第三步：洗料。注册完账户，绑定银行卡之后，黑产团伙会网购高价值物品，比如黄金、手机等。并通过对来电和短信进行拦截，或者设置呼叫转移，使得商品到达欺诈团伙手中。

第四步：变现。通过地下销赃网络，将购买来的物品变现、分赃。

沈晓春称，从反欺诈的角度来审视这个案例，主要运用了行为序列、生物探针和关系图谱技术对支付环节的前中后期进行了风险预判。

首先，行为序列技术发现了购买记录的异常。行为序列技术记录了该学生在平日购物时的购物金额、浏览时长、对比行为等因素，发现他平时的购物金额一般不超过1000元、通常都要花时间进行同类对比、寻找优惠券等等，而这次仅浏览了几分钟便下单购买昂贵的商品，所以马上触发了预警。

其次，生物探针技术发现本次购买行为与往常不同。生物探针技术能够根据用户使用APP的按压力度、手指触面、滑屏速度等多个指标，判断用户的使用习惯，因此，检测出本次购物中的异常使用情况。

最后，关系图谱技术，通过用户关系估算用户的信用，同时周围与之相关人的信用影响到对该用户信用评估。通过关系图谱技术进行分析，可以发现该学生对此次购买的贵重商品的需求并不高，因此也触发了预警。

在供应链金融方面企业欺诈也屡见不鲜，供应链条上的企业，似乎看起来好像风险更透明一些，但是过去也有很多很惨痛的教训，比如前几年的钢贸企业质押贷款暗藏的风险。

京东金融供应链金融事业部信用与风险管理部负责人王越国表示，除了大量积累数据和经验之外，物联网和区块链技术也可以有所助益。比如一个养鸡场按传统方式很难获得贷款，但如果能通过物联网实时掌握鸡舍的温度、投放消耗的饲料这些动态体系，就类似装上了电表、水表，有很多动态监控的数据，那么这些数据能为其增信。

而区块链同样解决欺诈问题。王越国对澎湃新闻表示，最典型的例子就是报表，现在财务报表是按年记录或者按季度记录的，按年披露的报表经过各种复杂的抽象形成的，但是用区块链这种方法，很多底层都会有痕迹，不可篡改，而且会有相关的时间戳，这为后面的反欺诈工作提供了大量的数据基础。

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