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• 1、区块链怎么反骗保(区块链成传销新骗术)
• 2、人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？

区块链怎么反骗保(区块链成传销新骗术) (一)

优质回答农业保险反欺诈：区块链电子数据的证据能力分析？

农业保险区块链应用系统不仅可以实现对农业保险机构、业务和市场的合规合法和公平有序的监管，还可实现对财政补贴资金的追踪和监管，有利于推动农业保险反欺诈模式由事后监管向事前、事中监管转变，有效解决信息不对称问题，消除信息壁垒，缓解监管时滞，保障农业保险市场规范有序。因此，区块链电子证据在农业保险诈骗刑事案件的有效采用，不仅能够激励政府运用区块链系统进行保险反欺诈监管，还可推动农业保险治理能力的现代化。

区块链具有去中心化、分布式记账、加密可溯源等显著优势，可以很好地保证上链数据的完整性和真实性。一旦被篡改或伪造即可被发现，同时，由于区块链具有分布式记账的特点，即使删除个别节点上的数据，其他节点仍然能完整地保存数据，保证整个区块链存证系统的正常运转。基于优势，区块链天然适用于电子数据数据存证。引入区块链存证，可以有效解决电子证据真实性、合法性问题，使电子数据存证过程具有更高的可信赖性。未来的行业趋势将会基于“区块链+”的模式发展。易保全利用区块链技术，可以很好地解决电子数据从产生、存证，到公证、举证等全链路可信问题：上链时，利用区块链保障存证数据的原始性和完整性；上链后，利用保全链上的各司法节点保障数据的可信性与安全性；诉讼时，证据直通互联网法院提高维权效率。

区块链技术服务在实体产业的价值是什么？

1.想一下如果在企业应用中利用区块链，提供更灵活、安全和高效的业务流程和分布式、独立的市场。区块链让资产所有者在更安全，更具透明度、私密性和自我协调能力的交易“链”上追踪和交易有价值的事物，例如未清发票。这种能力提高了现金和资产管理的和灵活度。比如说，你害怕买到假东西，因为一个生产商家，生产之后转移给数个中间商，然后你是通过中间商购买的，并不是生产厂家。如果所有数据都是分散的，点到点的，透明的，那么你可以直接从生产厂家购买并支付。

2.其他资产的自动化市场将是多样化的。从本质上来说，由于软件本身是受控制开放式架构，且对所有交易参与方可见，所以基于区块链的交易能够降低对第三方监管的需求。如果企业能够将价值信息发布给多个潜在买家，而对所有买家来说，其内容可以信任且真实可见，卖家也不能二次销售，那么在进行购买时就会形成开放、透明的竞争环境，卖家也可以获得更好的价格。

3.减少业务交易摩擦。管理支出对大多数机构来说是一项挑战。但区块链能够让企业为供应商和合作伙伴创建自我管理网络，实现合约自动化、即时支付、货物运输的追踪，以及整条供应链的可视性。比如说，如果一家公司用冷藏集装箱运输易腐货物，在集装箱温度超过某个阈值时，货车上的物联网传感器可能会调用区块链上的智能合约。这将会使得相应订单取消，而它还能够自动创建新的订单，从而立即发送第二批货物，装有故障冷藏设备的货车也可以前往维修处进行维修。

4.这类网络通过降低或消除人机交互，减少了交易失误及信息遗漏。而且，通过将买家与卖家直接联系起来，交易会变得更快。管理和保障去中心化私有记录。其传统的行业做法是依靠第三方，利用防火墙和受限访问保障他们的共享信息数据库。而频繁出现的数据外泄事件显示，这种做法并不十分理想。区块链的一个根本优势在于，每一个单独的数据记录或元素都是通过一位区块链成员的密钥进行加密的。网络犯罪可能需要获得每一位成员的每个密钥，才能访问所有的区块链数据。这并不是说区块链能够100%保证所有数据安全，有助于降低大量私密记录曝光的可能性。

5.一种合理的应用是员工或学生记录，雇主、教育机构甚至行业认证机构都能在有需要的情况下添加新的资格证书、成绩或工作地点。想象一下，给员工一个可以访问其所有雇员记录的密钥，作为包含人力资源的安全区块链的一部分。个体能够安全地与其他公司或教育机构共享他们的大学成绩单或就业历史，而不必依赖那些不可靠且易伪造的传真。追溯产品和原料的原产地。区块链可以通过简化在用产品和原料的追踪和定位方式确保产品质量和安全。举个例子，假如一家汽车制造商形成了包括零部件供应商、部件装配商、质量控制供应商公共管理机构（例如国家公路交通安全管理局）在内的以质量为中心的区块链。那么缺陷部件的召回流程处理会更快。想到每年有成千上万的人因汽车零件缺陷而丧生，这一实现非常有意义。

6.验证身份，验证已发布的信息和数据。创建更好的用户控制机制。现在的用户信息很容易被操纵，分发给第三方，甚至可以出售，从而为社交媒体平台所有者创造收入流，而这些收益流绝对不会与信息的用户分享。区块链可以破坏所有这些活动。它可以让用户控制他们自己的信息，以及它确切的位置。未经许可，任何平台都不得访问。用户可以决定谁可以访问他们的信息。他们可以按照他们的选择直接与广告商和第三方打交道，而不是像其他人那样。而且，用户可以选择与任何平台的广告商分享他们的信息，并收取费用。

所有总结来说区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式（引用百度）

在金融方面的应用

区块链技术三大应用

区块链技术在资产证券化领域的应用

近年来，国内资产证券化（以下简称“ABS”）行业发展快速，同时资产现金流管理有待完善、底层资产监管透明性和效率有待提高、资产交易结算效率低下、增信环节成本高昂等问题也逐渐暴露出来。在ABS领域应用区块链技术，首先需要参与方共筑ABS区块链联盟，该联盟由资产方、Pre-ABS投资人、SPV（信托）、托管银行、管理人、中介机构、ABS投资人、交易所共同组成。其核心业务包括资金交易对账、交易文件管理、数据交互接口、信息发布共享、底层资产管理、智能ABS工作流等等。区块链应用至少可以在以下五个方面为ABS行业赋能。

一改善ABS的现金流管理。

二有利于穿透式监管。

三可以提高金融资产的出售结算效率。

四证券交易的效率和透明度将大大增强。

五可以降低增信环节的转移成本。

2.区块链技术在保险领域的应用

保险行业近年来快速增长。但随着中短期存续产品监管政策不断收紧，万能险业务规模大幅下滑。在保险产品设计环节，区块链有利于促进定制化属性较强的保险品类突破瓶颈，快速发展，如农业保险、产品质量保险等。

品质保险能够为企业信誉背书，同时保障消费者权益。但保险公司承保品质保险需要对企业、产品进行综合评估，但这些数据往往很难真实有效地收集，从而制约了品质保险的发展。基于区块链的底层技术建立产品溯源防伪应用平台，可以帮助保险公司通过平台轻松追溯产品生产、加工、销售、购买、投诉等各个环节的信息，从而有效判断相关产品的质量缺陷发生率，制定保险产品，促进消费升级和产业升级。

在保险销售环节，区块链技术的应用可以简化销售流程，节省销售成本，实现保险销售溯源。从保险公司的角度看，意愿投保人通过渠道购买保单，渠道商将投保人信息统一发送到区块链平台，平台根据分布存储的信息判断意愿投保人是否在白名单内，若符合标准，则接受购买请求，省去了以往人工传送、受理、审核、反馈等繁冗的流程。从消费者角度看，区块链技术可以实现保险销售行为可溯源，维护消费者合法权益。保险销售市场一直乱象丛生，通过欺骗、隐瞒或者诱导的方式对保险产品进行虚假宣传的现象屡禁不止。区块链技术可以将保险销售各个环节的关键动作上链，实现全流程的销售动作可追溯，从而规范保险销售行为，促进行业持续健康稳定发展。

在保险理赔环节，区块链技术的应用能够提高理赔效率，提升客户体验。理赔和损失处理流程是保险市场的重要流程。复杂的理赔流程增加了成本，降低了理赔效率，影响了客户体验。智能合约技术可以简化索偿提交程序，减少人工审查需要，缩短处理周期。同时，通过分布式账本中的历史索偿和资产来源记录，可更加容易地识别可疑行为。

在保险反欺诈领域，应用区块链技术可有效防止骗保事件的发生。保险欺诈不仅侵蚀保险公司的利润，还有损其他保险消费者的合法权益。尽管各个保险公司在保险反欺诈上都进行了不少努力，但现实情况依旧严峻。区块链技术至少可以在以下两个方面帮助保险行业缓解甚至化解这一顽疾。一是建立反欺诈共享平台，通过历史索偿信息减少欺诈和加强评估；二是通过使用可信赖的数据来源及编码化商业规则建立“唯一可识别的身份信息”，防止冒用身份。

3.区块链技术在资产托管领域的应用

近年来，全球资产托管行业进入高速发展的快车道，托管资产规模和主要托管产品保持高速增长。，但这一规模同国际先进同业相比仍然存在一定差距，我国资产托管行业仍然存在较大的发展空间。

应用区块链中的智能合约技术，能够有效解决资产托管业务中的操作风险。可以从以下几个方面优化资产托管的业务流程：一是实现了全流程的自动化，将业务指令判断和执行规则封装到智能合约中，利用智能执行合同和提供风险提示；二是提升了流程效率，资产委托方、管理方、托管方、代销方在资产变动、交易明细等信息的实时共享，免去反复校验、确权的过程；三是保证了履约的安全性和交易的真实性，通过设置密钥保证参与方信息正式、账本信息的有限可见性及交易的可验证性；四是确保了信息的不可篡改，将投资计划的合规校验要求放在区块链上，确保每笔交易都在形成共识的基础上完成。

就目前而言，和区块链关系最紧的就是比特币了。如果你想了解更多和比特币区块链的一些消息，可以关注一些新媒体。比如说搜狐，百家号，芥末圈什么的。国外网站CCN,CoinDesk等，这些都有很庞大的信息源，对于你想了解区块链和金融会有很大帮助。内容，一半手写，一半引用，若有仍有疑惑，可以看一下下面链接的有关区块链应用的TED演讲，有中文字幕。希望能帮到你!

运用区块链技术真的能解决网络互助保险目前的现状？

在保险公司的日常业务中，虽然交易不像银行和证券行业那样频繁，但是对可信数据的依赖是有增无减。因此，利用区块链技术，从数据管理的角度切入，能够有效地帮助保险公司提高风险管理能力。具体来讲主要分投保人风险管理和保险公司的风险监督。

投保人风险管理

在现在的保险经营中，保险公司和投保人的纠纷时有发生，要么是投保人提供虚假的个人信息骗保，要么是理赔的时候对于免责条款的认定发生分歧。而这些问题的关键都在于对投保人的个人信息缺乏一个真实可信的数据采集和存储手段。

而随着诸如医疗信息数字化、个人征信体系等国家系统性工程的推进，越来越多的权威数据源出现，如果能够将这些数据引入并存储在区块链上，将成为伴随每一个人的数字身份，这上面的数据真实可信，无法篡改，实时同步，终身有效，对于投保人的风险管理将带来莫大的益处。

第一，是将不同公司之间的数据打通，相互参考，从而及时发现重复投保、历史理赔等信息，及时发现高风险用户。以今年3月份4000万意外伤害险骗保为例，扬州的周某在十余家寿险公司投保，直到人工核保时才查出来。如果在区块链记录了他每一次投保信息，很快就可以发现并及时采取措施。

第二，是将不同行业的数据引入区块链，可以提高核保、核赔的准确性和效率。举一个重疾险的例子，如果能在区块链上查询到投保人所有的就诊记录，甚至直系亲属的就诊记录，对于投保人当前的身体状况、患病史、家族病史就有了一手的资料，有效地杜绝带病投保。

保险公司风险监督

在保险公司运营过程中，由于各种原因导致的风险时有发生，监管机构只能采取事前审核或者事后约束的措施。但随着保险业务的前端日益开放，参与保险市场的企业越来越多元化，事中监督的需求日益凸显。而笔者看来，区块链技术正是进行事中监督的有效技术手段之一。只要保险公司将日常运营流程搬到区块链上，并向监管机构开发一个记账节点（即使是一个只读的记账节点），监管机构就可以实时的观察到保险公司的全部业务动向。例如资金流向和投资构成、产品的承保和赔付数据、主要的人事和管理操作等，无需等到保险公司事后申报，从而及时发现可能存在的业务风险和违规操作。

在此基础上，监管机构还可以利用大数据技术，对全国的保险市场进行分析和预测，及时发现和预防可能存在的系统性风险，或是发现潜在的保障需求和趋势，从而更好地为老百姓提供保障。

目前国内出现首个区块链创业公司阿博茨金融科技公司推出的首个项目同心互助，以网络互助为切入点，持续不断的推动区块链技术在中国的应用和发展。技术上，通过区块链以及大数据技术，消除传统网络互助模式的缺陷，建立一个公开透明的新型网络互助平台。

火热的区块链技术，在金融体系中到底有什么应用

区块链应用中心imApp2.0版本已正式上线

区块链应用中心imApp2.0版本已正式上线。imApp是全球首款全民分红的区块链应用商店，旨在打造区块链行业的超级入口，让用户更轻松的使用区块链应用。imApp2.0版界面上更加简洁美观，功能上增加了快讯，DAPP，内容上丰富了猜猜游戏。用户通过IMAPP浏览，转发，下载，更新，打开应用均可获得IMAPP生态通证IA。imApp官方已与比特币钻石基金会达成战略合作，生态通证IA可按一定比例兑换比特币钻石BCD。

区块链技术运用到保险行业能解决什么

回答这个问题还是先介绍下区块链的核心技术介绍以及目前保险行业的问题吧。

区块链核心技术简介

区块链主要解决的交易的信任和安全问题，因此它针对这个问题提出了四个技术创新：

第一个叫分布式账本，就是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点都记录的是完整的账目，因此它们都可以参与监督交易合法性，同时也可以共同为其作证。不同于传统的中心化记账方案，没有任何一个节点可以单独记录账目，从而避免了单一记账人被控制或者被贿赂而记假账的可能性。另一方面，由于记账节点足够多，理论上讲除非所有的节点被破坏，否则账目就不会丢失，从而保证了账目数据的安全性。

第二个叫做对称加密和授权技术，存储在区块链上的交易信息是公开的，但是账户身份信息是高度加密的，只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到，从而保证了数据的安全和个人的隐私。

第三个叫做共识机制，就是所有记账节点之间怎么达成共识，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。区块链提出了四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。以比特币为例，采用的是工作量证明，只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下，才有可能伪造出一条不存在的记录。当加入区块链的节点足够多的时候，这基本上不可能，从而杜绝了造假的可能。

第四个技术特点叫智能合约，智能合约是基于这些可信的不可篡改的数据，可以自动化的执行一些预先定义好的规则和条款。以保险为例，如果说每个人的信息（包括医疗信息和风险发生的信息）都是真实可信的，那就很容易的在一些标准化的保险产品中，去进行自动化的理赔。

投保人风险管理

在现在的保险经营中，保险公司和投保人的纠纷时有发生，要么是投保人提供虚假的个人信息骗保，要么是理赔的时候对于免责条款的认定发生分歧。而这些问题的关键都在于对投保人的个人信息缺乏一个真实可信的数据采集和存储手段。

而随着诸如医疗信息数字化、个人征信体系等国家系统性工程的推进，越来越多的权威数据源出现，如果能够将这些数据引入并存储在区块链上，将成为伴随每一个人的数字身份，这上面的数据真实可信，无法篡改，实时同步，终身有效，对于投保人的风险管理将带来莫大的益处。

第一，是将不同公司之间的数据打通，相互参考，从而及时发现重复投保、历史理赔等信息，及时发现高风险用户。

第二，是将不同行业的数据引入区块链，可以提高核保、核赔的准确性和效率。举一个重疾险的例子，如果能在区块链上查询到投保人所有的就诊记录，甚至直系亲属的就诊记录，对于投保人当前的身体状况、患病史、家族病史就有了一手的资料，有效地杜绝带病投保。

例如，目前国内首个运用区块链技术为核心的网络互助平台同心互助，在传统互助平台基础上，借助区块链技术，实现去中心化信息共享，创新实现全面透明化运作，为大众搭建一个公平、公正、公开、安全高效的开放性互助信息服务平台。

人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？ (二)

优质回答一、什么是消费金融行业的反欺诈？

说起“反欺诈”，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。

近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。

其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险：欺诈风险和信用风险。欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。在我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。

对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过："金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。没有好的风控，金融机构很难生存下去。所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。"

二、数据 技术能否满足反欺诈系统？

面对形形色色的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问题。反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：

1、检测（Detect）。 从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；

2、响应（Response）。对异常行为采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；

3、预防（Prevention）。将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。

举一个例子，银行的反欺诈方法是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。

但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的可能会很快。因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。

消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。

三、人工智能与反欺诈

说起人工智能，美国政府曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够最大化自身的价值。

人工智能最重要的技术手段之一，就是机器学习。我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。

机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。

国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。”

国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。

四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践

京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：

1、数据驱动的模型体系——“四大发明”

2、技术驱动的风控体系——“四重天”

天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。

天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系网络、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈网络，极大地增加了恶意用户作案成本。

京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。

五、人工智能反欺诈的未来

人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：

首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；

其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；

最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。

可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。

明白反欺诈的运作流程的一些要点，希望可以给你的生活带来些许便利，如果想要了解其他内容，欢迎点击酷斯法的其他栏目。

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