金融诈骗犯罪

摘要： 非法占有目的的证明标准一直是金融诈骗犯罪中的核心问题,其认定难点包括主观目的主要依靠事后行为进行推定、法律条文相对有限且适用标准难统一、案情刑民交叉且核心事实难穿透等.基于此,有必要对现有证明方法和证明标准进行完善,运用穿透式审查方法厘清刑民边界,运用证明和推定二元法综合判断行为人主观故意,准确把握非法占有目的产生时间,在立法中注重增加反向列举,同时充分发挥指导性案例作用,以对现实中易出现的错误做法进行纠偏.

摘要： 随着互联网技术的发展,大数据时代已然到来.大数据技术在给人们带来生活便利的同时,也引发了新型的金融诈骗犯罪.大数据时代下,金融诈骗犯罪存在着假借金融平台外衣、利用随机数据团组、责任影响因素多元、社会危害组成复杂等特点.当下金融诈骗犯罪唯数额论的单一构罪标准存在着无法全面反映金融诈骗行为的社会危害性、无法应对风险社会下的新型风险、刑法条文内部规定欠体系化等明显缺陷.基于此,对大数据时代下金融诈骗犯罪的构罪标准进行修正、构建金融诈骗犯罪多元化构罪标准迫在眉睫.具体而言,在修正金融诈骗犯罪的构罪标准时,除了数额因素外,还应当关注金融诈骗行为的影响范围,以及加重情节中的其他认定因素.同时,以大数据时代下金融诈骗犯罪构罪标准的修正为切入点,刑法应当对大数据时代新的犯罪形式、态势进行充分的回应,从改变金融刑法的立法范式、注重对涉数据犯罪链的整体打击、提倡"软法"之治与刑法谦抑性的坚守这三方面进行进一步的修正,以达到刑法"惩罚犯罪、保护人民"的目的.

摘要： 十九大以来,党中央提出了打好“三大攻坚战”的重要指示和要求。在“三大攻坚战”中,排在第一位的是打好防范化解重大风险攻坚战,其中的重点是防控金融风险。金融诈骗犯罪是引发金融风险的重要诱因,不仅严重侵害正常金融管理秩序,而且极易导致涉众社会风险发生。为此,《罪名精解》近期将专门就金融诈骗犯罪进行解读,本辑选取的罪名是信用卡诈骗罪。

摘要： 十九大以来,党中央提出了打好“三大攻坚战”的重要指示和要求。在“三大攻坚战”中,排在第一位的是打好防范化解重大风险攻坚战,其中的重点是防控金融风险。金融诈骗犯罪是引发金融风险的重要诱因,不仅严重侵害正常金融管理秩序,而且极易导致涉众社会风险发生。为此,《罪名精解》近期将专门就金融诈骗犯罪进行解读,本辑选取的罪名是集资诈骗罪。

摘要： 随着社会经济的发展,社会公共事务变得愈加繁复,之前简单的生活习惯已经不能满足处理这些事务的要求,这就需要产生新的行为标准与判断规则.本文对金融诈骗犯的罪与非罪的进行实证研究阐述观点.在我国社会主义市场体制的发展进程中,金融市场机制的运作基础和环境尚未完善,人独立意识的成长和有关法规和社会监督机制的不配套是滋生金融诈骗犯罪的诱因,多种因素的共同作用下促进了金融刑法的规范与完整.

摘要： 自2000年以来，随着我国金融、电信和互联网的迅速发展，涉电信、网络的新型金融诈骗犯罪迅速在我国产生和蔓延。特别是近几年来，借助于手机、固定电话、网络等通信工具和现代网银技术实施的非接触式诈骗犯罪高发，给人民群众造成了巨大的财产损失。据报道，2008年广东、福建、北京、上海四省市居民因电信诈骗被骗走的钱财高达6亿多元，而2009年仅北京市民被电信诈骗骗走的钱就高达3．2亿元。诈骗分子的触角已经延伸到全国各地，涉电信、网络新型金融诈骗已经成为社会治安的突出问题。

摘要： 本文对中法金融诈骗犯罪的犯罪客体、犯罪客观方面、犯罪主体、犯罪主观方面进行了比较分析；对金融诈骗犯罪的相关刑事政策，如：预防、刑事制裁进行了比较分析。本文文总结了我国针对金融诈骗犯罪的立法模式，犯罪对象的确定，对金融诈骗犯罪的刑事反应对策及金融诈骗犯罪既隧未遂的处罚。

摘要： 金融诈骗犯罪是数额犯,其犯罪数额对本类犯罪的定罪量刑都具有重要意义。最高人民法院、最高人民检察院和公安部虽然分别的本类犯罪“数额较大”的标准作出了解释,笔者认为上述解释是不符合立法精神和有悖刑法理论的。刑法典所规定的“数额较大”,既可理解为非法所得的实际数额,也可理解为行为人主观上所预期的数额,但两者在定罪量刑中的意义不同。前者是我们认定犯罪的完成形态与未完成形态的标志,后者是我们认定罪与非罪的标志。

摘要： 保险诈骗罪是一种新型的金融诈骗犯罪。市场经济条件下,保险诈骗罪严重损害金融体制改革,破坏保险事业的健康发展,文章对保险诈骗罪客观行为中的几个问题展开探讨,以期对司法实践中此类问题的认定能有所裨益。

摘要： 本发明公开了一种基于网络流量的电信网络诈骗犯罪欺诈识别方法，分析用户行为特征，通过挖掘用户的显性行为特征与用户与服务器交互的隐性行为特征间的关系，获取频繁项与关联规则，结合随机森林算法监督学习，判断行为序列的被害性。本发明方法主要贡献：采用随机森林算法结合行为特征关联，解决行为稀疏、关系不明确与某些行为无法表达真实意图的问题，达到精确的预测网络行为序列的被害性的目的。

摘要： 本发明实施例公开了一种金融诈骗识别方法，用于解决现有FDS在降低Concept drift影响同时难以满足即时侦测要求的问题。本发明实施例方法包括：获取目标用户的当前交易行为数据；将所述当前交易行为数据输入底层分类器，得到所述底层分类器输出的判定结果。本发明实施例还提供一种金融诈骗识别系统。

摘要： 根据本发明的实施例，本文描述了一种用于检测信用卡的欺诈使用的方法。在可能的欺诈使用被检测到的情况下，发行商或其它责任方，例如第三中介方，临时地停止信用卡帐户。这可以例如通过人为地设定超过信用卡的信用限度或者临时地关闭信用卡帐户来实现。在一些实施例中，发行商或责任方可以发送警告消息和/或向客户的移动电话报警通知客户的信用卡的即将临时暂停。

摘要： 本发明提出针对身份冒充类电信网络诈骗犯罪的社工机器人模拟方法，属于人工智能/社会工程学领域。具体为：首先，根据实际需求设置关于公司财务人员的社工机器人，并配置用户属性。然后，社工机器人根据真实受骗人常见信息披露过程，将自身的个人信息泄露给诈骗人员；并根据真实受骗人的行为，构建符合社工机器人基本人设的数据库。最后，诈骗人员根据泄露信息联系社工机器人进行聊天，社工机器人收集大量存档的聊天内容，利用诈骗模板进行分析。本发明使用社工机器人可以大大节省警力，提高犯罪人员攻击行为收集效率、也变向保护了其他潜在受害人；为案件侦破和定罪提供有力的依据。

摘要： 本发明公开了一种基于网络流量的电信网络诈骗犯罪欺诈识别方法，分析用户行为特征，通过挖掘用户的显性行为特征与用户与服务器交互的隐性行为特征间的关系，获取频繁项与关联规则，结合随机森林算法监督学习，判断行为序列的被害性。本发明方法主要贡献：采用随机森林算法结合行为特征关联，解决行为稀疏、关系不明确与某些行为无法表达真实意图的问题，达到精确的预测网络行为序列的被害性的目的。

摘要： 本发明公开了一种反电信诈骗方法，将刷脸识别法和验证码法相结合，转账汇款时，收款人不仅要刷脸识别比对，确认收款人真实身份，从而认定收款人是否为账户本人，同时，汇款人和收款人都要输入双方约定一个四位数字组成的验证码才能完成转账汇款，即刷脸识别和验证码双保险法，此法将有效遏制和打击电信诈骗犯罪，保护人民群众财产安全，消除电信诈骗这一社会公害。

摘要： 本发明提供了一种网络金融反诈骗方法、装置、设备、介质和程序产品，网络金融反诈骗方法包括：获取用户基本信息以及用户历史行为，并得到用户行为模型；获取金融诈骗案例信息，并得到诈骗金融特征；获取用户转账信息，根据与所述用户行为模型以及所述诈骗金融特征之间的关系，控制用户转账。在本公开提供的实施例中，根据用户基本信息以及用户历史行为，得到用户行为模块，以判断用户的金融行为，同时获取金融诈骗案例信息，提取诈骗金融特征，在用户转账时，同时与用户行为模型及诈骗金融特征进行对比，判断其转账是否符合用户的正常行为，同时是否符合诈骗的特征，进而控制用户转账，保证其正常转账的同时，又能防止被诈骗导致的经济损失。

摘要： 本发明公开了一种实现金融反诈骗规则引擎的系统和方法，包括基础平台层用于模型训练和数据分析，基于底层的大数据及人工智能算法，构建银行端的规则配置平台；模型数据层用于提供相关模型和数据；基础引擎层用于计算所述模型数据层的各种基础特征；决策层用于根据输入模型数据和基础引擎层的结果进行判决。有效减少全国反电诈管控领域各级、各部门的现有信息系统重复建设的投入成本；能够守护人民群众个人财产安全，间接保障可支配收入流向实体经济；显著提高我国防范和处置诈骗分子利用金融渠道洗钱分赃的能力。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链的防护金融诈骗的网络流量监测方法及装置，涉及区块链及移动互联技术领域，该方法包括：在区块链的防护金融诈骗公共账本中，获取域名黑名单，并导入网络流量监测装置的黑名单库；当移动终端访问弹窗或者消息中的链接时，生成访问请求数据包，并发送至网络流量监测装置；在网络流量监测装置收到访问请求数据包后，进行数据包拆分校验，获取报文头中的访问域名；将访问域名与黑名单库进行比对查询，若在黑名单中，判定存在金融诈骗风险，中断访问请求数据包的转发，并向移动终端发送提醒消息；若不在黑名单中，放行访问请求数据包；本发明可以对用户的移动终端防诈骗进行统一保护，降低用户被金融诈骗的风险。

摘要： 本发明提供了一种基于关系图的金融医疗保险诈骗预警方法，所述方法对医疗实体及实体间的统计相关数据之离散分布进行构图，通过对其关系网络进行分析，利用传播算法迭代寻找欺诈嫌疑人，并重新构图利用用户画像缩小嫌疑人范围，进一步筛选出具有欺诈行为的团伙，以便于相关人员分配资源推进下一步的调查。同时提供了一种用于执行上述基于关系图的金融医疗保险诈骗预警方法的金融医疗保险检测装置及终端。本发明利用图计算技术分析医疗保险关系网络，不需人工设定规则，能够实现更加高效、快速、灵活的欺诈侦测，满足相关行业的需求。