论文部分内容阅读
【摘 要】互联网的普及，为社交网络发展奠定基础。社交网络本身起源于20世纪初期，由于当时互联网并未普及，导致其社交形式也没有得到全面普及。但随着社交网络技术不断发展，使得其逐渐带动不同领域进步，金融社交网络也由此形成。本文将明确伪卡欺诈概念，并以此讲述伪卡欺诈控制思路，还会阐述如何将金融社交网络应用在伪卡欺诈发现中，希望以此减少伪卡欺诈现象，从而推动金融行业健康发展，并确保金融社交网络秩序。
【关键词】金融社交网络;伪卡欺诈;应用
引言
社交网络与金融一直在共生发展，二者相辅相成，共同进步，也因此形成新的金融业态。这种环境下，如何加强支付环境保护，一直是社会各界重点关心问题，对支付安全隐患进行针对性解决，可以推动金融行业发展，减少金融风险。但不可否认的是，互联网支付的存在，为人们带来诸多便捷，也有利于新业态经济发展。由此可见，金融发展过程中，应在伪卡欺诈发现中，应用金融社交网络，并以此规避和减少安全隐患。
一、伪卡欺诈概念
金融社交网络是指将金融融入社交网络中，并利用客户交易信息，构建相关社交网络，以加强对客户潜在关系的深入挖掘。金融社交网络可以应用于产品推荐、风险预警、风险监控。本文会将其应用于伪卡欺诈发现，并以此充分挖掘该项技术潜力。而伪卡欺诈在我国也被称为克隆卡欺诈，主要指不法分子利用相关不法手段，盗取卡号及密码，并通过技术手段仿制伪卡。伪卡制作后，会利用其进行取现和消费，导致客户产生损失。随着我国用卡客户的不断增加，伪卡存在的几率也逐渐增大。值得深入探讨的是，欺诈交易类似于病毒传播，其增长速度不断增长，这也说明我国应加强对伪卡欺诈的针对治理。目前，我国一般会通过分析用户数据，发现欺诈交易，本文希望加强对金融社交网络的研究，并将其应用于伪卡欺诈发现中，以肃清用卡环境。
二、伪卡欺诈控制思路
（一）积极进行人工筛选
对于伪卡欺诈，可以积极进行人工筛选。例如，可疑商户、新商户等等，都可采用这一方式进行筛选。筛选过程中需要对商户资料信息、交易情况、交易单据等等展开科学比对。对存在的不成功交易，要密切关注其不成功代码。通过对伪卡欺诈案例进行分析，发现频繁提示“没收卡”，则有可能是伪卡交易。同时人工筛选过程中，可对同一终端不成功交易次数进行累计，当不成功比例较高时，也说明其风险较高，这时需要重点观察。观察时会对商户综合数据进行具体分析，并对可疑资金进行及时控制，这有利于伪卡欺诈行为的及时发现。
（二）展开系统监测与现场核查
我国银联系统针对伪卡交易，展开系统性监测。例如，银联风险侦测、商户风险监控、商户风险管理、反洗钱监控等等，都是针对用卡欺诈行为的监测。中国银联希望通过监测系统，防范交易风险，以确保金融环境健康。当然，在系统监测的基础上，相关工作人员会到营业场所进行具体核查。现场核查，包括经营情况核查、单据留存情况核查等等，现场核查也是减少伪卡欺诈现象的有效手段。科学技术的不断发展，推动金融社交网络的进步。人工筛选、系统监测、现场核查等等，都属于控制伪卡欺诈的有效手段，对金融环境肃清具有良好成效。
三、金融社交网络在伪卡欺诈发现中的应用
（一）建立金融社交网络模型
构建完善的金融社交网络模型，有利于伪卡欺诈行为的发现。首先，可以对伪卡欺诈交易行为进行数据收集，通过收集，可以对相关数据进行科学分析和整合处理，整合处理后可以得知相关验证算法。虽然伪卡欺诈交易数据属于虚拟的假数据，但通过抽样分析，能具体了解验证算法和相关变换数据;其次，利用金融社交网络，能快速得知金融社交关联。例如，金融社交网络完善时，可以对固定期限内交易数据进行整合分析，通过分析可以详细了解交易日期、交易账户等等，这能对下一步工作展开奠定基础;最后，在对伪卡欺诈账户和数据进行了解的基础上，可以将已知的欺诈行为和欺诈数据作为起点，并逐渐扩大网络搜寻范围，对客户进行积极筛选，以达到确定目标群体的目的。分析和研究的过程中，可以完善现有金融社交网络模型，还能确保对现有伪卡欺诈数据的综合整理和分析。
（二）积极探究伪卡欺詐规律
金融社交网络模型建立时，可以利用相关违法交易数据，了解伪卡客户间可能存在的关联，这有助于了解伪卡交易规律。例如，模型建立后发现，一般在金融社交网络中，距离伪卡交易客户越近，身边存在伪卡交易客户的可能性越大，存在伪卡欺诈现象也越多，这些群体发现伪卡欺诈交易的几率极高。通过这一现象得知，应对伪卡客户数量较多的群体，进行风险控制，以减少伪卡欺诈行为。而且，当发现这一规律时，可以得知，伪卡欺诈行为本身存在传染性，交易对手越多，风险系数越大。笔者在了解这一规律后，又继续探索伪卡客户联系频繁度，是否与欺诈概率有关。经过对一年内的伪卡交易金融关系进行分析和收集，发现频繁与伪卡客户进行接触，的确会增加风险概率，这也从侧面印证伪卡欺诈行为的传染性。通过推算不难发现伪卡欺诈行为规律，得知规律后，可以对金融社交网络进行积极探索，利用探索尽可能及早排查，伪卡欺诈隐患。一般造成伪卡欺诈行为传染性的原因，包含两种：第一种是伪卡欺诈规则的违法传播，有可能误导客户，要加强对这一行为的严格监管，避免这一现象出现的可能;第二种是由于客户交易环境有可能存在隐患。中国银联和政府部门要积极加强对交易环境的肃清，避免此类现象发生。
四、结语
科学技术的进步有利有弊，必须正确认知伪卡欺诈的存在，才能在金融社交网络中，减少伪卡欺诈现象。防范支付风险，营造和谐支付环境，这是时代发展和社会进步的重要基础，也是中国银联的努力方向。金融社交网络在蓬勃发展时，建立完善的金融社交网络模型，能对伪卡欺诈规律进行探索，这能及时发现伪卡欺诈行为，也能肃清金融社交网络环境，推动金融业健康可持续发展，从而确保用卡安全。
参考文献：
[1]张芸芸，方勇，黄诚. 基于Neo4j图谱的信用卡欺诈检测[J]. 信息与电脑（理论版），2018（21）：23-25.
[2]北京市第二中级人民法院课题组. 银行卡盗刷案件审判思路探析--以案件相关主体间的法律关系分析为重点[J]. 法律适用，2017（03）：43-48.
[3]侯洪涛. 论伪卡交易中银行与用户的责任划分[J]. 河北法学，2017，35（03）：181-190.
基金项目：
本文系2020年国家级大学生创新训练项目“基于微信小程序的金融欺诈防范系统的研究与开发”（项目编号：S202010823026）阶段性成果之一。
本文系2020年度长沙医学院大学生创新训练项目“基于大学生兼职管理系统微信小程序的开发”（项目编号：长医教[2020] 26号--121）阶段性成果之一。
作者简介：
第一作者：蔡文洁，2002年4月21日，女，汉族，湖南省益阳市，本科生，计算机科学与技术专业。
指导老师：刘海燕，1983年8月25日，女，汉族，湖南邵阳，研究生，副教授。
第二作者：易术明，本科生，计算机科学与技术专业。
第三作者：易文清，本科生，计算机科学与技术专业。
第四作者：黄伟华，本科生，计算机科学与技术专业。
（作者单位：长沙医学院）
【关键词】金融社交网络;伪卡欺诈;应用
引言
社交网络与金融一直在共生发展，二者相辅相成，共同进步，也因此形成新的金融业态。这种环境下，如何加强支付环境保护，一直是社会各界重点关心问题，对支付安全隐患进行针对性解决，可以推动金融行业发展，减少金融风险。但不可否认的是，互联网支付的存在，为人们带来诸多便捷，也有利于新业态经济发展。由此可见，金融发展过程中，应在伪卡欺诈发现中，应用金融社交网络，并以此规避和减少安全隐患。
一、伪卡欺诈概念
金融社交网络是指将金融融入社交网络中，并利用客户交易信息，构建相关社交网络，以加强对客户潜在关系的深入挖掘。金融社交网络可以应用于产品推荐、风险预警、风险监控。本文会将其应用于伪卡欺诈发现，并以此充分挖掘该项技术潜力。而伪卡欺诈在我国也被称为克隆卡欺诈，主要指不法分子利用相关不法手段，盗取卡号及密码，并通过技术手段仿制伪卡。伪卡制作后，会利用其进行取现和消费，导致客户产生损失。随着我国用卡客户的不断增加，伪卡存在的几率也逐渐增大。值得深入探讨的是，欺诈交易类似于病毒传播，其增长速度不断增长，这也说明我国应加强对伪卡欺诈的针对治理。目前，我国一般会通过分析用户数据，发现欺诈交易，本文希望加强对金融社交网络的研究，并将其应用于伪卡欺诈发现中，以肃清用卡环境。
二、伪卡欺诈控制思路
（一）积极进行人工筛选
对于伪卡欺诈，可以积极进行人工筛选。例如，可疑商户、新商户等等，都可采用这一方式进行筛选。筛选过程中需要对商户资料信息、交易情况、交易单据等等展开科学比对。对存在的不成功交易，要密切关注其不成功代码。通过对伪卡欺诈案例进行分析，发现频繁提示“没收卡”，则有可能是伪卡交易。同时人工筛选过程中，可对同一终端不成功交易次数进行累计，当不成功比例较高时，也说明其风险较高，这时需要重点观察。观察时会对商户综合数据进行具体分析，并对可疑资金进行及时控制，这有利于伪卡欺诈行为的及时发现。
（二）展开系统监测与现场核查
我国银联系统针对伪卡交易，展开系统性监测。例如，银联风险侦测、商户风险监控、商户风险管理、反洗钱监控等等，都是针对用卡欺诈行为的监测。中国银联希望通过监测系统，防范交易风险，以确保金融环境健康。当然，在系统监测的基础上，相关工作人员会到营业场所进行具体核查。现场核查，包括经营情况核查、单据留存情况核查等等，现场核查也是减少伪卡欺诈现象的有效手段。科学技术的不断发展，推动金融社交网络的进步。人工筛选、系统监测、现场核查等等，都属于控制伪卡欺诈的有效手段，对金融环境肃清具有良好成效。
三、金融社交网络在伪卡欺诈发现中的应用
（一）建立金融社交网络模型
构建完善的金融社交网络模型，有利于伪卡欺诈行为的发现。首先，可以对伪卡欺诈交易行为进行数据收集，通过收集，可以对相关数据进行科学分析和整合处理，整合处理后可以得知相关验证算法。虽然伪卡欺诈交易数据属于虚拟的假数据，但通过抽样分析，能具体了解验证算法和相关变换数据;其次，利用金融社交网络，能快速得知金融社交关联。例如，金融社交网络完善时，可以对固定期限内交易数据进行整合分析，通过分析可以详细了解交易日期、交易账户等等，这能对下一步工作展开奠定基础;最后，在对伪卡欺诈账户和数据进行了解的基础上，可以将已知的欺诈行为和欺诈数据作为起点，并逐渐扩大网络搜寻范围，对客户进行积极筛选，以达到确定目标群体的目的。分析和研究的过程中，可以完善现有金融社交网络模型，还能确保对现有伪卡欺诈数据的综合整理和分析。
（二）积极探究伪卡欺詐规律
金融社交网络模型建立时，可以利用相关违法交易数据，了解伪卡客户间可能存在的关联，这有助于了解伪卡交易规律。例如，模型建立后发现，一般在金融社交网络中，距离伪卡交易客户越近，身边存在伪卡交易客户的可能性越大，存在伪卡欺诈现象也越多，这些群体发现伪卡欺诈交易的几率极高。通过这一现象得知，应对伪卡客户数量较多的群体，进行风险控制，以减少伪卡欺诈行为。而且，当发现这一规律时，可以得知，伪卡欺诈行为本身存在传染性，交易对手越多，风险系数越大。笔者在了解这一规律后，又继续探索伪卡客户联系频繁度，是否与欺诈概率有关。经过对一年内的伪卡交易金融关系进行分析和收集，发现频繁与伪卡客户进行接触，的确会增加风险概率，这也从侧面印证伪卡欺诈行为的传染性。通过推算不难发现伪卡欺诈行为规律，得知规律后，可以对金融社交网络进行积极探索，利用探索尽可能及早排查，伪卡欺诈隐患。一般造成伪卡欺诈行为传染性的原因，包含两种：第一种是伪卡欺诈规则的违法传播，有可能误导客户，要加强对这一行为的严格监管，避免这一现象出现的可能;第二种是由于客户交易环境有可能存在隐患。中国银联和政府部门要积极加强对交易环境的肃清，避免此类现象发生。
四、结语
科学技术的进步有利有弊，必须正确认知伪卡欺诈的存在，才能在金融社交网络中，减少伪卡欺诈现象。防范支付风险，营造和谐支付环境，这是时代发展和社会进步的重要基础，也是中国银联的努力方向。金融社交网络在蓬勃发展时，建立完善的金融社交网络模型，能对伪卡欺诈规律进行探索，这能及时发现伪卡欺诈行为，也能肃清金融社交网络环境，推动金融业健康可持续发展，从而确保用卡安全。
参考文献：
[1]张芸芸，方勇，黄诚. 基于Neo4j图谱的信用卡欺诈检测[J]. 信息与电脑（理论版），2018（21）：23-25.
[2]北京市第二中级人民法院课题组. 银行卡盗刷案件审判思路探析--以案件相关主体间的法律关系分析为重点[J]. 法律适用，2017（03）：43-48.
[3]侯洪涛. 论伪卡交易中银行与用户的责任划分[J]. 河北法学，2017，35（03）：181-190.
基金项目：
本文系2020年国家级大学生创新训练项目“基于微信小程序的金融欺诈防范系统的研究与开发”（项目编号：S202010823026）阶段性成果之一。
本文系2020年度长沙医学院大学生创新训练项目“基于大学生兼职管理系统微信小程序的开发”（项目编号：长医教[2020] 26号--121）阶段性成果之一。
作者简介：
第一作者：蔡文洁，2002年4月21日，女，汉族，湖南省益阳市，本科生，计算机科学与技术专业。
指导老师：刘海燕，1983年8月25日，女，汉族，湖南邵阳，研究生，副教授。
第二作者：易术明，本科生，计算机科学与技术专业。
第三作者：易文清，本科生，计算机科学与技术专业。
第四作者：黄伟华，本科生，计算机科学与技术专业。
（作者单位：长沙医学院）