反诈系统运行机制与成效 - 国家反诈中心2023年累计下发资金预警指令940万条 公安机关见面劝阻1389万人次 拦截诈骗电话27.5亿次和短信22.8亿条 处置涉诈域名网址836.4万个 紧急拦截涉案资金3288亿元 [1] - 反诈系统由公安部 刑侦局联合国家反诈中心研发底层模型 三大电信运营商基于统一框架定制省级风控系统落地执行 [9] - 某省级运营商2024年通过反诈模型识别200多万个涉诈嫌疑号码 对9万个号码管理停机 对38万个号码做呼叫限制 2020-2024五年间累计管理停机371.7万个号码 呼叫限制213.8万个号码 [10] 用户被误伤案例与原因分析 - 用户大白新办副卡8天后因"通信异常"被限制功能 需二次实名认证后恢复 原因可能是风控误伤或二次放号遗留标签 [2] - 胡女士因短时高频拨打同一号码触发预警模型 两次被封停 需提供承诺书及证件照片远程解封 归因于跨省通话行为触犯风控阈值 [4] - 风控模型主要监测短时高频呼叫 跨省漫游后立即活跃 新卡活跃度 终端频繁更换等行为特征 以及社交关系网络异常等关联风险 [8] - 误伤本质是模型灵敏性与用户体验的平衡问题 系统阈值设置严苛导致防御性误伤 小比例误伤难以完全避免 [8][9] 反诈政策与技术要求 - 《反电信网络诈骗法》要求电信经营者监测识别异常电话卡 对改号电话和非法设备进行处置 号卡实名制和涉诈管理是高压红线 [5] - 运营商配合断卡行动需处理公安流转的涉诈号码 进行信令监控 建立反诈模型通过大数据分析主动发现嫌疑号卡 [6] - 两部委要求电信企业建立二次实名认证机制 对高风险电话卡24小时内核验 逾期未通过则暂停功能 [11] - 当前模型依赖通话频次 时空轨迹 入网时长等表层数据 缺乏用户意图识别能力和正常非常规行为豁免机制 [13] 技术优化方向与建议 - 需从规则引擎升级为意图识别AI 减少对行为阈值依赖 公示高敏场景规则 开放反诈模型沙盒供公众测试风险等级 [13] - 应建立用户画像分级系统 为老号配置更高信任度阈值 引入声纹识别 通话语义分析等多模态验证 开放用户自主报备场景 [13] - 终极目标是实现手术刀式精准防御 通过技术迭代降低误判率 [14]