快牛金科風(fēng)控“黑科技”：新金融時(shí)代的守門員

“在互聯(lián)網(wǎng)上，沒有人知道你是一條狗”，這句誕生自1993年的互聯(lián)網(wǎng)古早名言，放在如今逐漸實(shí)現(xiàn)全面線上化的金融服務(wù)上依然適用——在流量背后，沒人知道你是“好人”還是“黑產(chǎn)”。

快牛金科了解到公安部2015年參與發(fā)布的一組數(shù)據(jù)顯示，網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)直接從業(yè)者已經(jīng)超過40萬人，上下游人員160萬人，年產(chǎn)值達(dá)到1100億元，而令人諷刺的是，網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)的全部產(chǎn)值不到300億。

和金融相關(guān)的“黑產(chǎn)”滲透于支付、借貸、消費(fèi)等多個(gè)環(huán)節(jié)，快牛金科從風(fēng)險(xiǎn)角度來看，金融行業(yè)需要防范的東西一直未變，身份欺詐、不適當(dāng)授信，以及不當(dāng)授信帶來的還款壓力等。隨著時(shí)代的進(jìn)步和技術(shù)的發(fā)展，欺詐與反欺詐的博弈戰(zhàn)場(chǎng)從線下走到線上，風(fēng)控面臨著更大的挑戰(zhàn)，快牛金科認(rèn)為不斷更新?lián)Q代的新技術(shù)，也帶來了更有效的風(fēng)險(xiǎn)防范手段。

魔高一尺，道高一丈

“風(fēng)控的第一步，其實(shí)還是確認(rèn)三大哲學(xué)終極命題中的‘你是誰?’”郭曦說道?？炫＝鹂艭RO，曾先后服務(wù)于支付寶、芝麻信用和菜鳥供應(yīng)鏈金融團(tuán)隊(duì)，擁有10余年零售金融與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)的郭曦，在談?wù)撈痫L(fēng)控時(shí)，他的口頭禪依然是：風(fēng)控真的很有意思。

快牛金科由出身BAT類IT科技公司、大型律師事務(wù)所和權(quán)威金融機(jī)構(gòu)前高管共同創(chuàng)辦，是一家以人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)建模為核心的綜合金融科技集團(tuán)企業(yè)，主要面向未被央行征信所覆蓋的年輕人群體，快牛金科通過挖掘數(shù)據(jù)特征定位客戶需求，為用戶進(jìn)行精準(zhǔn)、便捷的個(gè)人授信。

“互聯(lián)網(wǎng)上的授信決策讓虛擬環(huán)境下的身份識(shí)別非常關(guān)鍵，常見的人臉識(shí)別技術(shù)就派上用場(chǎng)。但是‘黑產(chǎn)’也在不斷進(jìn)化，比如把我們系統(tǒng)中失敗的人臉認(rèn)證調(diào)出來一看，進(jìn)行欺騙攻擊的有PS高清照、播放預(yù)制視頻等，高級(jí)的還有3D人臉模型，讓它搖頭動(dòng)嘴都能做到。所以說，與‘黑產(chǎn)’斗，其樂無窮。”

針對(duì)這些攻擊，據(jù)郭曦介紹，快牛金科運(yùn)用光線活體這一新技術(shù)——將不同顏色和強(qiáng)度的光線投射到面部，經(jīng)攝像頭接收后，運(yùn)用一系列算法處理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析推導(dǎo)人臉信息。光線活體技術(shù)建立在密碼學(xué)的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)之上，是目前已知安全級(jí)別最高的技術(shù)之一。

快牛金科認(rèn)為相比虛假身份的識(shí)別，組團(tuán)欺詐的發(fā)現(xiàn)難度更大。一般來說，團(tuán)體欺詐往往隱藏在非常復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里，很難識(shí)別。只有把其中隱含的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)梳理清楚，才有可能去分析出其中潛在的風(fēng)險(xiǎn)。知識(shí)圖譜，因?yàn)樘焐脕砻枋鲫P(guān)系網(wǎng)絡(luò)，因而具備了分析組團(tuán)欺詐的便捷手段。

簡(jiǎn)單來說，用戶的每個(gè)數(shù)據(jù)都可以作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間產(chǎn)生聯(lián)系后就產(chǎn)生了邊，這些節(jié)點(diǎn)與邊構(gòu)成了龐大的數(shù)據(jù)量。將這些信息進(jìn)行整合，并構(gòu)建已知的主要欺詐要素(如手機(jī)、設(shè)備、賬號(hào)和地域等)的關(guān)系圖譜，便可全方位了解借款人風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)潛在的欺詐行為作出及時(shí)的反應(yīng)。

擁有底層數(shù)據(jù)源的BAT都建立了基于關(guān)系圖譜計(jì)算的引擎和數(shù)據(jù)庫(kù)，用于監(jiān)測(cè)用戶風(fēng)險(xiǎn)的傳播。而快牛金科和騰訊合作的“星圖”產(chǎn)品，通過引入知識(shí)圖譜技術(shù)，可以在開源或常見數(shù)據(jù)庫(kù)中，插入新用戶的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，從而進(jìn)行用戶的風(fēng)險(xiǎn)查詢。和以往產(chǎn)品相比，星圖中數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的插入速度和用戶結(jié)果的查詢效率都大大提高。

除了發(fā)現(xiàn)新用戶的數(shù)據(jù)造假、歷史違約、組團(tuán)欺詐外，快牛金科應(yīng)用的關(guān)系圖譜技術(shù)在監(jiān)測(cè)老用戶的風(fēng)險(xiǎn)聚集上也起到了至關(guān)重要的作用。

快牛金科：數(shù)據(jù)決定模型準(zhǔn)確率的上限

“你有多少數(shù)據(jù)，就決定了你能夠做得多好，所有的策略和算法都在無限逼近那個(gè)‘可能的上限’，那個(gè)‘天花板’就是由數(shù)據(jù)決定。”在郭曦看來，快牛金科最大的優(yōu)勢(shì)就在于其數(shù)據(jù)的“深”與“廣”。作為多家頂級(jí)機(jī)構(gòu)的聯(lián)合建模實(shí)驗(yàn)室成員，快牛金科擁有豐富多元的數(shù)據(jù)來源，涵蓋了用戶交易、出行、社交、資產(chǎn)等線上線下的2000多個(gè)維度的海量數(shù)據(jù)，使得全面刻畫一個(gè)用戶的風(fēng)險(xiǎn)畫像成為可能。

但互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)大多為弱相關(guān)性數(shù)據(jù)，深入研究這些數(shù)據(jù)成為必修課?？炫＝鹂婆cBATJ及一些大型數(shù)據(jù)供應(yīng)商進(jìn)行深度合作，直接在這些底層數(shù)據(jù)源中建立定制化的策略和模型，從弱相關(guān)數(shù)據(jù)提取強(qiáng)相關(guān)性的變量，再總結(jié)出強(qiáng)相關(guān)性的評(píng)分模型，最后在快牛金科做進(jìn)一步的加工。在快牛金科自主研發(fā)的元方智能云風(fēng)控系統(tǒng)上，風(fēng)險(xiǎn)模型的KS值已經(jīng)達(dá)到0.45以上。

數(shù)據(jù)的“廣”和“深”，讓快牛金科的模型表現(xiàn)出優(yōu)秀的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力，尤其是在小額借貸、小額分期上。

“經(jīng)歷過早期信用風(fēng)險(xiǎn)模型建立的人都知道，專家模型的KS值很低。而隨著多元數(shù)據(jù)源的不斷收集、AI算法的持續(xù)升級(jí)，特別是深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，讓現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)模型能對(duì)用戶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)的量化評(píng)估。”郭曦解釋了元方風(fēng)控系統(tǒng)模型0.45的KS值的概念：“在我們拒絕20%‘好’用戶的時(shí)候，65%的違約或欺詐用戶也會(huì)被‘攔在門外’。”在互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控實(shí)踐中，這無疑是一個(gè)極為有效的模型。

郭曦就職于螞蟻金服期間，就曾負(fù)責(zé)海量用戶數(shù)據(jù)下的交易與信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)與應(yīng)用策略，主導(dǎo)了千億級(jí)團(tuán)伙網(wǎng)絡(luò)欺詐識(shí)別模型。對(duì)他而言，在快牛金科的風(fēng)控模型中，根據(jù)模型的有效性、準(zhǔn)確性、覆蓋率和波動(dòng)性對(duì)其進(jìn)行合理迭代提出了更為具體的要求。

不僅如此，在多維刻畫用戶畫像、精準(zhǔn)量化用戶風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，保證良好的用戶體驗(yàn)也對(duì)郭曦和他的團(tuán)隊(duì)提出了挑戰(zhàn)。

“信用審核中，爭(zhēng)分奪秒是必須的，用戶往往缺乏耐心。此時(shí)，風(fēng)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)計(jì)算能力就成為一個(gè)考驗(yàn)。”郭曦解釋道。互聯(lián)網(wǎng)金融的獲客成本水漲船高，每多等1分鐘，用戶的流失都是不可估量的損失。面對(duì)復(fù)雜多樣的用戶數(shù)據(jù)，需要強(qiáng)大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)梳理和加工能力將其加工成各種特征維度，才能提煉出用戶特征對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判。構(gòu)建實(shí)時(shí)風(fēng)控計(jì)算能力是快牛金科整個(gè)風(fēng)控系統(tǒng)中重要的一環(huán)?？炫＝鹂颇壳翱梢詫?shí)現(xiàn)新用戶3分鐘內(nèi)、老用戶1分鐘內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和算法決策。

金融科技行業(yè)的發(fā)展讓技術(shù)降低了金融服務(wù)的門檻，服務(wù)渠道的下沉、平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)化、金融產(chǎn)品的小額高頻化，都對(duì)風(fēng)控提出了更現(xiàn)代化和個(gè)性化的要求。在這個(gè)過程中，風(fēng)控是眺望者，也是守門員。基于科技能力實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)風(fēng)控流程的革新，將風(fēng)險(xiǎn)前置，全面提升業(yè)務(wù)風(fēng)控能力成為金融科技企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)的重點(diǎn)。

對(duì)于以快牛金科CRO郭曦為代表的風(fēng)控從業(yè)者來說，數(shù)據(jù)是有趣的、風(fēng)控是充滿挑戰(zhàn)的，如何更好地利用大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)金融、服務(wù)用戶將是他們未來持續(xù)探索的方向。

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