上海交通大学金融科技班王建斌:数字金融反欺诈中的技术创新实践 | 安泰云享
知行合一、卓越发展。四月第三期“安泰云享”在本周末为大家精彩呈现。停课不停学,本期云分享活动由安泰2001级MBA校友,华院数据副总裁,金融事业部总经理王建斌为我们带来“数字金融反欺诈中的技术创新实践”的主题分享。
本次活动由上海交通大学安泰2009级MBA校友,汇付天下副总裁花蕾主持,金融科技班第九组成员也都进行了自我介绍,帮助大家加深了解,增进交流,为碰撞出思维的火花以及后续的合作打下基础。
学员介绍
花蕾表示金融科技的应用大大推动了普惠金融的发展,同时也指出发展的同时,往往都具有两面性,很多欺诈手段不断涌现。现有的阶段,用什么样的技术创新能够不断革新去防范这种风险,同时也能够做到防患于未然,相信这个可能是大家都要去探讨的。随后,金融科技班第九组的另外五位成员,黄丹丹、李美莉、王利波、廖刚、王建斌分别作了自我介绍,加深了相互间的交流和互动。
王建斌从数字金融的欺诈挑战、攻防策略和技术组合、典型案例三个方面展开了分享。
数字金融的欺诈挑战
王建斌首先列举了数字金融欺诈的相关案列。之前引起大家广泛关注的瑞信咖啡财务造假案例,浑水聘请了92位全职,1400多位兼职调查了两万多张发票,依照严密的理论体系揭露了该上市公司的财务欺诈行为。大智慧在新媒体运营的大潮中曾经有过购买用户的行为,但出乎意料的是效果却很差,原因是非正常的获客方式被黑产军团突袭,损失了大概十亿元。
王建斌后续为我们详细分析了金融欺诈的四个要素、具体分类、产业链化的发展。数字金融欺诈如今已经朝着产业化发展,上游主要包括黑色基础服务,包括网络黑客(绕开金融机构的验证和审查)、手机验证码平台、设备农场、猫池厂商等;中游主要包括账号生产销售,包括盗号团伙、恶意注册团伙、洗号团伙等;下游主要包括黑产业应用,包括欺诈、盗窃、勒索、职业刷单等。王建斌用规模化、专业化、高频化、关联化来概括整个产业链特色。
攻防策略和技术组合
王建斌表示,反欺诈是一场没有硝烟但永不会停止的攻防战。包括事前准入审批,事中监控干预,事后合适处置。
获得广泛维度和深度的各类型数据是反欺诈系统的基石。王建斌分享了黑灰名单、身份验证和设备指纹等进行反欺诈的方式。未来对于金融机构来说需要采购、分析越来越多的用户行为,才能在深度上判别可能的风险模式和关联。
细致完备的反欺诈规则集是必要条件。王建斌列举了移动设备反欺诈案例,并且表示只要用户安装了我们的反欺诈APP,我们光从客户设备端就可以识别出很多欺诈行为。
对不同事件实时进行反欺诈模型评分预警是核心竞争力。王建斌表示团队正在不断拓展反欺诈模型,包括多主体拓展、网络拓展、主体行为(事件)拓展等。建模技术主要包括监督学习、规则+机器学习(数据、样本、特征、算法)、集成金融科技、时间序列分析、关系网络等。
决策引擎系统架构决定了业务人员的使用体验和响应能力。短时间并发的需求,响应需要达到毫秒级。
全场景全流程的反欺诈运营是反欺诈系统成功的关键。需要有强大的操控能力和系统支持。
典型案例分享和思考
王建斌表示,基于知识图谱的风控和反欺诈应用在业界越来越普遍。
随后王建斌为我们分享了两个案例。第一个案例中,王建斌提到关系环的概念。通过关系环来判断是否存在风险。SNA发现该团伙痕迹,4名疑似团伙成员,涉案4起。
第二个案例中,几个人在修理厂作案,他们用了有限的几个车牌号,作案地点也非常集中,看出有24个案件都是和这几个人、这几辆车相关,在单家保险公司中的总案值即超过4.7万。通过中保信数据反查发现这个团伙在其它多家保险公司还有更多类似欺诈案件,社会危害性明显。
王建斌表示,在人与人的交互中,更关注的是做法和表情。将这些数据采集到的后,结合现场录音和视频,更可以反应真实情况。
多模态AI主要包括三个层面。首先通过视频采集数据,其次通过多模态AI反欺诈引擎进行欺诈分析,最后将发现的特征反应到核验后台。王建斌最后总结,反欺诈是一个非常具有挑战性的问题,通过业务常识,专家经验设置的各种规则只能去防止50%的风险,剩下的50%到90%之间的欺诈要靠比较强大的技术手段,包括模型以及金融科技的技术。反欺诈永远是一个攻防迭代的过程,所以要做得非常完善,很多时候有一些艺术,包括企业文化,不同职能之间配合的默契等。
学员互动
后续,陈勤伟、谢军就多模态AI中类似表情判断等应用是否有实际案例,效果如何?反欺诈与征信系统的合作方面,有没有和第三方的征信体系,比如支付宝等合作?不同金融企业的数据库(黑名单)怎么去共享?区块链技术在反欺诈系统里应用吗?等问题与王建斌进行了互动和交流,大家都收获颇丰。
(本文转载自上海交通大学安泰经济与管理学院 ,如有侵权请电话联系13810995524)
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