互联网生活带来了很多的便利，让用户尽享许多高效与快捷，很多银行、金融机构和商家等也把银行理财、购物交易、P2P借贷和虚拟交易等业务全面转向互联网，用户逐渐接受并习惯了在各种互联网平台或借助互联网工具进行金融活动，但无论是企业端还是个人用户难以忽视一个问题就是：互联网在带来快速便捷的同时，也伴随着巨大的风险——互联网金融网络欺诈。
这不是危言耸听，互联网金融诈骗正逐步成为行业性、社会性问题。在电子商务和网上银行蓬勃兴起的同时，依托互联网平台以骗取钱财为目的的金融诈骗犯罪也日益猖獗。有数据显示仅2012年网络诈骗的金额就高达300亿元，随着互联网金融市场规模的增长，互联网金融诈骗更是有增无减，尤其是当前伴随“双11”、“618大促”等电商促销活动的增加，互联网金融诈骗也进入高发期。
除了网络购物、网络银行是互联网金融诈骗的的重灾区，一些第三方支付平台也成为犯罪分子瞄准的目标，虽然很多第三方网络支付工具都会极力宣传自身平台的安全性，但实际情况并不能让人放心。目前网银信用卡、支付宝等移动金融业务均推出了手机绑定、快捷支付功能，但是由于很多第三方支付平台是采用通过手机绑定确证用户身份，一旦手机被盗用或是绑定手机号被更换，极易发生互联网金融诈骗事件。
当前互联网诈骗出现了三大新特点：从撒网式向精准化转变；大数据成为诈骗工具；诈骗个案的金额越来越大。越来越多个人信息的泄露导致信息诈骗正趋向精准化，许多诈骗分子掌握了受害人的详细资料，包括姓名、身份证号、电话、消费记录等，借此精心制造出有场景的“精准诈骗”，让很多用户防不胜防。同时诈骗分子也学会了运用大数据提高“生产效率”。诈骗分子会根据购买到的用户个人信息数据进行详细分析，并根据用户交易信息的特点设计诈骗环节和故事。此外单个诈骗金额也不断刷新纪录，数十万、上百万、千万元也都屡屡出现，而几百、几千元诈骗已经很少发生。据2014中国互联网产业年会发布的一项调查显示，2013年中国网民在网上损失保守估计达1491.5亿元。构筑一道预防互联网金融欺诈的高效率安全盾牌，已经是一件迫在眉睫的事情了。
来自浙江杭州的同盾科技成立于2013年10月份，是一家正处于高速成长中的新兴创业公司，其核心成员来自阿里、Paypal、ThreatMetrix等顶级公司，具有多年跨领域反欺诈及风险管理经验，主要是为互联网金融、第三方支付、银行、O2O、电商等行业平台提供风险控制与反欺诈的实时数据分析服务。在互联网金融高速发展的今天，很多企业都在经历着各种各样层出不穷的欺诈风险，稍有不慎就会影响用户的体验造成流失用户。同盾科技能够按需定制，为各类行业提供相应的反欺诈解决方案。
同盾科技涉及的反欺诈领域包括账号欺诈、交易欺诈、支付欺诈、商户欺诈、网络信用欺诈、企业内部欺诈等，拥有带自主知识产权的一系列核心技术，满足企业风险管理的不同需求。目前银行机构、三方支付、电子商务、P2P借贷、游戏平台、社交网络、广告行业、互联网理财等是互联网金融诈骗的高危领域，同盾针对这几大行业都提供了相应的反欺诈解决方案。而且具有独家开发的几大技术特点。
互联网金融反欺诈，从某种意义上来说就是一场没有硝烟的战争，适用范围广、精准识别、评估判断和学习升级是决定这场战争胜败的关键所在。同盾互联网金融反欺诈行业解决方案目前已经支持接入PC设备和移动设备，在多个应用场景内都可满足企业和个人的安全需求。另外该解决方案采用的是实时监控和实时分析的管控策略，对于互联网上发生的垃圾注册、账户盗用等行为都可通过同盾的独有技术实时监控，通过设备追踪识别、IP地址高危区域识别、代理检测、高危设备/IP黑名单匹配、注册频率检测等方式，可以全面实时准确的识别出各类垃圾注册以及账户被盗等异常行为，最大程度增加判断的准确性，最大限度地降低风险。
魔高一尺，道高一丈，网络欺诈的手段肯定是日新月异，花样翻新，这个世界上并没有最安全的解决方案，只有能够自身不断学习并升级的智慧型解决方案才是最佳解决之道。同盾互联网金融反欺诈行业解决方案具有“机器学习”能力，应用数据挖掘技术从多来源、高价值的数据中发现其统计特征及潜在的关联特征，并结合设备指纹、生物探针等技术的特征值构建特征矩阵，构建数学模型。使用合适的机器学习算法对数据集进行训练和测试，从而确定风险阈值和规则权重，以达到预测风险用户、实现风险行为实时管控的目的。
随着互联网金融业务的不断发展，每时每刻互联网上流动的资金规模已经达到令人难以想象的地步，保障交易安全，降低网络欺诈行为的重要性将日渐突显，市场对于风险管控和信用评估服务等业务有着强劲的需求，打击欺诈行为，保障网络交易安全将是互联网金融业务的基础。互联网金融企业、用户和安全管控与信用评估服务供应商如果不能面对互联网金融欺诈共同构筑一面安全之盾，再理想的互联网金融业务也将是一场水中月，镜中花。
