如果有零利息、低門檻、秒到賬的貸款，你會借嗎？

面對小投入賺大錢、低風險高回報的投資機會，你會怎么做？

有專家號稱能帶領玩轉“元宇宙”，躺著賺錢，你會加入嗎？

小心有詐！

隨著經濟、技術手段的高速發展，金融詐騙手段五花八門、層出不窮，不法分子借由縝密的騙術劇本、以假亂真的技術手段，令受害者稍不留神就墜入詐騙陷阱，一夜暴富瞬間變“一夜暴負”。還有一類金融詐騙團伙則是將“槍口一轉”，瞄準了正規借貸平臺或其他金融機構，偽造身份及征信記錄等信息進行“騙貸”。

面對不斷迭代升級、令人防不勝防的金融詐騙手段，除了不斷加大監管治理力度之外，提高金融機構反詐水平、加固技術防火墻以及營造“全民反詐”的社會氛圍都是非常重要的環節。近日，中宣部、公安部聯合啟動“全民反詐在行動”集中宣傳月活動，進一步加強宣傳教育，營造全民反詐、全社會反詐的濃厚氛圍。

為此，21世紀經濟報道、21財經客戶端“爆料通”聯合中國司法大數據研究院發布《金融反詐最新行動指南》，并邀請業內人士、AI公司同盾科技從技術反詐防騙角度出發，分享金融反詐經驗，旨在增強金融反詐普法宣傳，提示機構與廣大投資者增強防范意識，提高識別能力，進一步鞏固金融反詐防騙屏障。

大數據透視金融詐騙

最新被告人畫像出爐！

為進一步剖析金融詐騙現狀、問題特點及案件特征，21財經客戶端“爆料通”聯合中國司法大數據研究院基于中國裁判文書網已公開的文書進行技術分析。數據顯示，金融詐騙風險呈現逐年緩解趨勢，各類犯罪在數量上均有所下降，網絡化特征日益凸顯。

• 近三年案件數下降近六成，網絡化趨勢引發關注

2019年-2020年，全國各級人民法院審理的金融詐騙案件呈現逐年遞減的特點，三年案件總數下降59.55%。在監管高壓下，金融詐騙風險逐年緩解，預計相關案件的審結態勢會進入持續回落走勢。

中國司法大數據研究院指出，金融詐騙“網絡化”特點顯著，作案手段多變、智能化、高科技化、隱匿性強，加上金融行業本身所具有的專業性、復雜性特點，公檢部門打擊金融詐騙犯罪面臨著新問題、新要求、新難度。

從2019年到2021年，分省份看，金融詐騙案件的地域分布變化并不顯著。這也與金融詐騙網絡化趨勢下，資金劃轉能夠跨區域有關。

廣東省公安部門相關人士提到了移動互聯網支付、第三方支付方式的普及：“僅需聯網的計算機或手機終端就能夠在任何時間完成跨區域、跨境資金劃轉，網貸平臺設立虛假項目融資、截留投資者資金自設資金池、非法利用投資者資金投資理財、高額放貸賺取利差等金融亂象自然會滋生。”

另一方面，近年來，隨著金融行業線上業務轉型加速，目標客群下沉，致使黑產攻擊目標轉移，移動化、互聯網化促使業務模式前移，金融欺詐方式逐漸趨于多元化、隱蔽化、網絡化。

據同盾科技介紹，欺詐團伙利用數字技術實施“精準施騙”，攻擊變得更有針對性。詐騙分子會根據某一類人群、甚至某一個人的特殊情況，量身定制騙術，成功率較高。比如投資交友“殺豬盤”的施騙者會給受害者講半年的睡前故事、發送海外訂單、寄奢侈品等。其次，欺詐團伙開發越來越多的網絡化欺詐軟件，包括股票K線、聊天截屏、交付賬單等，都有專門的涉詐軟件來生成。市面上甚至還出現了轉賬憑證模擬器、虛假交易軟件和投資軟件等，令受害者難辨真假。

• 近三年平均每案涉案金額超8000萬元，信用卡詐騙罪占比過半

2019年-2021年，信用卡詐騙罪案件量始終遙遙領先，合計達3375件，占所有案件量的50.4%；其次為集資詐騙罪，占比為28.79%。“從發案的類型來看，信用卡詐騙一直是最多的，其次是貸款詐騙犯罪與集資詐騙犯罪。”廣東省公安部門相關人士向21世紀經濟報道記者介紹道。

金融詐騙網絡化的趨勢背后是互聯網時代個人信息安全問題日益突出，信用卡詐騙犯罪的猖獗彰顯了這一點。上述人士指出，這和犯罪手法有關，“比如對于我們老百姓個人來說，在大數據時代，個人信息若被不當采集、隨意泄露、任意篡改、惡意使用乃至非法轉賣牟利，將導致群眾受到信用卡詐騙犯罪侵害的可能性增大。”

中國司法大數據研究院指出，對此類犯罪應加強風險防控，從申領人資信調查、授權審批制度、發卡機構催收制度、客戶信用信息跟蹤制度、信用卡技術風險管理等方面建立健全信用卡規章制度和運行防范機制。

不過，近三年信用卡詐騙罪案件數量下降幅度也是金融詐騙類犯罪中最大的，從2019年的56.78%降到了2021年的45.63%，共下降11.15個百分點。整體來看，各類犯罪案件在數量上均有所下降，但從比重上看，保險詐騙、集資詐騙、貸款詐騙罪的比重呈現擴大勢頭，風險控制壓力增大，該變化趨勢需引起關注。

此外，近三年間，在有涉案金額記錄的3830件金融詐騙罪案件里，平均每起案件的涉案金額達到8383萬余元。金融詐騙案件的涉案金額通常都比較高，互聯網也起到了“放大器”的作用，網絡化趨勢下，金融詐騙受害人群擴大，導致涉案金額較高。

分年度看，數額有較大差異，呈現出先增后減的趨勢，平均每案涉案金額從2019年的8818萬余元小幅增加到2020年的1.17億余元，2021年又收縮到991萬余元，同比猛降九成。這一定程度上可以說明，金融詐騙防治工作成效顯著。

• 金融詐騙罪被告人畫像：集中在30歲-39歲

結合被告人特征數據來看，金融詐騙罪案件中，涉案人員多為金融業、制造業從業人員，年齡集中在30歲至39歲，且學歷較高的人群占比不低。有分析指出，依托互聯網的高速發展，金融詐騙突破了空間限制，導致單案涉案人群廣，許多行業均有涉及。

從學歷結構來看，初中文化的被告人數量最多，占比41.98%。其次是高中學歷，占比達23.16%。

從被告人所在公司行業分布看，來自金融行業、制造業、信息傳輸及計算機服務和軟件業的比重靠前，依次為32.14%、22.57%、11.7%。涉案的制造業人員比重有所擴大，三年間提升9.34個百分點。犯罪主體呈現出向多元化演變的趨勢。

對此，公安部門向21世紀經濟報道記者介紹了一起金融行業“自己人”作案的典型案件。據介紹，該案主要作案人員均為某知名保險公司內部人員，他們長期通過非法手段從某知名保險公司內部系統獲取客戶信息出售，從事黑產的中間人賺取高額差價收益；并讓從事黑產犯罪的團隊誘騙客戶退保并重新投保，以騙取客戶退保代理費及保險公司傭金。

金融機構是此類詐騙的一大受害人，許多作案人員系行業從業者，這讓金融犯罪具備了隱蔽性的特點。中國司法大數據研究院強調，銀行等金融機構不僅需要提高風險防范意識，更應充分發揮技術能力，推進“數字金融”與金融反詐相結合，采用技術解決方案避免被欺詐。

金融行業常態化反詐治理格局基本形成

近年來，最高法、最高檢、公安部、央行、銀保監會等多部門協同發力，織密了監管網絡。尤其對于集資詐騙、信用卡詐騙等多發的金融詐騙類型，相關法律法規得到了針對性的補充、完善。通過一系列規范性文件的制定出臺，主要解決證據收集采信、法律適用、法律政策把握等問題，減少了模糊地帶。目前，金融行業常態化反詐治理格局基本形成。

據人民銀行支付結算司司長溫信祥的最新介紹：

• 2021年，金融系統識別攔截資金能力明顯上升，成功避免大量群眾受騙，月均涉詐單位銀行賬戶數量降幅92%，個人銀行賬戶戶均涉詐金額下降21.7%。

• 2021年，人民銀行支付結算部門會同反洗錢、外匯管理部門向公安機關移送涉詐可疑賬戶430萬戶、新建監測模型1.3萬個，拒絕涉詐可疑交易1.3億筆。

• 2021年，商業銀行、支付機構根據公安部門的查詢、止付、凍結指令，查詢、止付、凍結涉詐資金1.5億筆，緊急攔截涉詐資金3291億元。

• 商業銀行向公安機關推送涉詐受騙資金交易預警信息242.8萬條，避免大量群眾向涉詐賬戶轉賬，向公安機關提供到銀行網點異常開戶的卡販線索8872條。

“金融詐騙犯罪涉及多個經濟領域，公安部門與市場監管、地方金融、稅務、銀保監、證監、人行等行政執法部門有著密切的關系?！睆V東省公安部門相關人士向21世紀經濟報道記者介紹，在地方，多部門合作也已成為金融反詐的重要抓手，省市兩級公安機關相繼成立反詐聯勤作戰中心，各有關警種、銀行、運營商帶資源、帶權限共同進駐，7×24小時實體化運作，已經形成一體化偵查打擊新機制。

此外，21世紀經濟報道記者了解到，投資者教育方面，多部門聯動和常態化反詐也已成為業內共識。目前，共青團等眾多群團組織也加入到金融反詐的宣傳工作中。據公安部門介紹，從“4.26”知識產權宣傳周、“5.15”全國公安機關打擊和防范經濟犯罪宣傳季再到“6.15”防范非法集資宣傳月、“7.15”防范金融犯罪宣傳周，金融反詐教育貫穿全年，在如今的治理格局下，金融反詐已逐漸深入人心。

金融詐騙花樣層出不窮

如何應對？

互聯網技術推動了金融服務手段的現代化，但隨之而來的新科技、新概念、新手法已經滲透到詐騙犯罪活動的全過程，構建反詐防控的風險管理長效機制勢在必行。專業防詐，是預防詐騙的技術中堅力量。

• 不法分子狂蹭熱點，執法部門“見招拆招”

金融詐騙手段方式五花八門、層出不窮，這在新型犯罪中體現得尤為明顯?！皵底秩嗣駧拧眲傇圏c推行，便有不法分子盯上利用其進行詐騙、洗錢。此外，還有犯罪團伙“緊跟民生時事、社會熱點”，設計話術劇本實施犯罪，如利用“疫情防控”“扶貧”等熱點設計話術實施詐騙，群眾難以辨別真偽，受騙風險明顯增大。

公開資料顯示，目前許多金融詐騙犯罪過程涉及虛擬貨幣、區塊鏈等新概念。據統計，2020年12月至2021年底，廣東省涉虛擬貨幣的電信網絡詐騙案件1886起，涉案金額達3.3億元。據介紹，目前涉虛擬貨幣犯罪主要有三大類型：一是成為洗錢犯罪的重要工具；二是購買犯罪工具與服務；三是虛構交易場景實施詐騙。

“另有一些詐騙分子搭建虛假交易平臺，虛構出不存在的虛擬貨幣，然后再通過操縱貨幣價格來騙取受害人的錢財?！惫膊块T介紹，新型金融詐騙犯罪的背后，是犯罪分子充分利用新科技、新設備，專業化、職業化特點明顯。

對此，執法部門也在積極利用新科技與犯罪分子較量?！叭斯ぶ悄?、大數據等新技術給予了我們更多發現犯罪的途徑，比如，犯罪分子在利用大數據手段推廣詐騙鏈接、理財產品的同時，也給予了我們巡線追蹤其真實身份的切入口?！苯鹑诜丛p部門人士介紹道。

工信部聯合公安部研發啟用12381涉詐預警勸阻短信系統，通過數據建模自動分析發現潛在受害用戶。AI機器人也被引入到預警勸阻工作中。

• 齊抓共管，金融機構革新反詐武器勢在必行

防范打擊金融詐騙是一項復雜的系統工程，需要政府部門、金融機構與各類市場參與者的協同應對，共同打擊此類犯罪行為。

面對不斷迭代更新的線上金融詐騙，金融機構的傳統反詐騙技術存在著欺詐識別精度不夠、模型生命周期短、跟不上日益增長的高并發低延時的計算要求等痛點，風險排查工作量大、成本高，對層出不窮、日新月異的欺詐手段無法迅速做出應對。金融機構提高反欺詐水平、加固技術防火墻迫在眉睫，如何利用科技手段，提升風險管理體系、保障金融安全？

近年來，同盾科技持續不斷為金融機構提供智能反欺詐服務，同盾科技認為，從事前、事中、事后全流程反欺詐工作環節設立安全防線，可有效提升反詐效率。

一是提高事前風險識別的精度，實現精準預防。同盾科技應用知識圖譜、多維模型組合和機器學習算法，對數據進行深度挖掘，通過多源數據整合、統一信息管理，開展賬戶、客戶、地址等風險精準畫像，有效提升預測準確率。

二是建立事中攔截勸阻的重要防線。同盾科技支持客戶維度、交易維度、案件維度等多元的評分預警，基于實時和歷史交易行為，對客戶的異常交易進行實時自動化甄別，通過交易反欺詐平臺發送指令給業務系統，實現對異常交易的實時干預，并實時調整預警閾值。

三是事后做好風險分析挖掘，進一步加強風險賬戶管控。同盾科技提供帶有可解釋性的機器學習模型，定期進行案件概要信息與關鍵風險點的對比、關鍵特征的定性查看；通過閉環的機器自學習系統進行自動調優，不斷迭代模型，持續快速更新。

除了提升反詐的效率，同盾科技認為，管理成本和用戶體驗也是金融機構必須同時考量的維度。同盾科技幫助機構建立的反欺詐系統，可以提高銀行洞察客戶的能力，有效降低風險發生的概率，實現經營中的開源節流與降本增效；同時，在高并發壓力下不影響客戶正常體驗，讓客戶盡量對風控無感，改善機構的客戶服務能力。

@普通民眾

一起識破金融詐騙“假面具”

除了不斷加大監管治理力度、提高金融機構反詐水平、加固技術防火墻以外，營造“全民反詐”的社會氛圍也是非常重要的環節。要讓普通民眾的防騙意識，自覺地從“保證我不被騙”，到“提醒他人不被騙”，再到“注意身邊是不是有詐騙”。

中國司法大數據研究院指出，司法實踐中，網絡金融詐騙案件呈現持續上升態勢，當前金融消費者容易遭遇包括“招轉貸”“集資詐騙”等手段在內的網絡金融欺詐。

金融詐騙不停，防騙反詐不止，一起來識破金融詐騙套路，增強反詐意識。

出       品丨21世紀經濟報道 21財經客戶端

                 爆料通 21數據新聞實驗室

                 中國司法大數據研究院

策       劃丨丁青云 譚婷

報告撰寫丨曾靜嬌 祝浩杰 李鵬飛 實習生 劉智慧 （實習生周曉丹對本文亦有貢獻）

內容支持丨李玉敏 鄭瑋

視覺設計丨徐暉 黃丹虹

校       對丨強燕 黃志明