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人工智能是如何應用于金融反欺/詐領/域的？具體技/術和場景如何？

一、什么是消費金融行業(yè)的反欺詐？說起“反欺詐”，放百科在三年前提起或許還有很多人感到陌生，這種主要面向企業(yè)級的應用，通常深藏在銀行、保險等金融行業(yè)的內(nèi)部系統(tǒng)中，亦或者是各大互聯(lián)網(wǎng)公司安全系統(tǒng)中，說起來總帶著幾分神秘感。近些年，隨著“互聯(lián)網(wǎng) 金融”的迅速壯大，誕生出不少第三方公司，專門為金融機構(gòu)提供風控和反欺詐服務， “反欺詐系統(tǒng)”這才在金融科技圈流傳開來。

其實縱觀整個金融服務業(yè)，尤其是借貸業(yè)，大家都面臨著兩種相同的風險：欺詐風險和信用風險。

欺詐風險，主要指的是借貸申請人沒有還款意愿;信用風險，主要指的是借貸申請人沒有還款能力。在我國，放貸機構(gòu)所承受的欺詐風險遠超過信用風險。對于這種情況，Maxent（猛犸反欺詐）的創(chuàng)始人張克曾說過：\”金融是一個\’刀口舔血\’的行業(yè)，風控是生命線。沒有好的風控，金融機構(gòu)很難生存下去。

所以，金融業(yè)反欺詐的風控需求一直很強勁。\” 二、數(shù)據(jù) 技術能否滿足反欺詐系統(tǒng)？面對形形**的欺詐份子和欺詐手段，如何解決欺詐風險，成為眾多借貸公司的頭號問題。反欺詐作為一個業(yè)務，流程包括三個步驟：1、檢測（Detect）。

從技術層面來看，利用算法，自動檢測異常，從數(shù)據(jù)層面來看，建立黑名單，及時發(fā)現(xiàn)風險;2、響應（Response）。對異常行為采取阻斷一次交易、拉黑或者其他方式;3、預防（Prevention）。將異常行為收錄入黑名單等，固化成規(guī)則，如果下次再有行為觸碰到規(guī)則，系統(tǒng)會進行預設的響應。

舉一個例子，銀行的反欺詐方法是建立基于專家經(jīng)驗的規(guī)則體系，其運作模式是：將遇到的每一次欺詐的行為特點記錄下來形成“規(guī)則”，下次再遇到此類行為規(guī)則體系會自動做出人工介入或拉黑的響應。但是，通過黑名單進行反欺詐檢測會隨著時間的推移失效，失效的速度可能會很快。因為黑名單的記錄是基于之前發(fā)生的欺詐行為數(shù)據(jù)，欺詐份子的手段和技術不斷迭代更新時，并沒有一種有效的途徑去預測或預防下一次將會發(fā)生怎樣的欺詐行為。

消費信貸的普遍特點是小額、分散，互聯(lián)網(wǎng)消費信貸還具有高并發(fā)特點，單單使用傳統(tǒng)的專家規(guī)則體系是很難對抗互聯(lián)網(wǎng)消費信貸中的欺詐的，整個行業(yè)都在等待一種新的技術跟專家規(guī)則體系協(xié)同作戰(zhàn)，這時，有人提到了人工智能。三、人工智能與反欺詐說起人工智能，美國**曾發(fā)布過一份報告（美國**行政辦公室和白宮科技政策辦公室，《為人工智能的未來做好準備（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解釋，“一些人將人工智能寬泛地定義為一種先進的計算機化系統(tǒng)，能夠表現(xiàn)出普遍認為需要智能才能有的行為。其他人則將人工智能定義為一個不管在真實環(huán)境下遭遇何種情況，都能合理解決復雜問題或者采取合理行動以達成目標的系統(tǒng)?！焙唵蝸碚f，人工智能讓機器更加智能，使機器能夠**化自身的價值。

人工智能最重要的技術手段之一，就是機器學習。我們很容易聯(lián)想到前段時間谷歌AlphaGo大勝圍棋名家李世石的事情，這件事充分展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)云時代機器學習的強大實力，機器學習也是人工智能近期取得的很多進展和商業(yè)應用的基礎。機器學習在反欺詐運用上同樣十分流行，F(xiàn)orrester在其2015年的欺騙報告中曾指出，機器學習是一項阻止欺騙的發(fā)生，同時能保證快速決定的機制。如果說專家系統(tǒng)旨在模仿人類專家遵循的規(guī)則，識別拉黑曾經(jīng)發(fā)生過欺詐行為，那么人工智能中的機器學習則依靠統(tǒng)計學方式自行尋找能夠在實踐中發(fā)揮功效的決策流程，分析大數(shù)據(jù)，進而預測用戶行為。

國外已有科技人士對人工智能領域表示了高度關注，谷歌CEO桑達爾·皮查伊表示：“機器學習是一項**性的核心技術，它促使我們重新思考我們做一切事情的方式。我們將這項技術應用于我們的所有產(chǎn)品，包括搜索、廣告、YouTube或者Google Play。我們還處于發(fā)展初期，但你們終會看到我們將機器學習系統(tǒng)應用到所有領域。”國內(nèi)，金融科技公司京東金融也在投身于這場科技浪潮，以它為例，來看看人工智能在消費金融領域是如何實現(xiàn)反欺詐的。

四、從京東金融看人工智能的反欺詐實踐京東消費金融目前有兩大核心模型體系，既有專家規(guī)則體系，又應用了人工智能，兩大模型體系中與反欺詐直接相關的是“司南”和“天盾系統(tǒng)”：1、數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型體系——“四大發(fā)明”2、技術驅(qū)動的風控體系——“四重天”△來源：零壹財經(jīng)天盾系統(tǒng)應用了人工智能，是白條賬戶的風控安全大腦。主要用途是預測用戶是否有欺詐風險，對賬戶進行分析來給予不同等級的防范處理。天盾系統(tǒng)借鑒了交易監(jiān)控系統(tǒng)的經(jīng)驗，針對注冊、登錄、激活、支付、修改信息等全流程，基于賬戶歷史行為模式、賬戶關系**、當前操作行為和設備環(huán)境，評估賬戶安全等級、環(huán)境安全等級、行為安全等級，防范賬戶被盜、撞庫（指黑客通過收集互聯(lián)網(wǎng)已泄露的用戶和密碼信息，生成對應的字典表，嘗試批量登陸其他網(wǎng)站后，得到一系列可以登錄的用戶賬戶）、惡意攻擊等風險，實現(xiàn)全流程風險監(jiān)控，形成反欺詐**，極大地增加了惡意用戶作案成本。

京東金融既有內(nèi)部生態(tài)體系產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，也有不斷擴充的外部數(shù)據(jù)，覆蓋面廣、維度多、實時更新，這為人工智能反欺詐奠定了強有力的基礎。通過自動化風控系統(tǒng)，實現(xiàn)全流程風險監(jiān)控，欺詐惡意份子作案成本不斷提高。目前，京東金融風控系統(tǒng)累計攔截疑似欺詐申請數(shù)十萬起，攔截高風險訂單數(shù)億元。

五、人工智能反欺詐的未來人工智能將不斷加強金融領域的智能化和反欺詐，通過人工智能技術反欺詐，將是未來發(fā)展的大趨勢：首先，欺詐者的行為在某些維度上與非欺詐者一定是有差異的，一個人如果偽造一部分信息，尚且比較容易，但是要偽造全部信息，一來十分非常困難，二來成本非常高。通過技術，將這種異樣捕捉起來，進而識別用戶的真正意圖;其次，商業(yè)市場變化很大，銀行等大型機構(gòu)僅僅利用自身的反欺詐團隊人手和技術，專業(yè)水平有限，很難跟上外部變化，必定需要專業(yè)的第三方服務;**，反欺詐并不是單一的技術，它具有多元化的特點，市場上很難出現(xiàn)一家機構(gòu)能將所有技術都做得很精，舉一個例子：美國一家大型銀行平均會使用30家反欺詐機構(gòu)的技術，而電商平均會采用7家反欺詐機構(gòu)的技術。大量的市場需求，促進反欺詐更進一步的發(fā)展?？梢源竽戭A測，未來，會有更多的金融科技公司將把在消費金融服務的數(shù)據(jù)、機器學習等實踐經(jīng)驗對外輸出，促進人工智能在反欺詐領域的應用。

而這，就是檸檬一直在做的事，致力于提供消費金融領域大數(shù)據(jù)風控技術和綜合解決方案，為金融企業(yè)提供個性化和產(chǎn)品化的大數(shù)據(jù)風控解決方案，通過資源整合，讓金融機構(gòu)提升風控效率、降低風控成本。