電信領域的欺詐形式不斷更新，其隱秘性和復雜性也使得風險防控難度系數(shù)不斷升級。欺詐不僅會對消費者造成損失，運營商也會因此面臨嚴重的損失以及接連不斷的負面新聞。高梅表示，解決詐騙問題的關鍵在于構建信用評級體系，強化防控意識，豐富防控手段，落實風險防控。

一、業(yè)務風險無處不在 負面影響接連不斷

漫游業(yè)務方面欺詐頻發(fā)并且欺詐手段層出不窮，防不勝防。國際分成是犯罪分子近幾年來最常見的獲利方式，也是全球運營商共同的難題。電信領域的欺詐形式不斷更新，其隱秘性和復雜性也使得風險防控難度系數(shù)不斷升級。僅一年全球欺詐損失估算金額就高達381億美元，占全球電信運營商總收入的1.69%，而很多漫游收入也僅占電信運營收入2—3%。這就意味著如果風險防范不到位，企業(yè)的很多業(yè)務相當于白做。

頻發(fā)的欺詐事件造成多方面的影響，對于運營商來說，不僅遭受巨額的經(jīng)濟損失，還會讓用戶滿意度下降，品牌聲譽受損，帶來嚴重的負面社會影響。對于用戶來說，首先是信息泄露帶來的安全隱患，另外詐騙造成的經(jīng)濟損失也會影響用戶對運營商業(yè)務的感知。

二、構建信用評級體系 塑造健康生態(tài)

高梅結合兩個具體案例分析了應該如何進行風險的防控，首先關于運營商可能產生的資費倒掛問題，她指出在資費套餐正式推出之前先進行小范圍模擬演練以及進行資費調整方案降低風險都是防控資費倒掛的有效手段；另外如果事先風險防控做的不到位，在復雜的國際漫游場景下，不法分子的套利就顯得比較容易，這個時候進行欺詐事件的掃描，探別風險和及時做預警處理是必不可少的三大步驟。

一切欺詐防治的核心就是要找出異常的數(shù)據(jù)行為，首先的核心和基礎關鍵就是要獲取漫游用戶的數(shù)據(jù)話單，其次就是基于用戶的漫游數(shù)據(jù)找出異常點，找到風險點。為了預防高額欺詐，運營商利用了機器學習的算法，實景網(wǎng)絡，模擬演練很多復雜的場所，利用這些數(shù)據(jù)可以對用戶行為數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，找出其中數(shù)據(jù)和行為異常的用戶，結合黑名單庫、行為使用評級的結果做下一步的預警處理和跟蹤，盡快把風險防止住。

高梅提到了用戶信用評級體系，因為用戶信用評級體系在整個風險防治的工作體系里面，具有獨特的價值和意義。通過對用戶的基礎數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)去構建一套用戶信用評級體系，定期更新動態(tài)，提高用戶信用評級結果的精準性，運用在高額欺詐風險防治的工作中，能夠讓風險防治更快速、更有效，這套方案的運用就需要對于不同層級的用戶可以采取不同的處理措施。

三、風險防治 行之有道

1、從點到面 強化防控意識

建立風險防控意識是關鍵，它是任何行動實踐的基礎。而實踐則需要不斷豐富風險防治知識體系，并構建一套與之相對應的預警防治管理體系。

2、快速精準 豐富防控手段

風險很難捕捉和洞察，建立一套快速應急的處理機制和流程方法顯得非常重要。遵循國際標準，聯(lián)合合作伙伴，去協(xié)同開展風險防治的工作，就能保障各方快速解決突發(fā)風險。另外，實時監(jiān)控、及時預警充分利用專家團隊的人工經(jīng)驗，可以快速有效開展風險防治的工作。

3、協(xié)同發(fā)展 共享防控經(jīng)驗

欺詐防治不是單方面能做好的事，只有通過經(jīng)驗傳遞、知識共享，打破信息孤島，協(xié)同行動，才能持續(xù)構建良好、健康的業(yè)務發(fā)展生態(tài)環(huán)境。