基于规则的防范机制也是金融企业的常用应对措施，这些平台会通过设置一些活动的隐形规则、投资门槛和活动陷阱，尽最大努力去拉长羊毛党投资资金在平台上的周期时间，降低薅羊毛的整体收益，但期间往往会出现规则设置僵化等问题。
目前基于用户数据的反欺诈模式中，国内的反欺诈服务商大多以数据验证和交叉比对为主，但无法深入用户内部生产环境，由此也无法在规则优化，模型训练，欺诈确认等方面行成闭环，对用户风险的预判容易出现偏颇。另外一些平台会把数据资产当作自己的隐私，不希望平台的核心数据脱离平台本身，于是在打击反欺诈团伙时导致很多第三方监控产品能获取的用户数据极少，监控效果往往不理想。
由此来看，传统的金融反欺诈模式只能实现一定程度的“未雨绸缪”，并不能很好的解决风险大数据的缺失、或因共享不足等构筑反欺诈“防护网”的核心难点。
大数据反欺诈走上舞台，并逐步成为金融反欺诈核心
“薅羊毛”现象的出现，给互联网金融发出了一个明确的信号：金融欺诈已经成为了行业健康发展不可忽视的风险。据悉在一些P2P公司，恶意欺诈产生的损失占整体坏账的60%，可见要推动行业健康发展必须要有效实现金融反欺诈。
在这种金融风险盛行的大环境下，为行业提供风险控制及反欺诈服务的第三方服务商阵营也得以迅速成长和壮大。以芝麻信用、腾讯征信、极光大数据等为代表的新一批大数据公司依托跨行业、多维度的海量数据沉淀以及强大的数据挖掘、分析和预测能力，提供反欺诈服务，羊毛党开始慢慢退场，行业迎来新的发展希望。
在反欺诈领域，大数据也有了新的属性——即货币价值。例如某个企业用了大数据产品后，其违约率降低了多少百分比，降低了多少损失，然后能够愿意为这个损失付出多少，这便是反欺诈产品的货币化空间，所以大数据的货币化属性也就是价值属性，数据产品的货币化，最终还是取决于产品给客户带来的价值。而大数据反欺诈正在以三个维度的引领凸显其价值，为行业构筑了一道反欺诈防线。
一、更高的输入数量和质量
传统金融反欺诈模式的数据往往在多样性、实时性、完整性、准确性和真实性上存在比较大的问题，而大数据可以通过全行业无差别服务的资源积累为金融反欺诈前期的信息验真提供更多和更高质量的数据。
在此方面，极光大数据无疑是霸主级的存在，其成立近6年来服务了超过50万款移动应用，累计覆盖超过 70 亿个移动终端，月独立活跃设备超过7亿，产品覆盖了中国国内 90% 以上的移动终端，也正是由于其庞大的数据量，整个评估过程完全在可以极光自有的数据源中进行，金融企业甚至无需共享自身的敏感数据即可完成评估，很好的补充了传统金融反欺诈用户数据模式中平台数据源的敏感性问题。据悉目前极光大数据反欺诈服务已经覆盖了 3600万风险用户，分析了3亿多个风险行为，识别出超过1700万 的 “羊毛党” 用户群。
二、更精准的欺诈模型
评判反欺诈服务质量好坏的关键一环便是模型的准确度，目前大数据反欺诈平台的一大作用就是帮助企业优化自己的欺诈模型，为金融企业的借贷行为及产品决策提供更精准的建议。
极光大数据和业界知名合作伙伴联合开发并提供金融领域反欺诈因子，能够帮助金融企业提升企业授信、反欺诈管理等的数据挖掘模型的质量，从而优化风控结果。
而XCloud风险云也推出基于SNA社交网络分析的团体欺诈和关联风险强甄别服务，为客户完成从个体风险到网络全局风险的识别能力升级等等。
三、更人性化的服务内容
在大数据的加持下，金融反欺诈领域的服务更显人性化。极光大数据通过每日TB 级的数据采集、清洗、加工、分析，形成移动互联网领域权威的海量数据资源，采用API的方式进行系统无缝集成，极大提升了金融客户部署产品的整合效率和应用效率，并以设备为中心，采用弱变量因子，有效避免人为欺诈导致的识别误差，服务更显高端；而360金融大数据安全体系则在网上银行、电子支付、ATM、信用卡等多个业务领域主题反欺诈上都能做到监测、控制反馈、响应处置等统一全面的风险管理。
由此看来，随着互联网金融的迅猛发展，金融欺诈的风险也越来越高，尤其是以“羊毛党”为代表的金融欺诈团队更是成为了整个互联网金融行业的灾难。然而传统的金融反欺诈却并不能有效抵抗这种金融风险，大数据金融反欺诈走上历史舞台，并为整个未来新金融的发展保驾护航，它也将会让羊毛党们的黄粱美梦最终破碎。
