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干货分享:对抗黑产大军,光有反欺诈大数据还远远不够……

2019-01-25
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大数据、人工智能与区块链,已成为金融科技领域的最前沿。曙光初现,但前路漫漫。这三项技术在金融领域的落地,存在哪些亟待解决的问题?它们的最佳落地点在哪里?从业者又该何去何从?

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整理 | 棘轮

大数据、人工智能与区块链,已成为金融科技领域的最前沿。

曙光初现,但前路漫漫。

这三项技术在金融领域的落地,存在哪些亟待解决的问题?它们的最佳落地点在哪里?从业者又该何去何从?

在一本财经 “风控•命门” 2018年第二届金融科技风控大会上,多位业内人士给出了自己的答案。

主持人:

创世伙伴资本合伙人 梁宇

 嘉宾:

通付盾CEO 汪德嘉

网信控股CTO 周欣

众安保险机构金融部总经理 王鹰

中国区块链应用研究中心理事、知道创宇CRO 潘少华

1

大数据、区块链与人工智能如何落地?

梁宇:

首先想请大家介绍一下,大数据、区块链、人工智能,在你们的公司是怎么落地的?

汪德嘉:

大数据、区块链和人工智能,这三个领域我们都有涉及。

我们用大数据来做移动app的病毒检测、漏洞扫描,现在也在推出一些C端产品。比如我们推出的可信金融应用市场——金融伴,其内应用数量非常庞大,基于人工智能的威胁预警与态势感知,可以快速发现安全隐患,帮助用户时时守护财富安全。

我们用区块链做什么呢?我对区块链有不一样的理解,区块链是分布式的技术,不可篡改,是一个超级账本。在数据库里,如果你把Delete和Update干掉,其实它就是一个不可篡改的去中心化数据库,是一个节点,而不是一个Block。从技术的角度,我觉得其实(区块链)没有太多的优势。

实际上,区块链从模式角度看是有一些创新的,可以用它来做积分这种激励机制。我以前讲过,区块链模式其实是激励机制,是比互联网的免费模式更有效的一种机制。所以我们建了一个公有链的平台,以安全为核心亮点,在这上面做了一个积分的平台。

第三个是人工智能。智能金融、智能风控,很多人做的事现在都被机器人替代了,让人非常焦虑,也感觉到危机。

怎么样用人工智能做点事?我们也做智能风控。但我后来思索,这些新的技术也带来了新的问题:它们可以用来做好事,但实际上,黑客也可以用它们来做坏事。所以未来是机器人与机器人的对抗。这些新技术产生的安全问题如何解决? 我们研究推出了一套金融科技安全解决方案,以身份安全、精准获客、智能风控为落地场景,为金融客户打造了一整套的精细化运营和全渠道反欺诈产品及服务,以有效解决账户盗用、虚假交易、信贷欺诈等各类安全痛点问题,全力为金融客户建设以智能分析为中心的第二核心系统。

王鹰: 

我们是通过信用保证保险这一保险工具,来服务于消费金融的生态的,我们称之为“保贝计划”。

作为一家金融科技公司,在风控上,我们运用了人工智能、大数据及区块链在内的技术,目前已经连接了三百多个生态合作伙伴,包括电商、旅游、汽车、健康等场景,并积累了海量和多样化用户数据。

以云计算为核心,我们利用这些数据,形成了用户的基本画像,并通过机器学习,对这些数据进行量化建模,评估用户的信用。

众安在消费金融业务上的特点,是全流程在线。我们为此开发了实时的风控决策体系,对用户申请实行秒级响应。

众安在区块链领域的全资子公司——众安科技,建立了一个区块链反欺诈联盟,将信用相关数据上链,通过算法加密。参与企业可以既可以是数据提供方,也可以是数据使用方,大家共同来解决多头借贷欺诈问题。 

潘少华:

我们在网上开展业务的时候,面临的坏人与黑客团伙,都是不固定的。他们今天做这个事,明天做那个事,一直随着行业的热点不断切换。

2008年,网上的坏人都在盗QQ、盗游戏装备、黑网站挂病毒木马。2013年后,移动App起来了,大家的钱和个人信息都在手机里,哪个东西能卖更多钱,黑产当然做这件事了。到2015、2016年,感觉更明显了。现在我们的客户,排名第一的是互联网金融的,排名第二的是区块链企业。

我们发现,任何一个企业遭受攻击,它们所察觉到的信息都是有限的。无论如何运用好大数据技术、人工智能,它们都会存在数据瓶颈。腾讯、阿里这样的公司可能打通10亿级别的社交关系网络,但任何一个金融公司都不可能去覆盖这么大的群体。

我们的优势在于,网上的坏人随着不同的热点做不同的项目,而我们都能看到。因为我们在网上提供CDN或者反向代理,所有用户过来访问时,我们可以做一轮清洗,识别哪些是黑客攻击、诈骗团伙,哪些是正常访问。

无论是人工智能还是大数据,都是这两年大家关注的热点。但这里面,技术瓶颈竞争非常激烈,要求非常高。第二,它的的确确是一个人才密集型的技术。比如很多时候大数据和人工智能是结合的,今天这个特征样本能用,明天可能就变质了。“时间”在里面是个非常关键的因素。

这三个技术点,不管怎么去运用,给我们带来的启示,一是,我们是不是有更多的技术手段,去挖掘出我们掌握到的技术细节,更好地阐释我们业务面临的风险、遭受的损失。

第二,我们是不是能在态势上关注到我们的一些波动情况,对一些可能比较大的风险点未雨绸缪?别人遇到新的攻击时,我们能否第一时间跟上响应?这几个技术点,可以帮助我们去解决这些问题。

周欣:

在大数据、人工智能和区块链方面,我们很早就布局。

在大数据方面,我们构建了大数据中心。我们的日志采集、业务数据采集,都会进入到我们的数据中心,在这之上,我们构架了智能BI系统,以及一个准实时的数据采集体系。只要用户发生一些行为,我们都可以在后台秒级看到业务数据的变化。

我们通过大数据的方式自建了全链路的实时监控体系。以前业务中的某一个环节中断,因为业务可能有很多点,工程师很难查找到底哪里发生了问题。现在,通过全链路的大数据监控,很快就可以知道在哪个节点出现了问题。我们把它叫做“探针体系”。在探针之间,工程师可能只要通过一行代码,就可以完成整个探针的布局。在后台,我们支持所有探针的加减乘除、求导等等混合型的计算,可以迅速导出报表,通过报表加固监控体系。

在区块链领域,我们有自己的区块链公司。在底层技术方面,我们研发了支持高TPS的leger,对常规算法进行了一些提升。

在区块链应用层面,其实会有很多场景,供应链体系是风控体系最佳的一个使用点。网信把供应链上下游的多级经销商以及供应商的交易数据写入区块链,这些数据具有不可篡改、可传导、可溯源性,有助于提高金融机构的风控水平,以及帮助区块链上的企业快速融资。

在具体业务上,我们的第三方对账体系,包括积分商城、积分兑换、佣金发放,也会基于区块链来解决。

在人工智能方面,我们成立了一个人工智能实验室,解决实际业务问题。比如投资券和红包,以往是由业务人员决定针对哪些人发、什么时候发、发多少,现在我们开始通过人工智能的方式解决。

针对很多不同的场景,我们做了相应的人工智能算法和研究,做了一些智能化处理和对比。通过这些算法的引导,在成本同样的情况下,我们获得了最大化的收益率。

2

哪一项技术的落地最为成功? 

梁宇:

大数据、区块链、人工智能三种技术的出现,是有时间顺序的:先是大数据,再是人工智能、区块链。在这三项技术中,大家认为哪一项技术的落地是最成功的? 

汪德嘉:

大数据要打通很多数据,是一个系统的工程。我们公司落地最成功的是大数据分析这块。

大数据分析已经是人工智能的一部分,但还有很长的路要走。当然,还是有很多场景目前我们已经做得很好,比如用人工智能来做反欺诈、设备指纹、设备画像等。

在区块链方面,通付盾已获得多项区块链技术专利,但真正落地下来,我觉得路也比较长。

大数据领域,目前最核心的难题,是数据孤岛问题。如果没有激励机制,大家很难分享。此外,数据流通的合规性也非常重要。所以我认为,大数据最核心的问题,在于怎样解决数据流通的问题。而人工智能、区块链,是很有希望解决这个问题的。

人工智能与区块链有一个智能合约,就是机器人。人是不可信的,但你可以相信机器,因为机器很多的合约是透明的。你可以把需求交给机器人,让机器人在一些数据孤岛里,把你需要用的东西拿出来分享。

当然,这个分享也需要一点激励机制。在这一点上,区块链模式比互联网的免费模式更有效。激励不一定是代币,可以是积分。我觉得这是未来的发展方向,可能很快就会落地。

王鹰:

大数据、区块链、人工智能三个技术里面,大数据的技术发展时间相对比较长,如果要我选择的话,可能它的落地相对更成熟一点。

大数据解决了征信白户的问题,这也是现在消费金融的一个痛点。中国14亿人口,现在有人行征信的大概占1/5左右,我觉得大数据、机器学习和人工智能在一定程度上改变了传统金融以用户的信贷历史、工作收入为主来建立评分卡模型的模式,而是更多地通过用户的一些特殊变量,比如在线活跃度、电商交易、地理位置、社交互动、兴趣关注等定性或定量的标签化数据,通过机器学习的方法,分析这些成百上千的多维度的变量,刻画个人的基本画像,在此基础上进行更精确的风险区分。

区块链可能还在探索的过程中,但区块链也可以一定程度上解决穿透式管理的问题。因为现在都在强调穿透,监管要求穿透式的监管,风控也要求做穿透式的闭环的风控,那么我觉得,区块链技术可以一定程度上实现信息的真实性和不可篡改性,但需要在资产生成的环节就将一些相关数据上链,这样才能在技术层面去实现穿透的目标。

总体来讲,我觉得这三个技术其实一直在探索和演进的过程中,不管是大数据、人工智能还是区块链,都是与金融风控紧密结合的。这是未来的趋势,也是我们所有金融从业者长期致力的方向。

潘少华:

大数据和人工智能,可能是不太能分割的。人工智能在一些技术方向上的突破,让我们在大数据方面有了更多的想像空间。

时代已经变了。在线下时代,在某一区域成功的金融项目,到了另一区域可能需要重走一遍流程,需要耗费大量时间。但线上不一样,用户的选择权更多了,从业者的挑战也更大了。

反欺诈也是一样,以前很成熟的风控规则,只要被黑产掌握,就可能会失效。所以我们常说,对抗黑产与反欺诈是一个持续的过程。彻底终结黑产的终极技术是不存在的,很多时候,我们都是在竞争谁能跑得更快一步。

人工提出的风控规则可能有一千条,算法则可能关注几千个维度,且不用担心规则泄露的风险。

区块链真正解决的问题是信任机制。我们的业务流转,很多时候还是需要依托权力中心来解决。权力中心本身,就是我们最大的一个雷。区块链的去中心化信任,我觉得是一个比较大的补充。

但我个人也持保留意见。我觉得中心化和去中心化是阴阳调和的关系,物极必反,不同阶段会面临不同的问题,去中心化在一定程度上能解决我们眼下的这些技术风险点。

3

大数据、区块链与人工智能的未来  

梁宇:

诸位如何看待大数据、区块链与人工智能的发展?你们有什么样的未来展望? 

汪德嘉:

我们现在谈大数据、人工智能、区块链技术,但这些底层技术我们真正掌握了吗?我觉得还不一定。

最根本的东西还是企业算法能力、软件硬件能力的提升和创新。所有金融帝国都是建立在基础设施之上。假如我们没有掌握芯片技术、操作系统技术,再讲应用落地,都是虚设的,降维打击很多时候简直不堪一击。 

王鹰:

预测未来是最难的事,我想到了三点。

第一,欺诈与反欺诈的博弈会持续长期进行,因为互联网+金融,一方面是把海量获客的门槛大大降低,另一方面也为欺诈提供了更多的便利。

第二,无论监管机构还是金融机构,对个人信息的保护力度会越来越大,所以整个征信系统会越来越完善。

第三,关于区块链和供应链金融的结合,我也有一点自己的想法。供应链上有多级供应商和经销商,而且债权的流转是常态,所以区块链是解决信息防伪和追溯非常有效的方式。

在整个供应链的生态里,参与主体多,链条长,结构很复杂,比如销售的订单、发票、物流、资金流等等,以及参与的第三方中介机构、金融机构,可能需要各个节点上所有企业都加入进去,才能形成一个非常完整的多方共识,获得确权、真实的数据。所以我觉得,区块链和供应链的结合,在未来也是一个比较大的挑战。

在未来,风控技术高,同时合规守法的企业,能更持续地为客户提供优质服务。 

潘少华:

区块链技术的一些所谓落地场景,都只是一个噱头,或者简单的技术升级。我想,如果通过区块链把线下资产流转起来,可能存在很大的想象空间。

其实,不管技术在怎么变,不管是大数据、人工智能还是区块链,最终都是为了解决我们现在最令人头疼的技术风险。老板们最想看到的,也是怎么样能够让他们更愿意花钱去解决的问题。

技术在发展,坏人也都在与时俱进。不知攻,焉知防?尊重我们的潜在对手,保持对风险的敬畏之心,怀着对新技术开放、包容的心态,我相信大家在自己的业务发展中,能够很好地享受到大数据、人工智能以及区块链的技术红利。

周欣:

其实整个互联网金融行业,都是靠技术的提升和发展,满足来自业务的需求。

在未来的业务领域,在资金和资产方面,我们看好消费信贷、供应链金融。这两块领域是我们未来会重点布局的两个生态环境。

道高一尺、魔高一丈。风控永远是一个博弈的过程、对抗和被对抗的过程,它一定会驱动技术发展。

在未来,技术博弈会朝着几个方向发展。首先是中国在底层技术上的提升。目前,我们整个行业的发展大多数是基于应用,但比较中美,在底层技术方面,我们还有非常大的差距。在应用层面,中国人是非常聪明的,服务意识很强大,解决了很多应用场景的问题,但我们需要发展底层技术,比如区块链的高并发问题、TPS怎么提升的问题。

其次,不同公司都有不同的风控模型,对不同场景、不同人群的算法也不一样,存在针对人群、场景的分层。它会更加细化。这些细分的场景,一定会推动新技术的发展。

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