AI一直看似“神乎其技”。在互聯網金融行業里，金融機構似乎得AI者就能得天下。而AI在互聯網金融行業里最被看好的應用之一，便是反欺詐。可別忘了，當今的金融欺詐主要來自于“網絡黑產”，而這以網絡產業的數據觸目驚心，且正在往技術化、網絡產業化、國際聯網方向發展。一組來自于中國互聯網行業協會《中國網民權益保護調查報告2016》顯示：“網絡黑產金融機構”直接從業者：超過40萬人；算上“黑產”上下游人員：160萬人；游離在市場上的身份證：約1000萬張；造成的銀行卡欺詐，去年比前年的增長率：40%。

那么，面對連專門經營風險的銀行業都防不勝防的黑產與金融欺詐，AI又是如何使用AI技術杜絕風險的呢？首先我們得知道黑產是如何騙貸的？

首先他們需一個偽裝身份無論是傳統反欺詐的方式，還是當下備受重視的AI技術，要想有效地反欺詐，就必須先要搞懂黑產究竟是如何騙貸的。有業內人士表示，騙貸的人首先都有一個偽裝的身份，因為只有偽裝成好人，他們才能夠騙得貸款。但他們的身份偽造并非無跡可尋：通常這些黑產分子要冒用他人身份注冊，隨后進行也給貸款申請，最后惡意拖欠，并利用非法獲得的信用卡進行交易。也就是說，黑產分子打一開始就擺明了想要騙錢，無論是貸前、貸中、貸后，都充斥著虛假信息，其目的就是為了騙取資金。

AI技術如果想有效地反欺詐，就必須從源頭上開始杜絕：戳穿黑產分子用以偽裝的身份。以百度在今年6月份推出的反欺詐系統磐石為例，其反欺詐身份識別就包括了三個部分：設備風控、活體識別、OCR文字識別。通過這三層篩選能有效防控偽冒申請、虛假資料。具體來說，設備風控可以保障產品應用環境更加安全，識別模擬器、盜號、羊毛黨刷單等設備風險；活體識別可精確到真實的個體，百度人臉識別技術準確率高達98%；OCR文字識別則是虛假身份證等偽冒風險的克星。

僅僅是貸前攔截欺詐，并不能算是完全的反欺詐。在貸中，AI的反欺詐仍然可以發揮效用：在貸款的環節上，借款人是否多頭借貸、是否涉及黑產，AI的反欺詐系統都必須有所反應。實際上，多頭借貸在整個互聯網金融行業中十分多見。在剛剛出臺的《網貸信息披露指引》中，監管層就要求平臺披露借款人收入及負債情況、截至借款前6個月內借款人征信報告中的逾期情況、借款人在其他網絡借貸平臺借款情況，劍指多頭借貸。

無論是貸前還是貸中，攔截金融欺詐其實只不過是反欺詐的第一步，而攔截之后，互聯網金融行業對于這些涉及黑產或是蓄意騙貸之人的長效治理機制的建設，才是最為關鍵的一步。正所謂除惡務盡。對付龐大的黑產產業鏈，金融機構短期的打擊可謂靜態手段，只能是治標之策。而長期行動才能治本，這就需要大數據積累和持續的技術升級。這些數據是什么？是平時用戶在百度上搜索的痕跡、是在網上商城購物的訂單、也是游戲里充值的會員等級……而這些數據，更多地掌握在BATJ幾家互聯網巨頭手中，借助于這些數據，互聯網公司正在幫助金融機構補齊短板。