近日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导的、上海市长宁区青年联合会和亿欧公司主办的2019全球新经济年会于6月12日至14日在上海世贸展馆盛大举行。大会以“科创引领智能新时代”为主题,聚焦科创板、5G、智能制造、金融科技等创新热点。特别是金融科技论坛,与会嘉宾在“开放银行”、“场景金融”、“产业互联网”等方面的思维碰撞为科技创新企业探索金融科技赋能、落地银行业带来了极具价值的参考,现场座无虚席,掌声不断。
DataVisor维择科技中国区总经理吴中受邀出席2019全球新经济年会之金融科技论坛,并作“借助无监督学习技术,AI在金融科技行业风控中的应用和优势”主题演讲。
黑产链条结构完整且专业
黑色产业链发展至今,已经从个人行为,转变为专业的犯罪团伙活动。他们打通上下游,且有庞大的黑色产业市场。其中不乏有许多黑产中介,既会控制账号和身份信息,又了解如何渗入业务各环节中去做大规模攻击,这些攻击包括盗取身份、欺诈开户、套现交易、非法集资等等。
“黑产链条是一个比较完整的结构,从上游的技术手段,比如卡商、打码平台,到中游的代理IP、外包服务,再到下游的职业刷单,来完成一整套‘薅羊毛’的操作”,吴中在演讲中谈到。
如今黑产不仅设备先进,从攻击的战略上看,也是愈发狡猾。他们会根据不同的场景制定不同的攻击战略,比如在社交电商领域,金额较小时,他们会先用少量账号去试探平台的风控规则,再通过批量账号进行大规模攻击。而在金融行业,金额一般较大,他们则会尽力伪装自己的身份,潜伏更长的周期,“心不浮气不躁”地慢慢养卡、等待时机,在DataVisor维择科技遇到过的案例中,有的黑产攻击有最长超过半年或者将近一年的潜伏期。
由此可见,我们的敌人已经发展庞大,是比较成熟、有组织、分工明确、有技术能力、有AI能力、甚至还很有耐心的黑色产业团伙。黑色产业链已渗透到许多场景,严重危害金融行业的公正和安全。
反欺诈AI组合拳不甘示弱
面对升级的黑产,反欺诈领域从起初依赖经验的“专家规则”,到AI加入后通过大量标签训练机器模型的“有监督机器学习”,这些都在一定程度上遏制了黑产攻击。但是面为新型、未知攻击,这两种方法都体现出自身不足,且缺乏攻击预见的能力。于是,DataVisor维择科技的核心技术——无监督机器学习算法,正是为反欺诈行业雪中送炭,弥补之前的技术在未知欺诈拦截这方面的不足。
吴中谈到:“无监督机器学习的优势在于,一是不依赖于过往的标签,去发掘未知的欺诈;二是能够在欺诈行为发现的初期,比如注册时,就捕捉它的异常行为;三是,相对于有监督学习来讲,能够通过群组的异常行为共性,来总结规则,有更好的可解释性。”
DataVisor维择科技相信,AI技术是可以应用于金融风控的各个环节的,AI技术发展至今,并不是某个技术要取代另一个,较早的“黑名单、白名单”、“专家规则”,以及“有监督学习算法”都依然有他们的适用场景和存在价值。实际上这些模式在风控的各个阶段或各个方面是互补的作用,做好风控需要结合AI的各个技术打好组合拳,有效快速覆盖已知欺诈,并检测未知团伙欺诈。
技术落地才是硬道理
人人都夸AI好,但是在实际落地中,技术重要,适应场景需求、了解行业痛点、完整专业系统流程同样重要。数据收集、数据治理、工程设备建设等等是一套复杂而繁琐的体系。这也是为什么DataVisor维择科技最新产品dCube致力于打造平台化的全面的反欺诈管理解决方案。
dCube既是底层数据层的数据治理、特征工程的工具,包括了欺诈特征库,自定义特征全球智能区域库;也是中层模型,无监督机器学习模型;还可以接入有监督的机器学习规则。“全面”是它的一大优势。
不仅如此,dCube能帮助不同角色在金融行业中能发挥出不同的作用,业务人员可以输出风控大盘,掌握整体情况,了解风控对业务和产品的影响;欺诈风险分析师,可以定点分析中间的欺诈案件,产生防范举措;数据科学家和工程师能够聚焦模型,包括建模、数据治理等方面;合规官员可以看中间流程上是不是有操作性的风险。“平台化”是它的另一大优势。手握“全面”和“平台化”两大优势,dCube的落地将更加适用于金融场景的需求。
本次2019全球新经济年会金融科技论坛还邀请到平安壹帐通、恒生电子、眼神科技、国美金融、苏宁金融研究院等众多金融科技行业的先锋企业代表。论坛现场吸引到超过500位参会嘉宾。
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