骗贷行为。

另外还有帐号垃圾注册，通过大规模的帐号注册，养号养卡，控制帐号骗贷。此外还有中介包装、团伙作案、虚假材料等。

其实欺诈并不是对单个的个人，你对的就是团伙，对的是有相当风控经验的职业诈骗人员，好多人以前就是线下贷款的审批人员，他们有相当的风控经验。

可以通过IP数据云平台，直接实现反欺诈，提高网络安全。另外也可以通过构建系统架构来实现反欺诈。

 首先需要底层数据，比如外部数据、内部数据、业务数据等。其实反欺诈是需要大家发挥自己的聪明才智去设计的，不会有两家反欺诈政策是完全一样的。现在对数据隐私的监管越来越强，越来越保守，如果在外部数据获取遇到阻力的时候，就越来越依靠于对内部数据和业务数据的获取能力。

其次是规则，目前大部分规则是模型，比如从贷前准入、认证、支用等。这些规则引擎，是经常要更新的；尤其是反欺诈规则，一要保密，二要随时更新。

再次，需要一个管理系统，至少要有四块功能：第一个配置系统，就是规则阀值的设置。第二个查询系统，能查询每一单人的申请，从客户现在的表现追溯到其申请时刻，能做一些关联性的分析。第三个是分析系统，一般是自动化的，比如对历史时长、IP地址进行一个跟踪，也可以针对每一个反欺诈规则，追踪今天申请了多少量，拦截了多少量。第四个是预警系统，如果发现异常现象，它可以随时预警。比如发现某一个IP地址、某一个GPS、某一个社区，它申请量急剧增加的时候，可以实现实时预警，这时候可以人工及时干预，去修改规则引擎。这四个系统是反欺诈中，最起码的要求。