新一代金融风控技术的发展面临多方面挑战

   

2017年以来，金融科技的发展持续爆发，一个典型的标志就是金融业已进入由大数据驱动的人工智能新时代。新技术在金融业的应用，在推动服务手段和方式不断创新的同时，也帮助金融业实现了服务实体经济的能力的优化升级。

近日，由上海预践商务咨询有限公司主办的第三届中国消费金融暨科技创新大会在上海落幕。会上，慧安金科创始人&CEO黄铃表示，“面对金融环境中的各种挑战，慧安金科使用半监督主动式机器学习方法提供智能风控决策服务，这也代表着新一代金融风控技术的发展方向。”

在金融业，科技对传统生产力的替代预期和替代程度正慢慢强化。在这一趋势下，一直致力于为金融业提供智能风控决策服务的慧安金科，也积极地从大数据和人工智能两个层面入手，为金融业提供新技术支撑，帮助金融业走向金融科技的新时代。

在谈及创业初衷时，黄铃称，“我在人工智能算法和网络安全领域做了很多年的研发工作，也积累了丰富的实践应用经验，希望我的这些技术和经验可以在金融风控领域发挥实际的作用，提供一套系统和服务，为互联网和金融产业构建更加安全、诚信和公正的环境助力。”

据了解，黄铃在美国加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位，并曾在硅谷顶级公司打拼多年。对于此次回国创业，黄铃坦言：“回来了之后，我发现，国内，特别是在金融相关的领域，欺诈分子狡猾多端，他们使用很多隐蔽的行为进行欺诈，所以相对更难检测，需要用更多的机器学习和人工智能的方法来建模。”

目前，在线欺诈行为朝团伙化和专业化方向发展的趋势越来越明显，他们有一个非常复杂的产业链，也有一套相当成熟的欺诈手段。他们会利用自动、半自动的工具盗取各种账号，或者生成各种以假乱真的账号，进行欺诈活动，让我们防不胜防。在这种趋势下，金融企业面临很多新的挑战，一不留意，就给欺诈分子留下了很多可钻的缝隙。

“一些不法分子采用各种非常先进的技术手段，包括黑客技术、人工智能技术，来发布各种假消息、盗取账号、冒用身份，这种行为的直接后果是侵入计算机系统、侵入工业控制系统，甚至侵入银行系统，来进行各种欺诈活动，获取各种利益。”黄铃说到。

据悉，目前市面上已有一系列的风控和反欺诈方法，包括设备指纹、黑名单、信誉库、规则系统等技术手段。然而，面对专业化、团伙化的不法分子，这些手段往往很难防得住。

对于慧安金科如何来做数据处理和风控建模，黄铃则表示：“我们自己几乎不使用任何用户的敏感数据，而是使用一些脱敏数据，比如客户提供的用户行为数据，结合客户的应用场景，用人工智能和大数据的方法帮助客户挖掘自身数据的价值，基于客户的应用场景建立最适合它的风险控制模型，帮客户实现其平台上的最好的检测结果。这样就可以在不侵犯个人隐私、无需预知欺诈的类型和特点的前提下，自动地在成千上万的用户中识别不正常的行为，从而生成预测性的风控信号，防范团伙性和系统性风险。”

对于慧安金科是如何全面、细致地做风控的，黄铃从三个方面进行了全面分析：

第一，我们要做很多用户行为分析，通过用户的行为分析，使用很少的标签就能进行建模。这样可以降低建模对标签的需求，生成更高质量的模型。半监督的学习方法不太依赖于历史的标签训练，更多的是基于对用户异常行为的分析。使用这种方法，结合风控专家和审核人员的知识和经验，我们能够自动地发现一些未知的欺诈模式，不断地追踪和学习新的欺诈手段，从而应对不断变化的风险环境。

第二，在这种半监督主动式机器学习的基础上，我们希望能够训练出能对抗恶意竞争对手的模型，这在信息安全和金融风控领域是必备的。我们训练模型时会尽量采用一些强稳定性的算法和鲁棒性的特征，让对手很难去规避，或者用很高的代价才能去规避，这样大大增加了他们从事欺诈的成本，让他们无利可图。

第三，我们需要生成可解释的模型。这样我们能够用可视化的手段，让风控人员、审核人员直接理解为什么这样决策，为什么这个人是欺诈分子，为什么那些人不是欺诈分子，以及欺诈活动在什么情况下会成功。这样，客户的风控人员可以放心大胆地使用我们这些产品。”

据悉，慧安金科是一家提供基于人工智能的金融风控决策引擎的技术企业。它使用人工智能手段，精炼大数据价值，构建风险控制体系，实现“网上无贼”的企业愿景。它目前已经和多家互联网企业和金融机构进行深度合作，提供用户价值分析、信用评估和风险控制的多种服务，应用于检测身份盗用、团伙骗贷、可疑和关联交易、洗钱等诸多场景，共同构建识别网上风险行为的标准。

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