作者单位：上海大学管理学院 管理科学与工程系
移动金融支付欺诈风险属于银行经营风险中的操作风险，主要是与信息技术自身特点密切相关。在电子环境下，信息传播速度更快、范围更广，表现出极强的传染性。加上与客户心理机制共同作用，相对于银行传统业务的操作风险，移动金融支付欺诈风险危害性更大、更加难以控制。
基于以上认知，移动金融支付欺诈风险评估方法要解决三个问题：第一，如何建立科学、有效的评价体系以全面反映监管机构、银行和客户的评估需求？第二，如何处理评价过程中的不确定性和冗余信息？第三，如何设计评价算法以实现表现好的评价指标对表现差的评价指标进行补偿？研究的难点在于如何综合考虑上述三个方面。初步构想将综合运用质量功能展开、粗糙集理论、不精确法对该问题进行研究，具体研究内容包括：
1、评估需求获取方法研究
来自银行、监管机构和客户的初始评估需求一般都用自然语言定性表达，具有非清晰、模糊性、非技术性和非量化的特点，这些初始评估需求之间往往存在着某种关联，即评价体系中存在冗余属性，会导致评估结果的失真。所以，如何在保持评价能力不变的情况下消除这些不确定性和冗余信息，是研究面临的挑战。由于粗糙集技术是处理系统不确定性和冗余信息的有效工具，本研究拟运用粗糙集技术对这些初始评估需求进行分析、归并和约简，去掉系统中的冗余信息，逐步合并成为正式的评估需求模板，然后利用专家打分、层次分析等方法确定每个评估需求的权重。
2、评估体系建立方法研究
利用QFD技术构建移动金融支付欺诈风险评估质量屋，通过建立评估需求与评估特性之间的关系矩阵，把（2-1）中确定的评估需求及其权重转化为评估特性及其权重，每个评估特性就对应一个评价指标。在转化过程中，要保证每个评估需求都至少有一个评估特性与之对应，而且要保证每个评估特性都可以度量。若评估指标较多时，单级综合评价方法很难适用，通常采用多级综合评判技术，因而需要建立一个具有递阶层次结构的评价体系。因此，本研究拟应用模糊动态聚类技术，对评价指标进行模糊动态聚类，形成评价体系的递阶层次结构。
3、模糊综合评价方法研究
移动金融支付欺诈风险综合评价问题实质上可以理解为多准则间的补偿机制，整个移动金融支付系统的总体性能并非由表现最好或表现最差的准则决定，而是由表现好的准则对表现差的准则进行补偿而获得的。因此，项目组拟采用模糊理论中的不精确法（MOI），通过调整每个评价的补偿水平进行多准则评价目标的模糊融合，可以根据不同情况，动态调整补偿程度，从而实现移动金融支付欺诈风险的动态评估。为此，本研究拟提出一种基于不精确法的移动金融支付欺诈风险评估综合算法，实现移动金融支付欺诈风险的动态评估。
4、移动金融支付欺诈风险综合预警方法研究
尽管基于专家规则的预警模型具有一定的欺诈侦测准确率，但在移动金融支付欺诈预测的实际应用中难于取得很好的效果。基于人工智能的预警模型具有较高的准确率，但我国多数银行尚未积累起足够的训练样本。因此，从实用角度出发，本研究拟综合利用专家规则与人工智能方法的优势，构建风险混合预警模型，并进行原型系统框架开发。其核心思想将基于专家规则的预警模型作为预警系统的第一层，而基于人工智能的预警模型作为警系统的核心层，构建综合智能预警模型，旨在提高预警模型预测精度和稳定性。
本人基于博士的研究方向提出如上构想，未来，还需依靠相关合作银行、机构进行实证研究，希望能对深入研究移动金融支付的安全问题起到抛砖引玉的作用，让我们一起，为中国金融健康有序发展助力。
文章基金项目及基金编号
国家自然科学基金资助项目(71272177/G020902)；上海市教委重点（创新）项目基金资助项目（12ZS101）
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