騰訊云亮相KDD2018, 深度學(xué)習(xí)催化天御反欺詐系統(tǒng)高識(shí)別率

近日， KDD x TAIC 2018大會(huì)在英國(guó)倫敦舉行。騰訊云金融風(fēng)控業(yè)務(wù)研發(fā)負(fù)責(zé)人李超博士受邀出席大會(huì)，并在會(huì)上發(fā)表了題為《Cloud Security,Underground Industry,and AI in Anti-Fraud》(云安全、網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)和 AI 在反欺詐中的應(yīng)用)的演講。他指出，在云安全面臨巨大挑戰(zhàn)的背景下，針對(duì)金融行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)愈演愈烈。防御一方的反欺詐技術(shù)也不斷升級(jí)，深度學(xué)習(xí)在風(fēng)控技術(shù)上的應(yīng)用將使金融行業(yè)的反詐騙系統(tǒng)具備更高識(shí)別率和精準(zhǔn)度。

KDD 國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘大會(huì)是目前全球數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最高學(xué)術(shù)會(huì)議，會(huì)上所分享議題的學(xué)科交叉性強(qiáng)、應(yīng)用廣泛，與會(huì)的頂尖專家、學(xué)者、工程師等來(lái)自統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、生物信息學(xué)、自然語(yǔ)言處理、高性能計(jì)算等眾多領(lǐng)域。

李超在 KDD x TAIC 2018大會(huì)上發(fā)表演講

金融圈風(fēng)起云涌 網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)的精細(xì)化趨勢(shì)威脅企業(yè)安全

近年來(lái)中國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展迅猛。尤其是在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，金融行業(yè)呈現(xiàn)出與不同場(chǎng)景深度結(jié)合的顯著趨勢(shì)。在巨大利益驅(qū)動(dòng)下，網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)也快速入侵金融行業(yè)的支付、消費(fèi)等各個(gè)環(huán)節(jié)，給企業(yè)和用戶帶來(lái)巨大風(fēng)險(xiǎn)。

不僅如此，黑產(chǎn)的精細(xì)分工和成熟壯大幾乎也讓每個(gè)企業(yè)都無(wú)法獨(dú)善其身。從數(shù)據(jù)竊取，包裝，轉(zhuǎn)賣，到利用泄漏數(shù)據(jù)進(jìn)行詐騙，每一環(huán)節(jié)都存在非常有針對(duì)性的犯罪手段。而平臺(tái)的風(fēng)控系統(tǒng)一旦出現(xiàn)漏洞就會(huì)導(dǎo)致黑產(chǎn)蜂擁而至并造成無(wú)法承受的損失。李超對(duì)此表示，風(fēng)險(xiǎn)控制是決定金融行業(yè)業(yè)務(wù)生死存亡的關(guān)鍵。

騰訊云天御反欺詐系統(tǒng)不斷升級(jí) 深度學(xué)習(xí)探索前沿風(fēng)控技術(shù)

目前金融行業(yè)風(fēng)控的反欺詐系統(tǒng)多使用評(píng)分卡模型和集成模型兩種風(fēng)控技術(shù)。評(píng)分卡模型使用邏輯回歸算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，線上實(shí)時(shí)響應(yīng)時(shí)間快，但需要進(jìn)行大量且復(fù)雜的特征工程工作才能得到較理想結(jié)果。而集成模型運(yùn)用迭代算法，通過(guò)對(duì)模型殘差的不斷修正進(jìn)而達(dá)到更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，通常比評(píng)分卡模型具備更高的準(zhǔn)確度。

李超在演講中表示，深度學(xué)習(xí)與其說(shuō)是一種新的算法，更像是一種技術(shù)架構(gòu)，能夠?qū)⒑芏鄠鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法有機(jī)結(jié)合在統(tǒng)一的體系中，在增添模塊時(shí)無(wú)需頻繁適配新的算法庫(kù)。這種靈活架構(gòu)可以根據(jù)具體場(chǎng)景的需要不斷增加新的算法模塊，更準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)大量多維度數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系。在金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制場(chǎng)景下的應(yīng)用能夠提高黑產(chǎn)識(shí)別率，使企業(yè)平臺(tái)具備更有效的防御能力。

在演講中，李超以混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例講解了深度學(xué)習(xí)的框架和運(yùn)行機(jī)制，即如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層處理從而做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。具體來(lái)說(shuō)，混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將對(duì)數(shù)據(jù)的密集特征進(jìn)行歸一化處理，對(duì)數(shù)據(jù)的類別特征進(jìn)行嵌入和交叉融合，并對(duì)編號(hào)特征和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行廣義 Word2vec 編碼和多層 RNN 模型疊加處理。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)降維、特征交叉、特征抽取的逐層處理后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行 concat 函數(shù)運(yùn)算形成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neutral Network)從而做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Hybrid Neural Network)模型

騰訊云將騰訊大數(shù)據(jù)的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò) AI 深度學(xué)習(xí)的方式應(yīng)用到金融反欺詐領(lǐng)域，推出了天御反欺詐系統(tǒng)，通過(guò)反欺詐、消息過(guò)濾、驗(yàn)證碼、活動(dòng)防刷等能力開(kāi)放，為金融行業(yè)(銀行、證券、保險(xiǎn)等)提供欺詐識(shí)別、金融級(jí)身份認(rèn)證、防止惡意營(yíng)銷、預(yù)防“羊毛黨”等服務(wù)。天御反欺詐系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)超90%的識(shí)別率，還能對(duì)欺詐行為做全方面的精細(xì)刻畫。

此外李超在演講中透露，騰訊云還將在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究方面持續(xù)發(fā)力，不斷增強(qiáng)模型的遷移學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，結(jié)合騰訊生態(tài)的海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和二十年的黑產(chǎn)對(duì)抗經(jīng)驗(yàn)，幫助金融行業(yè)不斷進(jìn)化風(fēng)控能力。

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