圖 | 慧安金科創(chuàng)始人/CEO 黃鈴
洗錢(qián)、金融欺詐、各種黑產(chǎn)……
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)諸多便利的同時(shí),也是懸在我們頭上的達(dá)摩克利斯劍,稍有不慎,便會(huì)跌入圈套損失慘重。
“金融領(lǐng)域新的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)品不斷涌現(xiàn),隨之而來(lái)的各種風(fēng)險(xiǎn)、欺詐行為也是層出不窮。”這些促成了慧安金科的創(chuàng)始人黃鈴回國(guó)投身于AI風(fēng)控事業(yè)。
確實(shí),在越來(lái)越頻繁的金融欺詐行為下,智能風(fēng)控是趨勢(shì),也是必然,借助AI技術(shù)的特性,它能做到及時(shí)預(yù)警、將損失最小化。
國(guó)內(nèi)有AI技術(shù)的極佳落地場(chǎng)景
2017年,國(guó)內(nèi)的創(chuàng)業(yè)氛圍都彌漫著AI的味道,彼時(shí)還在國(guó)外從事大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)安全工作的黃鈴,也看到了國(guó)內(nèi)發(fā)展智能風(fēng)控的機(jī)會(huì)。
“當(dāng)時(shí)很多國(guó)內(nèi)用的方法,在面對(duì)這些新型的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)存在不足,我們的機(jī)會(huì)還是很大。”
作為AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者,黃鈴的個(gè)人履歷可以說(shuō)非常亮眼,這也是諸多AI明星創(chuàng)企的標(biāo)配。黃鈴是美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)博士,師從Anthony Joseph和Michael Jordan,一直從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)建模應(yīng)用,在英特爾研究院擔(dān)任過(guò)資深科學(xué)家……所以,他極為擅長(zhǎng)借助AI技術(shù)解決網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)安全問(wèn)題,這也是慧安金科專注于智能風(fēng)控的原因。
“我們希望把在硅谷、加州伯克利研究積累的技術(shù),應(yīng)用在國(guó)內(nèi)的風(fēng)控場(chǎng)景下。”黃鈴表示。
正好當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)移動(dòng)支付等線上金融產(chǎn)品面臨著風(fēng)控上的巨大挑戰(zhàn),天時(shí)地利人和下,黃鈴果斷與另外兩位伯克利的同窗,成立了主打金融風(fēng)控的慧安金科。
黃鈴強(qiáng)調(diào),回國(guó)創(chuàng)業(yè)最關(guān)鍵的不是把國(guó)外現(xiàn)成的模式拷貝到國(guó)內(nèi),“我們更重要的是創(chuàng)新,國(guó)外有很好的技術(shù),但是在國(guó)內(nèi)有更好的應(yīng)用和落地場(chǎng)景。”
一方面是國(guó)外積累多年的機(jī)器學(xué)習(xí)研究,一方面是國(guó)內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展下不斷涌現(xiàn)出的金融領(lǐng)域新場(chǎng)景、新應(yīng)用,黃鈴領(lǐng)導(dǎo)下的慧安金科發(fā)展迅猛。
成立一年后,他們就完成了由創(chuàng)新工場(chǎng)領(lǐng)投,高瓴資本、丹華資本、長(zhǎng)風(fēng)智清等投資機(jī)構(gòu)跟投的1億元A輪融資。
高額融資背后也是對(duì)他們技術(shù)特性的肯定,目前,慧安金科主要通過(guò)自主研發(fā)的半監(jiān)督主動(dòng)式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)構(gòu)建金融風(fēng)控方面的預(yù)測(cè)模型和決策引擎。
減少數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求,用技術(shù)說(shuō)話
正所謂道高一尺魔高一丈,傳統(tǒng)的風(fēng)控方式已經(jīng)無(wú)法對(duì)抗現(xiàn)在全球范圍內(nèi)的團(tuán)伙作戰(zhàn)、狡猾多變的風(fēng)險(xiǎn)行為。
黃鈴舉了個(gè)例子,“以前你需要大量的人工,以及歷史風(fēng)險(xiǎn)樣本來(lái)訓(xùn)練模型,積累黑白名單生成風(fēng)控的規(guī)則系統(tǒng),這種方法面對(duì)新的風(fēng)險(xiǎn)威脅和攻擊,防范起來(lái)非常吃力。”
他進(jìn)一步指出,如果我們采用黑白名單、IP信譽(yù)庫(kù)、規(guī)則系統(tǒng)這些方法,會(huì)涉及到大量數(shù)據(jù)的收集,也必然會(huì)關(guān)乎個(gè)人隱私問(wèn)題。所以,慧安金科采用了半監(jiān)督主動(dòng)式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),在盡可能少的數(shù)據(jù)標(biāo)注下,融合圖關(guān)聯(lián)分析、用戶行為建模等方法,準(zhǔn)確快速地判斷交易行為和賬戶可能存在的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)行預(yù)警和控制。
所謂的半監(jiān)督學(xué)習(xí),也就是讓學(xué)習(xí)器不依賴外界交互、自動(dòng)地利用未標(biāo)記樣本來(lái)提升學(xué)習(xí)性能,它的關(guān)鍵就在于利用少量的標(biāo)注樣本和大量的未標(biāo)注樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練。
同時(shí),因?yàn)轱L(fēng)控反欺詐領(lǐng)域里每個(gè)標(biāo)注過(guò)的案例都意味著血淋淋的代價(jià),所以從這個(gè)角度看,AI風(fēng)控也應(yīng)該用盡量少的歷史案例訓(xùn)練出合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
“用標(biāo)注很少的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,就得對(duì)海量未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析查詢、異常檢測(cè),相應(yīng)的計(jì)算復(fù)雜度會(huì)比有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)高的多,從而對(duì)算力提出更高的要求。所以我們需要設(shè)計(jì)很好的算法,既能夠利用沒(méi)有標(biāo)注數(shù)據(jù)的特性,又能夠降低處理這些數(shù)據(jù)的計(jì)算量。”這也是慧安金科獨(dú)特在算法上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
AI公司更要接地氣
黃鈴對(duì)公司的定位非常清晰明確,他強(qiáng)調(diào)AI只是一種技術(shù)手段,一個(gè)公司賴以生存的根本還是要“接地氣”,即用技術(shù)解決客戶的實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題,這樣才能體現(xiàn)技術(shù)的價(jià)值。
目前,慧安金科的業(yè)務(wù)也非常聚焦,主要集中在金融風(fēng)控場(chǎng)景,包括交易反欺詐、反洗錢(qián)、營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)控和操作風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等等,他們也和不少股份制銀行、電商平臺(tái)達(dá)成了深度合作。
“在這些場(chǎng)景里我們有自己核心的產(chǎn)品和平臺(tái),既能兼顧客戶的需求,也會(huì)在解決方案的基礎(chǔ)上做一些定制。”黃鈴認(rèn)為,智能風(fēng)控的核心就是讓數(shù)據(jù)說(shuō)話,但是我們也急需好的制度去規(guī)范管理這些數(shù)據(jù)。
而且金融領(lǐng)域最為敏感的便是個(gè)人的數(shù)據(jù)隱私安全,智能風(fēng)控系統(tǒng)做到“監(jiān)守不自盜”尤為重要,這也是黃鈴再而三強(qiáng)調(diào)的,不涉及個(gè)人數(shù)據(jù)隱私的情況下去建立好的風(fēng)控模型,通過(guò)算法提高對(duì)抗狡猾多變的欺詐行為的能力。
所以,慧安金科的目標(biāo)是在不完全依賴歷史數(shù)據(jù)情況下,或者存在數(shù)據(jù)孤島的情況下,依然能夠建立出非常準(zhǔn)確的風(fēng)控模型。
“我們一直朝這個(gè)方向努力,現(xiàn)在用的模型會(huì)更關(guān)注用戶的行為數(shù)據(jù),你不需要知道這個(gè)人是誰(shuí)、他的電話等等信息,我們是根據(jù)他一系列行為去建模,而不是根據(jù)本人的身份來(lái)判斷風(fēng)險(xiǎn)。”
黃鈴之前在采訪中曾舉過(guò)一個(gè)例子,用戶填寫(xiě)賬號(hào)或者輸入密碼時(shí)的速度、填寫(xiě)的順序、手指按下的力度等行為數(shù)據(jù),都可以作為“數(shù)據(jù)原料”,通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行特征的衍生處理和關(guān)聯(lián)分析,可以檢測(cè)出不同緯度上的異常。
從鎂客網(wǎng)和黃鈴的采訪中可以明顯感受到,這是一家強(qiáng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的公司,真正做到用人工智能技術(shù)解決傳統(tǒng)方法無(wú)能為力的問(wèn)題。不過(guò),當(dāng)前智能風(fēng)控到底能規(guī)避多少可能存在的風(fēng)險(xiǎn)行為,還是亟待更為先進(jìn)的技術(shù)去推動(dòng)。
(內(nèi)容來(lái)源:鎂客網(wǎng) 記者:巫盼)
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