無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)賦能風(fēng)控 貓鼠游戲激戰(zhàn)正酣

來(lái)源：數(shù)據(jù)觀 時(shí)間：2020-08-31 09:35:25 作者：石煜倩

　　在數(shù)字技術(shù)的支撐下，傳統(tǒng)金融行業(yè)不斷向線(xiàn)上轉(zhuǎn)移，金融市場(chǎng)的體量和發(fā)展?jié)摿Ρ恢鸩椒糯蟆Ｅc此同時(shí)，其暴露的風(fēng)險(xiǎn)隱患也與日俱增，欺詐現(xiàn)象層出不窮，欺詐形式紛繁復(fù)雜，欺詐手段更是逐步呈現(xiàn)專(zhuān)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化、隱蔽化、場(chǎng)景化等特征?！?019中國(guó)數(shù)字金融反欺詐全景報(bào)告》顯示，目前各類(lèi)金融場(chǎng)景中欺詐行為已超過(guò)100種，2018年至2019年，科技金融領(lǐng)域針對(duì)客戶(hù)資料及企業(yè)重要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全事件比例高達(dá)44%。可以說(shuō)，新的互聯(lián)網(wǎng)黑、灰產(chǎn)大軍正在猛烈地撞擊金融行業(yè)的風(fēng)控“大門(mén)”，而傳統(tǒng)風(fēng)控手段顯然已經(jīng)應(yīng)對(duì)乏力。

　　據(jù)DataVisor維擇科技中國(guó)區(qū)首席運(yùn)營(yíng)官楊居正博士介紹，設(shè)置黑白名單、制定風(fēng)控規(guī)則、設(shè)計(jì)基于有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)控模型是常見(jiàn)的反欺詐手段，在一定程度上能有效對(duì)付欺詐行為，但是很多時(shí)候這些手段只能起到“亡羊補(bǔ)牢”的作用。黑白名單僅用于檢測(cè)，覆蓋率和準(zhǔn)確率有限；網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)已然呈現(xiàn)欺詐形態(tài)變化快、攻擊呈現(xiàn)出團(tuán)伙型的特點(diǎn)，傳統(tǒng)規(guī)則極易被突破且難以攔截新型欺詐；有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)不僅需要大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練檢測(cè)模型，數(shù)據(jù)更新還費(fèi)時(shí)費(fèi)力，在檢測(cè)、預(yù)防未知的欺詐行為方面終歸“跑”得慢了點(diǎn)。顯然，傳統(tǒng)風(fēng)控模式已經(jīng)不能滿(mǎn)足金融行業(yè)當(dāng)下業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析和多樣化風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的需求。

　　DataVisor維擇科技中國(guó)區(qū)首席運(yùn)營(yíng)官 楊居正

　　“風(fēng)控就像一場(chǎng)貓鼠游戲，易攻難守，提前識(shí)別和阻止欺詐行為非常重要?！睏罹诱f(shuō)。如何走在欺詐發(fā)生之前，提前對(duì)未知風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別及規(guī)避是改善金融科技日益增長(zhǎng)的風(fēng)控效能需求同落后的風(fēng)控模式之間的矛盾的重要課題。

　　近幾年，“無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)”的適時(shí)出現(xiàn)及活躍可以說(shuō)為金融風(fēng)控注入了一針強(qiáng)心劑。作為全球首家將無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)用到流量檢測(cè)的企業(yè)，DataVisor維擇科技近年來(lái)在打擊網(wǎng)絡(luò)黑灰產(chǎn)、助力金融反欺詐方面成績(jī)斐然。

　　截至目前，DataVisor維擇科技在全球范圍內(nèi)累計(jì)處理超過(guò)1萬(wàn)億次用戶(hù)事件，檢測(cè)出超過(guò)2億的壞用戶(hù)，保護(hù)了來(lái)自全球大型互聯(lián)網(wǎng)公司和金融機(jī)構(gòu)的超過(guò)45億用戶(hù)，服務(wù)客戶(hù)包括中國(guó)平安、浦發(fā)銀行、財(cái)付通、字節(jié)跳動(dòng)、京東、美團(tuán)點(diǎn)評(píng)、快手、陌陌等。楊居正表示，這些成績(jī)都離不開(kāi)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的支持。

　　“無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)需輸入數(shù)據(jù)形成標(biāo)簽即可使用，不僅如此，它還可以計(jì)算出相應(yīng)的函數(shù)來(lái)描述‘無(wú)標(biāo)簽’輸入數(shù)據(jù)之間的隱藏關(guān)聯(lián)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)新的濫用、盜號(hào)和洗錢(qián)等欺詐行為。例如，在一群用戶(hù)注冊(cè)事件中，DataVisor維擇科技UML引擎能通過(guò)聚類(lèi)分析和圖形分析發(fā)現(xiàn)其中一些用戶(hù)在某些維度上有高度相似或者關(guān)聯(lián)的地方：注冊(cè)時(shí)間集中，更新賬戶(hù)信息時(shí)間相同，都使用了某操作系統(tǒng)，某一個(gè)瀏覽器版本等。如果多個(gè)帳戶(hù)在許多看似不重要的特征上有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，這就會(huì)令人生疑，同時(shí)UML引擎也會(huì)檢測(cè)到這種情況，即使通常情況下，這些行為不會(huì)被認(rèn)為是交易欺詐的重要特征?！睏罹诱?020“數(shù)博發(fā)布”活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)介紹道。

　　無(wú)需標(biāo)簽和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)在眾多濫用、欺詐或洗錢(qián)帳戶(hù)中發(fā)現(xiàn)微妙、潛在的模式的無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)引擎，作為傳統(tǒng)風(fēng)控的升級(jí)補(bǔ)充，無(wú)疑能極大提升金融機(jī)構(gòu)在金融管理、排查、監(jiān)控、預(yù)警方面的能力，這也正是其在金融風(fēng)控領(lǐng)域一時(shí)風(fēng)頭無(wú)兩的重要原因。

　　楊居正坦言，雖然無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)給智能風(fēng)控提供了新思路，但是由于技術(shù)應(yīng)用尚不成熟、底層基礎(chǔ)設(shè)施尚不完備、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)尚有缺失等原因，智能風(fēng)控行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀仍不容樂(lè)觀。在數(shù)字化和智能化不斷加深的背景下，構(gòu)建新型風(fēng)控生態(tài)圈需要監(jiān)管部門(mén)、金融機(jī)構(gòu)、用戶(hù)等各方共同參與，在技術(shù)不斷精進(jìn)的情況下，完善智能風(fēng)控行業(yè)相關(guān)規(guī)定、促進(jìn)智能風(fēng)控行業(yè)自律等也應(yīng)該成為智能風(fēng)控體系建設(shè)的重點(diǎn)發(fā)力方向。

　　談及未來(lái)的發(fā)展，楊居正表示，DataVisor維擇科技將持續(xù)深耕技術(shù)，為全球企業(yè)提供欺詐檢測(cè)服務(wù)，同時(shí)，也希望借助如數(shù)博會(huì)這樣的國(guó)際化平臺(tái)，與更多產(chǎn)業(yè)鏈中有特定行業(yè)覆蓋的IT使能者、行業(yè)解決方案提供商進(jìn)行通力合作，加快AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，為維護(hù)金融安全和市場(chǎng)秩序持續(xù)貢獻(xiàn)力量。

責(zé)任編輯：姚治