图表1:中国金融行业划分
图表2:《国民经济行业分类与代码》中金融行业归属
图表3:欺诈的定义
图表4:金融欺诈的分类
图表5:《国民经济行业分类(GB/T 4754-2023年)》中金融反欺诈行业所归属类别
图表6:金融反欺诈专业术语说明
图表7:本报告研究范围界定
图表8:本报告的主要数据来源及统计标准说明
图表9:中国金融监管体系
图表10:中国金融反欺诈行业主管部门
图表11:中国金融反欺诈行业自律组织
图表12:截至2023年中国金融反欺诈行业国家标准汇总-云计算
图表13:截至2023年中国金融反欺诈行业国家标准汇总-大数据
图表14:截至2023年中国金融反欺诈行业国家标准汇总-人工智能
图表15:中国金融反欺诈即将实施标准-云计算
图表16:中国金融反欺诈即将实施标准-人工智能
图表17:截至2023年中国金融反欺诈行业发展政策汇总
图表18:国家“十四五”规划中金融反欺诈行业相关内容
图表19:2010-2023年中国GDP增长走势图(单位:万亿元,%)
图表20:2013-2023年中国工业增加值及增长率走势图(单位:万亿元,%)
图表21:2014-2023年全国固定资产投资额(不含农户)及其增长速度(单位:万亿元,%)
图表22:2023年各机构对中国GDP的预测(单位:%)
图表23:2023年中国综合展望
图表24:2013-2023年中国大陆人口数量增长趋势(单位:亿人,%)
图表25:2016-2023年中国大陆人口年龄结构变化情况(单位:%)
图表26:2013-2023年中国城镇化水平变化趋势图(单位:%)
图表27:2014-2023年中国网民规模(单位:万人,%)
图表28:2019-2023年我国手机网民规模及其占网民比例(单位:万人,%)
图表29:金融反欺诈行业主要技术手段
图表30:大数据在金融领域的应用
图表31:人工智能+金融行业落地八大智能场景
图表32:区块链技术在反欺诈领域应用
图表33:2015-2023年中国金融反欺诈领域相关技术专利申请及授权数量(单位:项)
图表34:截至2023年中国金融反欺诈相关技术专利申请人TOP10(单位:项)
图表35:截止到2021年中国金融反欺诈热门技术TOP10分布(单位:件,%)
图表36:2015-2023年美国GDP走势(单位:万亿美元,%)
图表37:2015-2023年欧盟27国GDP走势(单位:万亿欧元,%)
图表38:2015-2023年日本GDP走势(单位:万亿日元,%)
图表39:2021-2023年世界银行和IMF对全球主要经济体经济增速预测(单位:%)
图表40:全球金融反欺诈行业技术环境概况(单位:项)
图表41:人工智能反欺诈模式
图表42:国内外权威机构对2020年全球网络安全行业规模的统计(单位:亿美元,%)
图表43:2019-2023年全球网络安全行业市场规模(单位:亿美元)
图表44:2019-2023年全球工业信息安全市场规模变化趋势图(单位:亿美元)
图表45:全球工业信息安全应用行业市场规模(单位:百万美元)
图表46:全球金融反欺诈行业龙头企业区域分布(除中国外)
图表47:全球金融反欺诈行业市场竞争格局(单位:项,%)
图表48:美国SAS公司反欺诈安全智能业务模块分类
图表49:Socure Inc基本信息表
图表50:Socure Inc融资历程
图表51:2024-2029年全球金融反欺诈行业市场前景预测(单位:亿美元)
图表52:中国黑产欺诈产业链
图表53:2019-2023年欺诈造成单账户年均损失和总损失数据测算(单位:亿元)
图表54:2019-2023年欺诈造成总损失数据测算(单位:亿元)
图表55:不同领域金融欺诈行为举例
图表56:常见金融欺诈人群特性分析
图表57:常见金融欺诈作案手法特性分析
图表58:中国金融反欺诈行业发展历程
图表59:中国金融反欺诈行业市场主体类型及入场方式
图表60:中国金融反欺诈体系建设原则
图表61:金融反欺诈体系示意图
图表62:欺诈特征检测类型
图表63:欺诈风险处置手段
图表64:欺诈特征检测指标类型
图表65:欺诈调查分析类型
图表66:数字金融反欺诈生态体系
图表67:中国金融反欺诈产业链结构
图表68:中国金融反欺诈产业链生态图谱
图表69:中国金融反欺诈行业上游市场概述
图表70:2019-2023年中国网络安全设备市场规模情况(单位:亿美元,%)
图表71:2023年中国网络安全设备市场份额(单位:%)
图表72:2023年国内防火墙/VPN市场格局(单位:%)
图表73:中国网络安全行业状态描述总结表
图表74:2019-2023年中国网络安全软件市场规模情况(单位:亿美元)
图表75:2023年中国安全管理平台市场格局(单位:%)
图表76:金融反欺诈上游网络安全平台价格(单位:元)
图表77:中国网络身份认证信息安全发展特点总结
图表78:2012-2023年中国网络身份认证信息安全市场规模(单位:亿元,%)
图表79:USB Key产品主要竞争企业情况
图表80:2019-2023年我国安全服务市场规模情况(单位:亿美元,%)
图表81:中国网络安全服务市场格局
图表82:中国金融法欺诈行业数据源
图表83:通过SDK采集欺诈事件
图表84:多源异构数据集成模块构成分析
图表85:多源异构数据集成模块构成图
图表86:金融反欺诈体特征检测风险因子
图表87:中国金融反欺诈数据库技术(按数据类型)
图表88:中国金融反欺诈数据库代表性技术分析
图表89:中国金融反欺诈风险模型
图表90:智慧风控本质梳理
图表91:智慧风控的具体应用
图表92:智慧风控解决方案
图表93:全流程闭环策略体系
图表94:2013-2023年中国金融业增加值走势图(单位:万亿元,%)
图表95:2013-2023年金融机构人民币贷款余额(单位:万亿元,%)
图表96:中国金融行业反欺诈业务痛点
图表97:2019-2023年我国银行业景气指数盈利指数变化(单位:%)
图表98:联邦学习框架计算流程
图表99:银行与外部数据源对接示意图
图表100:2014-2023年中国网络支付用户规模情况(单位:亿户)
图表101:2016-2023年中国非银行支付机构网络支付业务规模情况(单位:万亿元,%)
图表102:盗用账号支付-欺诈过程
图表103:盗用账号支付-反欺诈过程
图表104:网络支付反欺诈技术可移植性分析
图表105:2018-2023年网络购物用户规模及使用率(单位:万人,%)
图表106:2011-2023年网络零售额及其增长率数据图(单位:亿元,%)
图表107:电子商务欺诈场景类型
图表108:移动设备唯一性甄别实时反欺诈方案功能
图表109:网络营销欺诈“羊毛党”的主要类型
图表110:网络营销优惠欺诈过程
图表111:网络营销优惠反欺诈过程
图表112:供应链金融欺诈过程
图表113:供应链金融反欺诈过程
图表114:2019-2023年中国消费金融市场规模及渗透率(单位:万亿元,%)
图表115:消费金融产业链地图
图表116:消费金融套现欺诈过程
图表117:消费金融套现反欺诈过程
图表118:2013-2023年中国保险行业原保险保费收入增长情况(单位:万亿元,%)
图表119:2014-2023年各险种保费收入情况(单位:亿元)
图表120:2013-2023年保险赔付支出及增长率变化情况(单位:亿元,%)
图表121:保险欺诈解决方案案例
图表122:传统计算方案与隐私保护计算反欺诈方案对比
图表123:基于隐私保护计算纵向联邦的银行交易反欺诈方案实践价值
图表124:横向联邦反欺诈模型指标对比
图表125:基于匿踪铲鲟技术提供银行间隐私黑名单查询服务
图表126:2023年中国金融反欺诈企业布局梳理(单位:亿元)
图表127:北京奇虎科技有限公司发展历程
图表128:北京奇虎科技有限公司基本信息表
图表129:截至2023年北京奇虎科技有限公司股权穿透图(单位:%)
图表130:2018-2023年三六零安全科技股份有限公司主要经济指标分析(单位:亿元)
图表131:2018-2023年三六零安全科技股份有限公司盈利能力分析(单位:%)
图表132:2018-2023年三六零安全科技股份有限公司运营能力分析(单位:次)
图表133:2018-2023年三六零安全科技股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)
图表134:2018-2023年三六零安全科技股份有限公司发展能力分析(单位:%)
图表135:2020-2023年三六零安全科技股份有限公司业务占比(单位:亿元,%)
图表136:2023年三六零安全科技股份有限公司销售区域占比情况按营收(单位:亿元,%)
图表137:三六零安全科技股份有限公司金融反欺诈业务布局及发展现状
图表138:北京奇虎科技有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表139:腾讯云计算(北京)有限责任公司发展历程
图表140:腾讯云计算(北京)有限责任公司基本信息表
图表141:截至2023年腾讯云计算(北京)有限责任公司股权穿透图
图表142:腾讯云计算营业收入情况(单位:亿元,%)
图表143:腾讯云的生态圈
图表144:腾讯云整体业务架构
图表145:腾讯云销售网络布局
图表146:腾讯云金融反欺诈业务布局情况
图表147:腾讯云金融反欺诈创新产品——安全天御(TenDI)智能风控服务
图表148:腾讯云计算(北京)有限责任公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表149:阿里云计算有限公司发展历程
图表150:阿里云计算有限公司基本信息表
图表151:阿里云计算营业收入及其增长情况(单位:亿元,%)
图表152:阿里云计算有限公司云计算产品/服务简介
图表153:阿里云整体业务架构
图表154:阿里云计算有限公司云计算行业解决方案
图表155:阿里云销售网络布局
图表156:阿里云金融风险防控解决方案
图表157:蚁盾反欺诈软件主要能力
图表158:阿里云计算有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表159:北京芯盾时代科技有限公司发展历程
图表160:北京芯盾时代科技有限公司基本信息表
图表161:北京芯盾时代科技有限公司业务布局
图表162:北京芯盾时代科技有限公司全渠道金融交易反欺诈解决方案的用户需求分析
图表163:北京芯盾时代科技有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表164:深圳市和讯华谷信息技术有限公司发展历程
图表165:深圳市和讯华谷信息技术有限公司基本信息表
图表166:截至2023年深圳市和讯华谷信息技术有限公司股权穿透图(单位:%)
图表167:2019-2023年深圳市和讯华谷信息技术有限公司经营情况(单位:百万元)
图表168:2023年深圳市和讯华谷信息技术有限公司整体业务架构(单位:%)
图表169:深圳市和讯华谷信息技术有限公司金融反欺诈方案介绍
图表170:深圳市和讯华谷信息技术有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表171:天云融创数据科技(北京)有限公司发展历程
图表172:天云融创数据科技(北京)有限公司基本信息表
图表173:截至2023年天云融创数据科技(北京)有限公司股权穿透图(单位:%)
图表174:天云融创数据科技(北京)有限公司整体业务架构
图表175:天云融创数据科技(北京)有限公司金融反欺诈方案介绍
图表176:天云融创数据科技(北京)有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表177:深圳市中新赛克科技股份有限公司发展历程
图表178:深圳市中新赛克科技股份有限公司基本信息表
图表179:截至2023年末深圳市中新赛克科技股份有限公司股权穿透图(单位:%)
图表180:2018-2023年深圳市中新赛克科技股份有限公司主要经济指标分析(单位:亿元)
图表181:2018-2023年深圳市中新赛克科技股份有限公司盈利能力分析(单位:%)
图表182:2018-2023年深圳市中新赛克科技股份有限公司运营能力分析(单位:次)
图表183:2018-2023年深圳市中新赛克科技股份有限公司偿债能力分析(单位:%,倍)
图表184:2018-2023年深圳市中新赛克科技股份有限公司发展能力分析(单位:%)
图表185:2020-2023年深圳市中新赛克科技股份有限公司整体业务架构(单位:亿元,%)
图表186:2020-2023年深圳市中新赛克科技股份有限公司销售网络布局(单位:亿元,%)
图表187:深圳市中新赛克科技股份有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表188:索信达控股有限公司发展历程
图表189:索信达控股有限公司基本信息表
图表190:2018-2023年索信达控股有限公司总收入和净利润情况(单位:亿元)
图表191:索信达控股有限公司整体业务架构
图表192:索信达控股有限公司智能反欺诈服务优势
图表193:索信达控股有限公司AI创新中心“1+3”研发体系
图表194:索信达控股有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表195:杭州东信北邮信息技术有限公司发展历程
图表196:杭州东信北邮信息技术有限公司基本信息表
图表197:杭州东信北邮信息技术有限公司整体业务架构
图表198:杭州东信北邮信息技术有限公司的金融反欺诈产品图示
图表199:杭州东信北邮信息技术有限公司的金融反欺诈产品应用场景
图表200:杭州东信北邮信息技术有限公司的专利技术研发情况
图表201:杭州东信北邮信息技术有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表202:北京捷软世纪信息技术有限公司基本信息表
图表203:北京捷软世纪信息技术有限公司整体业务架构
图表204:北京捷软世纪信息技术有限公司捷软电子支付风控系统架构
图表205:北京捷软世纪信息技术有限公司捷软电子支付风控系统功能
图表206:北京捷软世纪信息技术有限公司专利与资质情况
图表207:北京捷软世纪信息技术有限公司金融反欺诈业务布局优劣势分析
图表208:中国金融反欺诈行业驱动与制约因素分析
图表209:灰黑产业发展趋势
图表210:中国金融反欺诈行业发展趋势
图表211:中国金融反欺诈行业市场进入壁垒分析
图表212:中国金融反欺诈行业投资风险预警
图表213:中国金融反欺诈行业市场投资价值评估
图表214:中国金融反欺诈行业投资机会分析
图表215:中国金融反欺诈行业投资策略与建议
图表216:中国金融反欺诈行业可持续发展建议