在進入全面信息化時代之後，街上的小偷、公交車上盜竊、偷錢包偷手機的情況都大幅度的降低了，因為連小偷都知道現在人身上沒有「錢」，都在手機或者卡裡，即使是盜取了被人的錢包也沒有用，還將面臨很大的風險。所以時至今日，最主要的詐騙手段便轉變為了電信詐騙，其中電信詐騙的主要陣地就是電話電信詐騙，通過打電話的方式，誘導用戶一步步的走向詐騙集團設計好的圈套，那麼面對電信詐騙，真的只能靠用戶自己的警惕性來避免嗎，有沒有辦法從源頭，或者是監管的層面來解決問題，答案當然是肯定的。
雲計算快速發展的今天，不僅僅是中小企業，運營商和政府部門也都紛紛實現了上雲，在雲計算，雲安全的大家庭裡，自然也有反詐的一席之地。
反詐系統更多的作用的提升監視能力，能夠快速發現問題並預警，在造成財產危害之前就能夠及時發現，一邊對用戶預警一邊展開對詐騙組織的抓捕工作。就如同「鷹眼」一般24小時緊緊的盯著電信詐騙，隨時發現及時採取措施。接下來就通過騰訊的鷹眼反電話詐騙系統來看一下如何從根源上解決電信詐騙。
根據目前的統計來看，電信詐騙類型中，最多的是冒充公檢法，電商訂單詐騙和仿冒領導熟人詐騙。那麼如何防止詐騙，就需要基於信息流大數據構建態勢和輿情感知，通過信息流和資金流阻斷黑產。首先通過態勢感知和輿情監控來對形成信息流大資料庫，在運營商和網際網路設置反欺詐節點，並結合司法和監管，在發現問題之後及時的報警完成對詐騙組織的偵緝和抓捕。
結合以上特點，「鷹眼」準時的對話單數據接收，實時監測出深度受騙的用戶和淺度受騙的用戶直接發布提醒，提升用戶的防騙意識。另一方面在檢測出騷擾電話和詐騙電話後從運營商層面直接將惡意號碼關停，從根源上對其進行制止。
並且採用了結合AI技術來檢測詐騙電話，在話單接入之後首先形成基礎的數據池，一方面通過基礎特徵、活躍分析、好友分析、號段分析和地域分析幾個方面形成號碼的信用畫像，然後再結合其中的通話行為形成行為庫，主要是使用詐騙序列模板和關聯繫列分析兩種方式。在形成了一個大數據池之後便為檢測提供了數據基礎。
之後便是預處理，結合樣本工程和特徵工程預處理的數據再通過機器學習算法將好友圈也就是電話白名單篩選出來，然後加之防誤報策略建立白模型，最終經過沉澱剩下來的便是有一定風險的電話，就可以對其進行追蹤或者採取其他措施。
通過「鷹眼」的加持便能夠實現從根源上預防和解決電話詐騙問題，準確率可達到99%，實現實時檢出並進行個性化勸阻。