智能時(shí)代如何構(gòu)建金融反欺詐體系？

大數(shù)據(jù)風(fēng)控人工智能金融反欺詐

原創(chuàng) 小北 | 2018-03-26 08:06

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 3月24日，由DataFun、數(shù)據(jù)猿主辦，KTech孵化聯(lián)合主辦的《算法架構(gòu)系列活動(dòng)——智能時(shí)代：風(fēng)控及反欺詐體系搭建》在上海舉辦。本期活動(dòng)將話題聚焦在智能時(shí)代下反欺詐體系的建立上，邀請了極光、明特量化及中國平安的相關(guān)專家為大家分享大數(shù)據(jù)時(shí)代下風(fēng)控系統(tǒng)及反作弊體系是如何搭建的。...

來源：數(shù)據(jù)猿記者：小北

風(fēng)控由來有之，傳統(tǒng)的風(fēng)控由各機(jī)構(gòu)自己的風(fēng)控團(tuán)隊(duì)以人工的方式進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)控制。但隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的風(fēng)控方式已不能支撐機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)擴(kuò)展。而大數(shù)據(jù)對多維度、大量數(shù)據(jù)的智能處理，批量標(biāo)準(zhǔn)化的執(zhí)行流程，更能貼合智能時(shí)代風(fēng)控業(yè)務(wù)的發(fā)展要求，大數(shù)據(jù)風(fēng)控隨之盛行。大數(shù)據(jù)風(fēng)控是指通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的方法對作弊和欺詐方進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)提示。大數(shù)據(jù)風(fēng)控通過采集各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模分析，不僅提高了效率，還使統(tǒng)計(jì)結(jié)果變得更加有效。

3月24日，由DataFun、數(shù)據(jù)猿主辦，KTech孵化聯(lián)合主辦的《算法架構(gòu)系列活動(dòng)——智能時(shí)代：風(fēng)控及反欺詐體系搭建》在上海舉辦。

本期活動(dòng)將話題聚焦在智能時(shí)代下反欺詐體系的建立上，邀請了極光、明特量化及平安集團(tuán)的相關(guān)專家為大家分享大數(shù)據(jù)時(shí)代下風(fēng)控系統(tǒng)及反作弊體系是如何搭建的。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們擁有巨量的數(shù)據(jù)，但是面對 TP ，甚至 PB 級(jí)別的數(shù)據(jù)，企業(yè)是否真正做到了對數(shù)據(jù)的有效管理和挖掘？在本次活動(dòng)中，極光風(fēng)控中心高級(jí)數(shù)據(jù)分析師、高級(jí)售前工程師王頓就極光如何通過有效的數(shù)據(jù)清理和算法搭建高效的風(fēng)控系統(tǒng)，為大家進(jìn)行了主題為“1848-2018，不曾停止的淘金時(shí)代，巨量數(shù)據(jù)下的風(fēng)控”的分享。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控_人工智能_金融反欺詐-1

他將現(xiàn)在的數(shù)據(jù)熱類比為19世紀(jì)50年代興起的淘金熱。在智能時(shí)代，每一個(gè)大數(shù)據(jù)公司都是數(shù)據(jù)時(shí)代的淘金者，而極光就是一家為大家提供淘金工具、礦場和原材料的數(shù)據(jù)服務(wù)公司。極光成立于2012年，截止目前，極光已經(jīng)累積覆蓋60萬款app，110億移動(dòng)終端，服務(wù)于25萬開發(fā)者。極光的產(chǎn)品線包括三大體系：極光開發(fā)者服務(wù)、極光效果通、極光數(shù)據(jù)服務(wù)。開發(fā)者服務(wù)基于高效穩(wěn)定的SDK，節(jié)約開發(fā)資源、提升業(yè)務(wù)效率；極光效果通基于極光海量數(shù)據(jù)及精準(zhǔn)定向能力，在合適的場景將合適的廣告用合適的方式推給合適的人，提高客戶的互動(dòng)性。極光數(shù)據(jù)服務(wù)提供海量移動(dòng)APP運(yùn)營數(shù)據(jù)，助力企業(yè)主、投資者實(shí)現(xiàn)全方位對標(biāo)分析，洞察行業(yè)機(jī)會(huì)。

在介紹完極光的產(chǎn)品體系后，王頓就數(shù)據(jù)的“巨量”做了數(shù)字化的解釋。他指出，根據(jù)IDC的Digital Universe study 研究結(jié)果，從原始社會(huì)到2005年，人類創(chuàng)造了130EB的數(shù)據(jù)，到2010年，這個(gè)數(shù)字是1200EB，2015年是7900EB，預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到40900EB。人類目前在2天內(nèi)可以創(chuàng)造的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超過有歷史來到2003年所有的數(shù)據(jù)量，而且這一數(shù)據(jù)增速一點(diǎn)也沒有放緩。“我們不是沒有數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)太多。”

接下來明特量化CRO蘇建成為大家做了以“大數(shù)據(jù)+AI打造互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐體系”為主題的分享。

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他指出，現(xiàn)階段中國個(gè)人消費(fèi)支出的高速增長成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，消費(fèi)成為拉動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)增長的最重要驅(qū)動(dòng)力，但隨之而來的是金融欺詐數(shù)量的規(guī)模增長，詐騙的方式和手段也多種多樣。他認(rèn)為要在新形勢下建立有效的互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐體系，關(guān)鍵是大數(shù)據(jù)+AI。具體來講，交叉認(rèn)證、規(guī)制引擎、外部引擎、模型策略是構(gòu)建反欺詐決策體系的四種方法，常用的反欺詐方法有邏輯回歸、隨機(jī)森林、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)分布異常檢測、文本挖掘及模糊匹配、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析等。

金融反欺詐任重道遠(yuǎn)，蘇建成認(rèn)為在未來金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控會(huì)呈現(xiàn)出三大趨勢：1、欺詐套路層出不窮，反欺詐與其的對抗將長久存在；2、隨著國家對個(gè)人信息保護(hù)力度的加強(qiáng)，大數(shù)據(jù)反欺詐公司的數(shù)據(jù)來源會(huì)受到一定的影響；3、目前第三方反欺詐公司推出的服務(wù)產(chǎn)品有同質(zhì)化的特點(diǎn)，預(yù)計(jì)行業(yè)發(fā)展到后期會(huì)競爭加劇，最終會(huì)形成幾家專業(yè)化的行業(yè)巨頭。

最后一位為大家?guī)矸窒淼氖瞧桨布瘓F(tuán)上海壹賬通金融科技有限公司開放平臺(tái)智能風(fēng)控團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人陳燁，他的分享主題是“人工智能在風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用”。分享中，他詳細(xì)地為大家介紹了金融3.0時(shí)代人工智能技術(shù)如何在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域落地，以及Gamma智能風(fēng)控系統(tǒng)、智能企業(yè)預(yù)警等解決方案。

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他指出，金融領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入了以“人工智能+互聯(lián)網(wǎng)金融”為標(biāo)志的3.0時(shí)代。經(jīng)過AI的賦能，截止目前壹賬通金融共擁有24個(gè)產(chǎn)品系列，合作機(jī)構(gòu)突破2100家，貢獻(xiàn)了超10億C端交易量和超10萬億B端交易量，交易金額近8萬億元。

接下來他為大家介紹了Gamma智能貸款解決方案。該方案以人工智能為核心，借助區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等科技對信貸業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改造，推動(dòng)傳統(tǒng)貸款模式在獲客、審核、審批以及系統(tǒng)開發(fā)等四大方面進(jìn)行革新。

該方案共有7大核心產(chǎn)品，分別為智能渠道管理系統(tǒng)、智能進(jìn)件配置平臺(tái)、反欺詐平臺(tái)、智能微表情面審輔助系統(tǒng)、定制評(píng)分卡、智能風(fēng)控引擎以及終端產(chǎn)品——Gamma智能貸款一體機(jī)。

現(xiàn)場他提出了一個(gè)令人深思的問題：“互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)的風(fēng)控體系會(huì)被人工智能顛覆嗎 ”他認(rèn)為很難，“永遠(yuǎn)沒有完美的風(fēng)控，我們能盡量去做到的只有兩條：一是能用大數(shù)定律盡量分清好人和壞人；二是讓欺詐成本接近或者高于活力空間。”（文/小北）

來源：數(shù)據(jù)猿

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