文/泰康保险集团信息安全条线负责人 李瑞荣
数字金融高质量发展下的反欺诈核心命题
随着我国数字经济的纵深发展，数据已成为驱动金融业高质量发展的核心生产要素。然而，保险业的数字化转型在步入深水区的同时，也遭遇了日益严峻的欺诈对抗升维挑战。黑产团伙已形成跨机构、跨场景、全链路的精密攻击网络，其攻击手段的智能化、场景的复杂化、数据的碎片化，使得传统依赖内部数据和静态规则引擎的单点防御体系捉襟见肘，难以为继。数据价值的安全释放与合规风险的有效管控之间的矛盾日益尖锐，成为悬在行业头顶的达摩克利斯之剑。
在此背景下，如何破局数据孤岛，在保障数据绝对安全与隐私合规的前提下，实现内外部数据的可信流通与协同分析，构建覆盖业务全场景的智能反欺诈体系，已不仅是技术挑战，更是关乎行业高质量发展的战略命题。
国家数据局《“可信数据空间”发展行动计划（2024—2028年）》的发布，标志着以数据可用不可见为特征的新型基础设施建设已上升为国家战略。隐私计算技术集群作为构建可信数据空间的核心技术支撑，为实现跨机构协同风控提供了理论与实践的可行路径。泰康保险集团前瞻布局，将“业务、技术、数据”三位一体的数字化风险防控体系建设，深度融入国家数据战略，以隐私计算为金钥匙，打通数据可信流通链路，实现了对黑产风险的精准、实时拦截，为新时代的金融反欺诈探索出一条“安全与发展并重”的创新范式。
深度解耦黑产欺诈核心风险场景
我司首先对黑产攻击的“主战场”进行解耦，识别出四个关联交织但各有侧重的核心风险场景。
1. 代理人全生命周期风险。此场景贯穿代理人“入司-考勤-展业-退保”全流程。传统风控的痛点在于数据割裂，无法形成连续的风险视图。黑产可利用伪造资料规避静态的入司审核；利用虚拟设备、远程操控工具等技术手段规避孤立的考勤打卡系统；通过互保、挂单等手法制造虚假保单，在佣金到账后迅速退保套利。
2. 规模化虚假用户风险。此场景表现为自动化工具的滥用和真实身份的盗用。黑产利用脚本批量注册虚假账号，薅取平台新人福利；通过钓鱼、撞库等手段盗用真实客户账号进行违规操作或信息倒卖；组织众包团队参与营销活动进行规模化套利；甚至伪装成真实客户小额投保，再集中发起虚假投诉以牟取不正当利益。
3. API接口数据安全风险。API已成为连接内外部生态的“数据动脉”，也成为黑产攻击的“薄弱环节”。黑产利用爬虫工具高频调用接口，批量窃取客户敏感数据；外部合作机构可能存在超范围、超权限的数据调用；内部数据管控不当也可能导致员工越权访问，造成数据泄露。
4. 产业链式代理投诉风险。黑产已将代理投诉发展为一条成熟的产业链，集“话术培训、证据伪造、批量投诉、施压索赔”于一体。他们利用标准化话术和AI合成音频等手段，批量发起虚假投诉，并通过重复升级等方式消耗客服资源，逼迫金融企业“花钱消灾”，严重扰乱正常客户服务渠道。
基于隐私计算技术的体系化防控架构
泰康以业务安全风险数字化识别平台为核心载体，构建了分层解耦、能力复用的技术架构，并将隐私计算技术作为驱动数据可信流通的神经中枢系统深度嵌入其中，实现了“数据可信流通-模型精准识别-风险实时拦截”的全链路能力（见图）。
1. 数据层：隐私计算驱动多源数据合规整合。该层主要涉及多源异构数据的接入与治理，以及业务安全数仓的构建。
（1）多源异构数据的接入与治理，此为体系根基。我司通过引入多种隐私计算技术，与外部权威机构建立了安全合规的数据协同范式。例如，与行业核心数据源合作时，我司采用联邦学习框架，仅通过加密的梯度信息交互来共建联合风控模型，实现知识共享、数据不动；在与公安、司法等机构对接涉诉等高敏感数据时，则采用隐私计算技术进行数据脱敏，通过添加可控噪声，在保证数据统计特征可用的前提下，使任何个体信息都无法被反向识别。在集团内部，我司同样使用隐私计算技术，在用户充分授权的前提下，实现子公司间客户数据的安全共享与交叉验证。
（2）业务安全数仓的构建。我司遵循“分层存储、分级管控”的原则，构建了专用的业务安全数仓。数仓分为四层：贴源层对原始数据进行加密存储；清洗层运用差分隐私等技术进行二次脱敏处理；特征层通过联邦学习等跨域技术融合多方特征；应用层则进行严格的访问权限管控，为上层模型提供高质量、高合规的数据支撑。
2. 模型层：隐私计算赋能多模态风险识别模型优化。我司围绕四大核心场景，构建了一系列以AI算法为核心的风险识别模型，并利用隐私计算技术显著提升模型的精准度。
代理人欺诈团伙挖掘模型：采用图挖掘算法，通过联邦学习融合内部多维关联数据（如推荐关系、设备关联等）与外部已知的黑产网络图谱，高效识别具有团伙特征的异常增员和展业行为。
虚假营销活动用户识别模型：综合运用监督学习算法与多方安全计算技术，将内部用户行为数据与外部的设备安全环境、网络特征评分等多方数据进行联合判断，精准挖掘潜藏的“羊毛党”和刷奖黑产群体。
API数据泄露识别模型：以时序分析算法为基础，结合大语言模型对API调用参数的语义识别能力，有效检出各类自动化工具的攻击以及偏离正常业务逻辑的数据窃取行为。
黑产投诉声纹模型：基于深度学习算法，通过联邦学习框架协同集团内各子公司的黑产声纹样本库进行联合训练，在保护各公司数据隐私的同时，大幅提升了模型的样本量和泛化能力，使得黑产声纹的匹配准确率稳定在97%以上。
构建“数据反馈-模型更新-效果验证”的模型迭代与优化机制。每季度利用隐私计算技术，将最新的已确认黑产案例特征安全地融入模型进行再训练。同时，建立完善的模型监控体系，对识别效果进行月度验证并动态调整参数，确保模型始终保持在最优性能水平。
3. 应用层：多技术整合实现风险实时处置闭环。在应用层，我司将多种核心技术工具进行协同编排，由智能决策引擎统一调度，实现风险的秒级响应与处置。其中，隐私计算作为数据可信流通的核心贯穿始终，为设备指纹、声纹等数据的跨域协同提供了安全合规的技术底座，是整个体系的定海神针。
设备指纹技术通过提取设备软硬件及网络环境特征生成唯一标识符，能有效识别“一机多号”、虚拟设备作弊、设备环境异常等风险，是拦截代理人异常考勤、虚假用户批量注册等行为的第一道关键防线。声纹识别技术作为精准的生物识别技术，可将语音信号转化为独特的数字特征。我司以此构建了黑产声纹库，在客服环节实时比对来电者声纹，一旦匹配黑产特征立即预警，并能固定证据用于向监管机构报备，有效打击代理投诉黑产。
智能决策引擎能够根据不同模型输出的风险评分，实时触发分级处置策略：低风险自动放行、中风险触发智能人机验证、高风险则直接拦截并推送人工审核。智能人机验证通过分析鼠标轨迹、点击行为等，精准区分真实用户与机器操作，相比传统验证码，在有效拦截自动化攻击的同时，优化了真实用户体验。
4. 开放层：以服务化构建跨域协同防控生态。单个机构的力量终究有限。因此，我司通过“ServiceMall业务安全开放平台”，将自身沉淀的核心风控能力以标准API的形式进行封装和输出。对内，打通各业务系统与子公司的风险数据壁垒，实现风险情报的实时共享与策略的统一执行；对外，则在严格的授权和隐私计算框架下，与银行、保险同业机构共建反欺诈模型，共享黑产设备指纹库、声纹库等，形成“能力输出+情报共享”的联防联控新模式，让黑产在跨域协同的“天网”中无所遁形。
三大创新突破，实现差异化精准防控
我司构建的黑产防控体系实现三大创新突破，系统打造差异化精准防控能力。
1. 融合开放的一体化平台建设。我司打破了传统风控工具各自为政的烟囱式架构，将设备指纹、声纹识别、智能决策引擎、大数据分析平台与AI中台进行深度整合，构建了统一的业务安全风险数字化识别平台。该平台不仅在技术上形成了“多模态感知-实时分析-智能决策-闭环处置”的防控链路，同时通过标准化的API接口，将核心风控能力向内赋能各子公司，向外与合作伙伴协同，奠定了生态联防的基础。
2. 基于隐私计算的多元数据精准驱动。突破内部数据单一依赖的瓶颈，构建了内外部协同、结构化与非结构化融合的立体化数据体系。内部数据涵盖代理人资料、客户保单、行为日志与黑产情报库；外部数据则在合规前提下，整合行业品质数据、公安司法涉诉信息、运营商数据等多维信息。同时，依托隐私计算技术，在保障各方原始数据不出域的前提下，实现了多源数据的可信融合与联合建模，为构建360度动态风险画像提供关键技术基础。
3. 全场景覆盖的整体解决方案。摒弃“头痛医头、脚痛医脚”的碎片化防控模式，针对四大核心场景定制了端到端的整体解决方案。例如，代理人欺诈防控覆盖其从入司到退保的全生命周期；虚假用户识别贯穿从注册到权益实现的全流程；接口数据安全实现了API从申请、调用到废止的全生命周期管控；黑产投诉治理则形成了从声纹采集到监管报备的闭环处置流程，从而有效避免了因防御策略不连贯而产生的风险漏洞。
防控体系落地，成效显著
该体系投入实践后成效显著，为公司带来了可观的业务价值与品牌价值。
1. 虚假代理人团伙套利治理成效。通过在代理人入司环节部署基于联邦学习的欺诈评分卡，实现对百万级候选人的全量风险核验，从源头拒绝了大量高风险人员的流入，显著提升了代理人队伍的整体质量。在展业环节，通过设备指纹等技术精准识别并阻断了虚假考勤与虚假出单套利行为，欺诈代理人日均检出人次降幅超过90%，仅此一项每年为公司节省的综合费用支出达数千万元。同时，我司将治理经验固化为制度流程，并积极推动行业协同，将黑产特征纳入共享库，助力全行业实现联防联控。
2. 代理投诉黑产治理成效。通过应用基于隐私计算的声纹比对技术，我司成功构建并共享了集团内的黑产声纹库。在客服一线，该技术能辅助客服人员快速识别虚假投诉，并有效固定证据，保护公司资产，维护广大真实客户的正常投诉渠道，提升客户信任。
3. API信息窃取黑产治理成效。API全生命周期安全管控体系有效支撑了集团核心业务线的安全运营，全年累计拦截各类高危API攻击近千万次，成功阻断了以窃取核心保单数据为目标的业务逻辑攻击超10万次，从源头降低了重大客户数据泄露的风险，为公司的数字化业务提供了坚实的安全保障。
迈向智能协同的金融反欺诈新生态
展望未来，我司将从以下三方面持续推进金融反欺诈防线建设。
1. 技术精进，从“AI+隐私计算”到“多智能体协同”。我司将持续引入更先进的多模态大模型技术，并探索在联邦学习框架下训练反欺诈“智能体”，实现风险的自主预判与协同处置。
2. 行业共建，从“双边协作”到“可信数据空间联盟”。我司将积极与监管机构、行业协会及同业伙伴合作，探索共建行业级、标准化的反欺诈可信数据空间，形成更广泛、更高效的联防联控生态。
3. 人才创新，从“单一专家”到“复合型团队”。未来的业务安全，需要既懂业务、又懂数据、还精通AI与隐私计算的复合型人才。我司将持续投入资源，打造一支能够引领行业反欺诈能力升级的创新团队。
（此文刊发于《金融电子化》2025年10月下半月刊）
