最近，第一位財務記者從判決文件網絡獲悉，僅今年以來，就有數百起信用卡欺詐案件被判決，這個數字是2016年的9546。信用卡欺詐屢禁不止，一方面是因為開證行在信用審查上疏忽大意，另一方面是因為傳統的銀行規則反欺詐模式不足以應對“高科技”欺詐。面對各種類型的信用卡欺詐，發卡銀行風控部門最近引入了大數據、人工智能等創新的風控方法，通過多維數據的交叉驗證，提高了欺詐風險識別的準確性。并采用人工智能算法來適應海量數據的高維稀疏特征。記者從信用卡詐騙“百把戲”的眾多判斷中發現，近年來，信用卡詐騙有百把戲，其中通過電信和互聯網詐騙仍是主流。與電信欺詐有關的數字主要有兩種：一種是使用“95588”等銀行服務號碼發送短信進行欺詐。如果你點擊一個鏈接，實際上是一個“釣魚網站”，根據短信指示，信用卡將被惡意透支；另一個是熱線電話，以“400”開頭，如“您的航班延誤，您的機票需要重新簽名，請及時撥400”，suCH調用可能是欺詐性的。因為一般來說，正規的大型企業的“400”熱線只用作呼叫，而不會作為主叫呼叫。安溪，福建省，作為信用卡詐騙案件的焦點，在2016年10月剛剛判處11名電信詐騙案。判決顯示，罪犯通過批發“95599”信用卡將扣繳年費和“400”虛假短信與電話聯系。當別人回電話時，他們首先假裝是農業銀行的客戶服務人員接電話，假裝對方的信用卡被大量消費，身份信息可能被竊取，欺騙對方打電話給他們提供的“400”。打電話報警，然后作為公安局工作人員接聽電話，謊稱對方的賬戶信息已經泄露，涉嫌經濟犯罪的案件，為了保護賬戶安全，設置轉賬報警等原因，誘使另一方將銀行卡中的資金轉入指定銀行賬戶。中輪律師事務所（上海）的非股權合伙人肖博律師還向記者講述了福建省安溪市的一個典型詐騙案：在2012年至2013年間，一個信用卡集團通過安裝微型攝像機n實時監控信用卡交換機的密碼和卡號。把信用卡開關到處都是，然后偽造信用卡。惡意透支，涉及金額高達百萬元。此外，免費WiFi也可能是盜版陷阱。如果您在連接到一些WiFi之后登錄到信用卡網上銀行，那么很可能會泄露信用卡號碼、密碼和其他信息，從而被盜。股份制銀行信用卡中心風險管理部門負責人總結了信用卡欺詐風險的三個主要特征：隱蔽性、專業性和規模性。近年來，欺詐者通過網絡渠道聚眾申請假身份信用卡，通過釣魚網站、病毒郵件等竊取客戶卡信息，實施信用卡盜竊，可以說“無孔不入”。同時，他們也具有一定的專業知識和技能，知道如何利用一些網絡技術來設計陷阱，研究信用卡應用、交易過程，發現規則漏洞。比如，通過包裝個人信息、偽造互聯網行為等方式提高個人資質，騙取信用卡；侵入免費WiFi，偽造二維碼，改裝銀行官方號碼偽基站，發病毒祝福短信給我。并以其他方式竊取客戶信用卡信息和刷卡。在互聯網時代，銀行卡欺詐不僅在技術上得到了提升，而且從“個人斗爭”發展到了有組織、有預謀的產業集團，尤其是電信網絡欺詐。數據顯示，近10年來，中國電信網絡詐騙案件每年以20%～30%的速度增長。2015年，全國公安機關電信詐騙案件59萬起，造成222億元的經濟損失。惡意透支10000元可能違反刑法，第一財經記者從判決書網公布的信用卡糾紛案件中發現，大多數案件都是因為信用卡透支沒有得到償還，然后銀行將采取持卡人到法院。通常，如果透支額超過1000元，并且在兩次催款后超過三個月仍未還清，則可能構成信用卡欺詐。Xiao Bo告訴記者。近年來，信用卡盜竊、信用卡管理障礙、信用卡詐騙、使用POS機非法取款等信用卡犯罪嫌疑案件頻發、多發。肖伯告訴記者，信用卡詐騙，特別是惡意透支型信用卡詐騙，一直占基層法院所有金融犯罪的80%以上，是最常見的金融詐騙犯罪之一。有關數據顯示，從2013年到2016年，各級法院分別判決了3091、10573、12220和9546起信用卡欺詐案件，近兩年來信用卡欺詐案件仍居高不下。根據《刑法》第一百九十六條的規定，使用偽造的信用卡、使用偽造的身份證、使用無效的信用卡或者冒用他人信用卡的行為，超過5000元。惡意透支金額超過10000元的，構成信用卡詐騙罪和盜竊罪。惡意透支是指持卡人以非法占有為目的，超過規定期限或者規定期限透支，經開證行兩次催款超過三個月仍未返還的情形。信用卡詐騙數額較大的，處五年以下有期徒刑或者拘役，并處二萬元以上二十萬元以下的罰款；數額巨大或者有其他嚴重情節的，處以被告人處五年以上十年以下有期徒刑，并處五萬元以上五十萬元以下的罰款。司法機關受理信用卡詐騙案件較多，因為多家銀行向司法機關舉報。與持卡人發生糾紛，多次收款不成功的，由社會機關啟動刑事司法程序，追回贓款。”Xiao Bo說。銀行的“殺手锏”：面對新形勢下的嚴重欺詐風險，傳統的基于規則引擎的欺詐風險防范與控制方法如憑借專家經驗手工制定反欺詐規則和使用欺詐檢測策略等“不足”。因此，為了從風險的“觀察者”向“預測者”轉變，在人工智能和大數據風控制領域做出了越來越多的努力。少數群體的欺詐事件越來越難以用商業經驗和準確的規則來描述。當前國內欺詐是規則庫（規則驅動）。也就是說，通過過去的經驗和以前的事實，一系列規則被抽象。每個規則觸發欺詐場景，并應用交叉組合所強加的業務邏輯。“判斷構成了一個欺詐模型，”天運日報數據首席執行官雷濤在接受《第一財經》采訪時說，“但是在這個過程中，傳統的規則模型會帶來很多問題，比如應用欺詐，很難抽象出一些難以描述的規則。”例如，一群村民在一個村子里以招聘的名義收集了大量的村民的身份證，并申請信用卡，然后透支，使村民承擔銀行債務。此時，根據以往的經驗，銀行將村址確定為欺詐地址，使村民涂抹信用污點，但情況并非如此。因此，對于抽象且難以描述的金融現象，我們需要使用大數據和人工智能的新技術。在此背景下，許多銀行紛紛將人工智能和大數據列為重要的發展方向。銀聯商業有限公司董事長李曉峰說，隨著數據的積累和大型數據處理經驗的不斷提高，銀行可以分析和模擬商家在較長時間內的風險行為和行為變化，并進行分類和觀察。它們從環境風險、相關欺詐、異常行為和偏好變化的維度。評估商戶的風險水平。隨著數據維度的快速增長，諸如移動設備、Web瀏覽行為、位置改變等多維信息可以被用來表征應用或事務。多維數據的交叉驗證可以提高欺詐風險識別的準確度，為大規模機器學習奠定基礎。該銀行的風控部門負責人告訴記者。同時，出現了非結構化數據庫、分布式存儲和云計算

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