[Table_Summary] 反欺诈风险行业深度报告之一 金融反欺诈风险行业发展前景良好 行业专题报告 行业研究 方正证券研究所证券研究报告 新三板行业 /推荐 [TABLE_ANALYSISINFO] 与市场不同的观点: 分析师： 于建科 执業证书编号 S3 1.反欺诈风险与征信呈现互补关系 TEL ： （86755 反欺诈风险与征信有着本质的不同二者具有互补关系。征信的主 号： Email ： yujianke@foundersc. 要作用是评估借款人信用高低以及其能否及时还款的可能性； com 而反欺诈风险则是起到了辨识申请人身份真伪、申请材料是否真实 有效、以及是否为团伙骗貸的作用反欺诈风险与征信互为补充， [TABLE_REPORTINFO] 从整体上降低金融机构受到的信用及欺诈风险风险 2.互联网欺诈风险泛滥推动反欺诈风险行业发展 随着传统金融机构业务互联网化和新型互联网金融模式的快速 发展，互联网欺诈风险手段变得越来越多种多样用户及互联网金 融平台受到欺诈风险风险也在急剧增加。统计数据显示中国互联 网欺诈风险风险已在全球排名前三，网络欺诈风险导致的损失已达到GDP 的0.63%这一數字仅次于美国的0.64%。 融合大数据+机器学习的反欺诈风险系统能够有效帮助互联网金融 平台（网上银行、P2P、消费金融等）降低欺诈风险风险因此互联 网欺诈风险的泛滥会推动反欺诈风险行业的快速发展。 3.数据广泛应用于多种反欺诈风险场景用户行为画像弥补人行征 信空白 結合大数据的反欺诈风险系统能够覆盖多种互联网欺诈风险场景，最典 型的就是交易欺诈风险场景和申请欺诈风险场景反欺诈风险系统能够根据 具体的欺诈风险场景采取对应的规则引擎和算法模型，侦测和识别 欺诈风险行为另外以人行征信系统为代表的传统征信系统只能覆 盖到3.5 亿有信贷记录的人群，反欺诈风险系统能够利用大数据形 成互联网用户行为画像可弥补人行征信覆盖不足的缺点。 4.数据、算法、系统框架和反制措施构建反欺诈风险解决方案核心 四要素 影响反欺诈风险公司商业模式的核心因素包括以下四个点：数据的 来源及质量特征、算法模型的有效性、系统构架以及对应的反 制措施针对不同的应用场景，反欺诈风险系统能否给出针对性的