神经网络模型在银行互联网金融反欺诈中的运用分析

刘力铭，孟 昉

（广州城市职业学院，广东 广州 514500）

0 引言

互联网金融为人们生活创造很多便利条件的同时，欺诈风险也随之增加，欺诈事件数目也有增长。面对日益见长的欺诈形式，应积极做好互联网金融的风险防控工作。为更好的满足欺诈事件精准化管理的现实需求，需要以大数据技术为基础建设智能风险控制模型，打造出定量标示与定性分析相结合的防控模式。本文以神经网络模型为始发点，较为详细的探究其在互联网金融反欺诈领域中的应用情况。

1 金融欺诈领域的问题分析

有资料记载，仅是在2016年一季度中全国网络诈骗金额达到了9.7亿元。欺诈手段层出不穷，比如电话诈骗、木马病毒、伪基站等。笔者认为，个人账户信息泄露是威胁账户资金安全性的主要因素，主要表现在如下两个方面：一是犯罪分子非法使用身份证、手机、银行卡号码等个人信息，借用冒名顶替与虚伪制造非法去蒙骗有关金融机构，虚假身份欺诈、伪卡欺诈等是主要的表现形式。二是犯罪分子可能会巧用个体购物清单、既往交易记录、登录时间等日常生活数据信息，勾画出隐在受害者行为习惯相应对的基础画像，在和其交流过程中使对方产生一定信任感而后进行欺诈，最后实现以非法途径占有他人财产，电信、互联网欺诈等是常见的表现形式。

2 互联网金融欺诈案件的特征分析

2.1 资金流动方向

和商行建设对接关系的第三方商户是被欺诈资金的主要流向，尤其聚集于一些高风险商户。……