探索5G風控智能:揭秘風控科技在中國電信甜橙金融5G生活節中的應用

一、前言

4G開啟了移動互聯網時代,移動互聯網引領了金融、通訊等多個行業的變革。2019年是5G時代的元年,中國電信甜橙金融作為5G行業的金融科技企業,在2019年12月首次開啟了5G生活節,希望能夠基于金融科技向5G創新場景中的億級用戶提供安全、便捷、優惠的創新金融服務。

5G時代的新金融服務在給用戶帶來極速、便捷的同時,5G技術更迅猛的數據傳播速度,更多樣化的關系數據、更嚴格的個人隱私數據保護政策,都給金融科技企業的風險管理帶來了全新的挑戰。

本文將基于甜橙金融的智能風險管理體系——【御風】,向你深度揭秘在面臨5G新挑戰時,甜橙金融在深度學習、圖計算、知識圖譜等風控科技中的探索。

二、風險態勢感知: 風險發現從“被動挖掘”到“主動預知”

5G時代更極速的信息傳播速度,對企業的風險感知能力提出來極大的挑戰,因此基于風險態勢感知系統的謀定而后動的能力變得尤為重要。

風險態勢感知體系分為感知、理解、預測三個環節:首先態勢感知系統會利用監控工具定期的在黑產論壇及暗網中收集情報,做到威脅數據的【感知】發現,然后通過自然語言處理算法(NLP),對其中的關鍵信息定位,進而實現了對黑產情報的【理解】。最終基于威脅數據和自然語言處理算法形成風險態勢感知報告,完成了對未知風險的【預測】。

目前基于風險態勢感知體系,甜橙金融已實現了從被動“防控攻擊”到主動“預知風險”的升級。在整個2019年5G生活節期間,甜橙金融即基于風險態勢感知系統的,僅在助力拆紅包單個活動中,就提前定位并防控了十萬余次黑產的潛伏攻擊,通過預知風險對不法分子完成了精準有效的打擊。

圖1:甜橙金融風險態勢感知系統可視化頁面

三、深度學習引擎: 從“單模態”到“多模態”

5G時代的數據,無論是量級及維度都將呈指數級增長。面對如此級別的數據膨脹,"單模態"的機器學習框架在應用到大數據量企業的風險管理中時,將很難做到風險覆蓋率和決策精準度的平衡。

針對這一問題,解決方案是融合無監督、有監督、半監督等算法,建立一個覆蓋關系、行為、交易、圖像等“多模態”數據的深度學習框架。在此框架下,既能夠發揮無監督算法非指向、無邊界性的覆蓋率優勢,又能夠將無監督算法檢測到的風險數據作為輸入端結合有監督、半監督等算法進行訓練,進而同時保障了精準度。

例如基于此框架,通過多模態深度神經網絡和異構圖卷積神經網絡算法,甜橙金融在身份證及營業執照鑒偽方面實現了95%以上的鑒定準確率;在營銷反作弊場景中,實現了30%以上風險覆蓋增益的提升(并保證了99%以上的準確率)。

圖2:甜橙金融“多模態”深度學習框架

四、風險知識圖譜: 風險分析從“單點”到“全局”

5G時代人與人、人與物、物與物之間將建立兆級的關系,基于對關系數據深度分析的訴求,知識圖譜將會廣泛的應用在企業風險管理領域,幫助企業風險管理能從“單點”擴展到“全局”。

截止到2019年12月,甜橙金融已建立了包含億級實體節點(用戶、設備、商戶等)、十億級關系(用戶與用戶、用戶與設備、設備與設備等)、百億級屬性的“風險知識圖譜”。

基于這個龐大的圖譜,從事前可以完成潛伏團伙的聚類定位,在事中可以完成關聯團伙的特征分析,在事后可以支撐風險案件溯源。例如在2019年甜橙金融即利用“風險知識圖譜”提供的有效情報,配合公安干警偵破犯罪案件6起,抓獲犯罪嫌疑人12人。 

圖3:甜橙金融風險知識圖譜示例

五、風險畫像:從“單一靜態”到“多維動態”

5G時代無論國家還是行業都將推行日趨嚴格的個人隱私數據保護政策,因此單一靜態的風險畫像將面臨著數據難以獲取(覆蓋率降低)、易被黑產偽裝突破、易對正常用戶造成打擾等問題。

融合了用戶全時序事件(登錄、認證、交易等)、多維度數據(身份、設備、關系等)的動態風險畫像將能有效的解決如上問題。相較于”單一靜態”的風險畫像,“多維動態”畫像不會受到單一維度數據缺失的影響,也能夠通過多維動態數據更有效的識別黑產的偽裝。

例如在本次的5G生活節中,產業化的黑產會利用群控、模擬器繞過聚合類風險畫像的識別。但是通過全時序鏈條內正常用戶與異常用戶行為數據的比對分析,甜橙金融基于多維動態畫像精準定位出了數十萬次的異常操作行為。

六、結語

4G來臨之前人們很難預測到移動互聯網的爆發,伴隨著5G大規模的商用,一些完全超越當下人們思維框架的生態將會誕生;伴隨而來就是整個企業風險管理生態的變革。所以企業的風控管理者們需要具備對未來趨勢的前瞻性;因為未來已來,將至已至,只有前瞻的風險管理思考,才能夠在5G時代中謀定后動,行且堅毅。