金融机构典型欺诈场景
在金融领域，设备指纹技术被广泛应用于反欺诈场景中。通过分析用户的设备指纹信息，银行或金融机构可以识别出异常登录模式或交易行为，如从未知设备或地理位置进行的交易，或者短时间内从多个设备发起的交易。一旦发现异常行为，系统可以立即触发警报，并采取相应的预防措施，如要求二次验证或暂时冻结账户。
电信诈骗保护
电信诈骗，利用电信网络技术手段，通过远程、非接触等方式，诈骗公私财物的行为。保护电诈第三方受害者，是金融机构服务客户的题中之意，也是履行法律法规要求的必要工作。电诈流程包括如下三步：诈骗准备、诈骗实施、资金转移。
涉赌涉诈防控
网络赌博外在形式多样（例如赌球、赌马、骰宝、轮盘、网上百家乐等），但“庄赢客输”“十赌十输”是赌场的“不变规律”，极具欺骗性和危害性。在我国，无论是参与或组织网络赌博，均为违法犯罪行为。
随着国家对支付行业的整治愈加严格，过去由赌客直接将赌资转至赌博平台的资金通道被一一封堵，为了降低被追踪、管控的风险，赌博、诈骗团伙在收到非法资金后，往往会通过多层账户迅速分拆转移，由此，“跑分”黑灰产逐渐兴起。
涉赌涉诈防控，指金融机构及时检测、管控参与赌博、诈骗的嫌疑账户，以避免自身成为非法资金转移的通道，降低潜在的处罚风险。
互联网贷款授信风险防控
相比贷款授信核心判断来源于线下的贷款，互联网贷款在线上自动受理贷款申请并开展风险评估，从而完成授信审批、合同签订、贷款支付、贷后管理等核心业务环节操作。因为准入门槛相对更低，互联网贷款逐渐吸引了大批欺诈分子骗贷套现，为金融机构带来了财务风险与损失，同时也损害了金融系统的稳定性。互联网贷款欺诈形式多样，如虚假申请、恶意申请、中介代办等，从欺诈主体看，也可以分为第一方欺诈、第二方欺诈、第三方欺诈。其中，骗贷已形成了包含信息盗取、伪造、中介助贷、贷款资金安全转移等环节的成熟链条，且运作模式复杂，成为了金融机构风控部门不容小觑的对手。
营销反欺诈
在转向互联网营销模式的过程中，金融机构投入了大量营销资源，黑灰产也因此闻风而至，并通过各类欺诈手段进行套利变现，在造成金融机构损失的同时，也影响了正常用户的使用体验。具体来说，金融机构在营销过程中会通过小额红包、优惠券等方式进行新用户获客及老用户唤醒，这一过程中所谓的“羊毛党”会操纵大量账号仿冒新用户，参与营销活动，获取优惠券奖励，或者通过收取费用代人下单，从而获取利益，最终导致营销活动失败。
黑产的攻击手段在不断演进，为实现全面监控与实时决策，不少金融机构除了不断加强设备指纹、人机识别、知识图谱与机器学习等技术的建设，还引入互联网系统的数据，进行（有/无监督）机器学习建模，形成账号、设备、IP 和历史行为的黑产知识图谱，对用户身份进行风险防控。