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對于互聯(lián)網(wǎng)金融公司而言,不能為了科技而科技,應(yīng)該根據(jù)公司發(fā)展具體情況,選擇更為合適的反欺詐手段。如今,線上交易已經(jīng)成為人們?nèi)粘I畹囊徊糠郑ㄊ謾C支付、網(wǎng)上申請貸款等,都極大便利了人們的生活,提高了效率。然而,技術(shù)的快速更新,在帶來諸多益處的同時,也出現(xiàn)了新的風(fēng)險小雨點網(wǎng)貸首席風(fēng)控官陳紹林告訴《經(jīng)濟日報》記者,由于網(wǎng)絡(luò)上實施信用貸款,沒有線下檢驗,放款速度快,因此最大的風(fēng)險就是批量欺詐。據(jù)他介紹,騙貸集團突破反欺詐算法以后,可以快速造成巨大經(jīng)濟損失。與此同時,經(jīng)濟損失后的追查也很困難,對很多互聯(lián)網(wǎng)金融平臺而言,欺詐所造成損失已經(jīng)超過了客戶信用風(fēng)險損失。
那么,在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域,目前反欺詐技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了哪一步?還有什么需要突破的地方呢?
反欺詐的核心要點是“三真”
針對真實身份、真實場景(交易)、真實還款意愿的反欺詐核心要點,人工智能可以根據(jù)多維度、全方位的信息,進行準(zhǔn)確、快速判斷,成為反欺詐的核心技術(shù)手段
“反欺詐不是一個靜態(tài)過程,因為對方永遠(yuǎn)在尋找你的漏洞。”在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域,這樣的看法已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識。也就是說,反欺詐需要互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)準(zhǔn)備一整套“抵御”方案,必須做到與時俱進,能夠自我更新,識別新的欺詐手法,提高防欺詐成本。
當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)中,常見的欺詐行為有哪些呢?據(jù)了解,金融欺詐涉及的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)多且手段多樣,也較為隱蔽。主要包括偽造身份注冊或冒用他人身份注冊,盜用或冒用賬戶,同時向多個互聯(lián)網(wǎng)金融平臺申請超過自身償還能力的貸款,惡意拖欠;此外,還包括返利套現(xiàn)、“薅羊毛”等行為。
真實身份、真實場景(交易)、真實還款意愿
“反欺詐的核心要點是‘三真’,即。”陳紹林表示,反欺詐的核心技術(shù)是人工智能,核心技術(shù)要點是根據(jù)多維度、全方位的信息,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、快速判斷“三真”。在他看來,用于反欺詐的人工智能技術(shù)還需要及時更新。“因為面對新的欺詐出現(xiàn),使用舊有反欺詐手法是不能預(yù)警的,所以需要用到機器學(xué)習(xí)、快速學(xué)習(xí)和識別。”陳紹林說。
比如,小雨點網(wǎng)貸采用了人工智能的機器學(xué)習(xí)算法,在客戶申請初期,就可以發(fā)現(xiàn)可疑行為,并自動關(guān)聯(lián)之前類似貸款,產(chǎn)生新的反欺詐規(guī)則。又如,凡普金科創(chuàng)始合伙人兼首席執(zhí)行官董祺介紹,為增強公司的風(fēng)控能力,凡普金科在去年底就發(fā)布了自主研發(fā)的“Finup 云圖”大數(shù)據(jù)動態(tài)風(fēng)控生態(tài)系統(tǒng)。通過將知識圖譜和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合,“云圖”可以模仿人類大腦行為,自動發(fā)現(xiàn)隱藏在復(fù)雜關(guān)系里的風(fēng)險點,挖掘潛在欺詐行為。
圖計算技術(shù)直指團伙性欺詐
在當(dāng)前反欺詐業(yè)務(wù)中,團伙性欺詐識別仍屬難點。為此,金融機構(gòu)引入圖計算技術(shù),能夠極大提高團伙性欺詐識別效率和處置時間節(jié)點
值得注意的是,不少業(yè)內(nèi)人士表示,不管是欺詐還是洗錢等多種惡意行為,已經(jīng)越來越傾向于群體性產(chǎn)業(yè)鏈的一系列相關(guān)事件行為。據(jù)網(wǎng)貸之家研究員蘇筱芮介紹,近期暴雷的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺背后,多多少少都離不開“羊毛黨”的身影——團體行動從某個平臺上獲取傭金或返利等行為,在一定程度上也導(dǎo)致平臺出現(xiàn)流動性風(fēng)險。
“對于行業(yè)來說,在當(dāng)前反欺詐業(yè)務(wù)中,對于團伙性欺詐的識別仍是一個難題,特別是在車貸業(yè)務(wù)中,團伙性欺詐會造成非常大的經(jīng)濟損失。”美利金融有關(guān)負(fù)責(zé)人表示,目前,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)主要是通過人工線下調(diào)查的方式去發(fā)現(xiàn)欺詐團伙,效率低且發(fā)現(xiàn)時間晚。如果能借助一些大數(shù)據(jù)技術(shù)進行風(fēng)險防控,就能夠自動發(fā)現(xiàn)一些疑似欺詐團伙并進行提示。如果再結(jié)合反欺詐團隊的人工排查,就能極大提高效率和處置時間節(jié)點。
實際上,這就是圖計算技術(shù)。京東金融集團副總裁、技術(shù)研發(fā)部總經(jīng)理曹鵬坦言:“我們需要更多的把一個用戶及其行為,以及和他行為相關(guān)人的一系列行為,全部拿出來,并在這個維度上去做風(fēng)控才能更準(zhǔn)確。”據(jù)他介紹,在這一過程中,京東金融會運用圖計算技術(shù),通過超過10億個用戶節(jié)點的圖,以及所有在這些節(jié)點上發(fā)生的相關(guān)行為連接,最終可以把一系列的用戶和行為都描述出來。
“所謂物以類聚、人以群分。單個人的節(jié)點即便看起來再好、收入再多,如果他周圍相關(guān)聯(lián)系人都是做欺詐、套現(xiàn)或者其他相關(guān)灰色產(chǎn)業(yè)的人,這個人存有惡意的機率就非常大。”曹鵬說,反之,如果我可能沒有這個人的具體描述,但與其相關(guān)的周圍區(qū)域ID都是很良性的、信用良好的或者收入很高的人,這個人也相應(yīng)信用良好的概率就比較大。
與之類似,美利金融風(fēng)控審批系統(tǒng)以客戶、合同、設(shè)備、工作單位等作為圖譜節(jié)點,以實體之間的關(guān)系(如緊急聯(lián)系人、擔(dān)保人等)作為圖譜邊緣,基于“壞人具有高黑度值,而好人具有低黑度值”的假設(shè),根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)傳播理論實現(xiàn)染黑度模型算法,評估客戶的潛在欺詐風(fēng)險。
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建設(shè)仍有待完善
目前,對于反欺詐技術(shù)來說,仍然存在一些難點有待突破。專家認(rèn)為,開發(fā)完備國內(nèi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù),提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,處理好用戶體驗是實現(xiàn)突破的關(guān)鍵
“在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代,面對每個用戶都能抽象出上億個維度的時候,我們有足夠能力可以通過這些維度測出這個人的還款能力、還款意愿以及欺詐性。從經(jīng)營整體效率上來講,這會大大提高普惠金融的程度。”北京互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會副會長、INK銀客集團創(chuàng)始人、總裁林恩民表示。
盡管當(dāng)前反欺詐技術(shù)不斷提升,卻仍然存在一些難點有待突破。在陳紹林看來,這些難點主要表現(xiàn)在:目前國內(nèi)很多基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)還不完備,數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性還不夠,以及在反欺詐過程中,如何處理好用戶體驗,以免誤傷真實客戶等方面。林恩民同樣認(rèn)為,我國還有很多基礎(chǔ)建設(shè)實質(zhì)上有待開發(fā),比如移動支付技術(shù)、生物識別技術(shù)等,這些基礎(chǔ)信息建設(shè)完成之后,對于整個金融業(yè)將具有巨大推動作用。
以生物識別技術(shù)為例,曹鵬介紹,基于該技術(shù),京東金融可以通過APP采集到用戶在整個使用中超過120個指標(biāo),通過收集用戶的行為去判斷此人是否為風(fēng)險用戶,實現(xiàn)用戶的身份判定。也就是說,如果一個人手機丟失,基于生物識別技術(shù),金融機構(gòu)就可以識別出是否是本人在使用。據(jù)了解,這項技術(shù)已經(jīng)大量應(yīng)用于京東金融的反欺詐和防盜刷的場景之中。
那么,這項技術(shù)具體是如何實現(xiàn)的呢?記者在生物探針系統(tǒng)的后臺看到,當(dāng)一個人在前臺進行相關(guān)操作時,在后臺可以看到其行為是在“0”附近正負(fù)波動。然而,一旦整個操作換人以后,其整個行為相關(guān)度就會迅速下降到負(fù)數(shù)。
此外,有業(yè)內(nèi)人士表示,對于互聯(lián)網(wǎng)金融公司而言,不能為了科技而科技,應(yīng)該根據(jù)公司發(fā)展具體情況,選擇更為合適的反欺詐手段。比如,票據(jù)寶結(jié)合票據(jù)業(yè)務(wù)的特點,采用“人工+機器”雙審核的方式,即由運營團隊的專業(yè)票據(jù)人員篩選票據(jù),再運用專業(yè)的驗票儀器進行檢驗,最后關(guān)卡手工驗票等方式,嚴(yán)控短期流動性風(fēng)險,進而降低由虛假票據(jù)所產(chǎn)生的欺詐風(fēng)險。
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