**慧安金科：
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我國網路借貸行業出現早、發展快。自 2007 年，我國第一家網路借貸平台拍拍貸成立。經過數年的發展，我國 p2p 網貸規模已經成為世界第一。據網貸之家的資料顯示，2017 年全年網貸成交量 接近 2.8 萬億元，相比 2016 年增長 0.8 萬億元，接近 2015 年成交量的 3 倍。
網路借貸行業快速發展的同時欺詐行為也層出不窮，據愛錢進網的統計，每 100 個拒貸案件中大約有 16 起涉及不同程度的蓄意造假或欺騙。由於線上造假成本低廉，詐騙技術不斷更新，代辦公司迅速崛起，社會個人徵信體系不完善等原因，網貸行業也成為詐騙者競相追逐的「蛋糕」。
網路借貸的欺詐行為主要有中介代辦、團夥作案、機器行為、賬戶盜用、身份冒用和串聯交易等。 其中，身份冒用是比較常見的欺詐行為，它是指貸款人對提供的個人身份、財產證明等材料進行造假， 甚至採用欺騙等違法手段獲取他人資訊，進而冒充他人身份騙貸。
網路借貸欺詐案例：網路借貸中的身份冒用欺詐
2017 年 3 月，某中介通過 qq 群招攬學生做兼職，中介給予每個學生一張手機卡，並要求學生 拿此卡去銀行辦理工資卡。中介以登記為由，利用銀行卡和手機號獲取了學生的身份證、學籍、學歷等資訊，而後用綁卡方式向網貸平台申請了多筆信貸業務。
反欺詐手段
針對身份冒用的欺詐行為，主要採取了人臉識別、使用者畫像等技術。
具體步驟包括：
另一方面，通過文字語義分析、使用者行為分析、終端分析等等方法，刻畫客戶個人的特徵，並用於網路貸款交易事前、事中、事後全過程的欺詐識別。
例如， 通過大資料分析投資者的行為軌跡發現，正常投資者會在申請的每個節點都停留幾秒，完成整個貸款申請流程至少需要 5 分鐘，而資料分析發現欺詐者不到 10 秒鐘就走完所有流程，且該使用者的申請時間是凌晨 2 點。根據對使用者申請速度、申請時間的分析，就可以判定出來這個人應該是欺詐者，於是平台立即拒絕了其貸款申請。
反欺詐效果和可移植性
人臉識別和使用者畫像技術在身份冒用的欺詐行為識別中發揮了重要作用，通過影象採集、人臉檢測、精確定位、資料標準化、人臉特徵比對等步驟識別是否是本人操作，利用使用者畫像能夠鎖定客戶的個性化特徵，綜合判定欺詐的可能性。這兩類技術不僅在網路借貸虛假申請識別中的應用效果顯著，同時也可向其他金融及非金融領域移植、複製。
人臉識別技術除在金融反欺詐中得到應用外，還可在公安刑偵、社會保障、邊境檢查等公共服務領域得到廣泛應用。當然，該技術也存在一定的風險：一是臉部資料的可複製性，個人的臉部特徵資料可在公開環境下直接獲取並複製。二是臉部資料的不穩定性。臉部化妝、過敏、受傷、整容都會導致臉部特徵發生變化，從而影響人臉識別準確率甚至無法識別。三是後台資料的安全性至關重要，一旦人臉識別、虹膜識別的後台資料被黑客攻破，對行業和社會都是毀滅性的打擊。因此，人臉識別技術並不是風控中具有絕對殺傷力的**，而應該結合反欺詐的其他技術手段配套使用，這是人臉識別技術運用的重要前提。
使用者畫像技術的本質是給使用者行為貼標籤，該技術的主要作用是通過資料探勘，利用關聯規則計算以及聚類演算法分析使用者偏好行為以及行為之間的內在聯絡。因此，該技術不僅能夠識別使用者潛在的欺詐行為，更重要的是能準確了解使用者習慣和需求，在基於使用者需求角度下的各類商業場景和公共服務場景都有應用的可能。值得注意的是，使用者畫像技術是多學科的結合，需要知識圖譜、自然語言處理、機器學習和資料探勘等方面的交叉融合。
我國網路借貸行業出現早、發展快。自 2007 年，我國第一家網路借貸平台拍拍貸成立。經過數年的發展，我國 p2p 網貸規模已經成為世界第一。據網貸之家的資料顯示，2017 年全年網貸成交量 接近 2.8 萬億元，相比 2016 年增長 0.8 萬億元，接近 2015 年成交量的 3 倍。
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