如何利用AI為企業(yè)保駕護航

慧安金科創(chuàng)立時有一個非常重要的背景，當時國內(nèi)AI技術(shù)蓬勃發(fā)展，到了2017年，國內(nèi)的人工智能市場已經(jīng)達到了216.9億元的規(guī)模。

國內(nèi)AI技術(shù)方興未艾，這讓遠在大洋彼岸的黃鈴（慧安金科的創(chuàng)始人&CEO）也跟著“興奮”起來。

i黑馬&創(chuàng)業(yè)家了解到，黃鈴是全球為數(shù)不多同時精通人工智能和計算機安全的頂級專家。

2007年，黃鈴于美國加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位，其在人工智能，大數(shù)據(jù)分析和金融科技相關領域有近十五年的研究和開發(fā)背景，在世界頂尖會議上發(fā)表近50篇論文。

“早在2013年左右，我們就在密切關注國內(nèi)人工智能市場的發(fā)展，伴隨著國內(nèi)市場的開拓，我們看到了新的機會。于是，2016年底，我選擇回國，與兩位伯克利同窗一同成立了慧安金科?！?/p>

據(jù)悉，自2017 年成立，短短一年的時間，慧安金科便連續(xù)完成了兩輪融資，得到了來自創(chuàng)新工場、高瓴資本、丹華資本、長風智清等投資機構(gòu)的認可。

將目光聚焦于金融領域

得益于在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、人工智能、信息安全和金融科技領連續(xù)十幾年的浸淫，回國之后，黃鈴將目光聚焦到了金融領域。

他告訴i黑馬&創(chuàng)業(yè)家，一方面互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展，目前的金融產(chǎn)品大都是互聯(lián)網(wǎng)化的，因此，金融領域面臨的各種風險也越來越大。

一些不法分子盯上了各種可趁之機，開始有組織、規(guī)模化地騙取用戶信息和資產(chǎn)。盜卡盜刷、非法集資、洗錢、騙貸等欺詐手段層出不窮，金融行業(yè)風控、反欺詐、合規(guī)等方面的需求異常強烈。

一方面，基于人工智能機器學習和大數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，有很多技術(shù)可以在金融領域找到相應的應用場景。

與此同時，黃鈴發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)的網(wǎng)絡環(huán)境更復雜、攻擊手段更多樣且相關的數(shù)據(jù)維度標簽稀缺，為此，在中國做風控是一件挑戰(zhàn)難度巨大的事情。

因此，慧安金科以金融風控和合規(guī)為切入點，依托人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)打造人工智能決策平臺，提煉大數(shù)據(jù)價值，構(gòu)建金融風控體系。

目前，慧安金科可以在金融風控、反洗錢、內(nèi)控合規(guī)、智能營銷等方面提供檢測服務。

基于國際領先的AI技術(shù)，慧安金科研發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的主動式機器學習技術(shù)，并推出了異常預警、風險甄別、實時風控、智能監(jiān)管等解決方案和產(chǎn)品。

回顧創(chuàng)立初期的客戶情況，黃鈴告訴i黑馬&創(chuàng)業(yè)家：“公司成立起，聚焦金融風控和監(jiān)管科技領域，堅持以技術(shù)創(chuàng)新為核心，通過自主研發(fā)的技術(shù)來構(gòu)建模型和引擎。2018年年初我們選擇和一些電商平臺、金融客戶進行深度合作，在業(yè)務中去糾偏，逐步打磨產(chǎn)品?！?/p>

據(jù)了解，早先時期，慧安金科與國內(nèi)知名的電商企業(yè)開展了合作。

“電商平臺上每天的新注冊用戶極大，在這其中總會夾雜著一些惡意的團伙和競爭對手。經(jīng)過注冊，不法分子往往會利用各種手段進行薅羊毛、刷單、套現(xiàn)等欺詐活動?！?/p>

黃鈴表示，傳統(tǒng)風控手段檢測時間較長，很難完全防范日益變化的攻擊手段。

為此，當時慧安金科選擇對用戶數(shù)據(jù)進行廣泛的特征衍生處理和關聯(lián)分析，同時進行實時的分類檢測，基于相應的數(shù)據(jù)模型尋找用戶的異常行為。

從而對用戶的注冊、登錄、下單、支付等環(huán)節(jié)進行實時監(jiān)測，為客戶的風控人員提供可以信賴的決策參考。

目前，慧安金科已經(jīng)初步實現(xiàn)了智能風控在電商平臺、金融機構(gòu)和信息安全等領域諸多場景中的落地應用。

據(jù)了解，慧安金科已經(jīng)在銀行、電商等多個行業(yè)展開了業(yè)務，與多家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和金融機構(gòu)頭部企業(yè)達成了合作。

一方面，其為各企業(yè)輸出AI技術(shù)，打造創(chuàng)建和應用AI的能力。一方面，為企業(yè)量身定制風險管理模型，提供全面、詳實、準確的數(shù)據(jù)參考。

基于行為數(shù)據(jù)建立精準風控模型

“以往金融行業(yè)的風控大都采用黑白名單、信譽庫、規(guī)則系統(tǒng)等方式進行防護，但是隨著業(yè)務量的增加和黑產(chǎn)技術(shù)的進步，這些系統(tǒng)已經(jīng)很難起到防御的作用?！秉S鈴表示。

在金融行業(yè)中，黑名單指的是金融科技公司通過對數(shù)據(jù)的挖掘所篩選出得一批曾出現(xiàn)過欺詐行為或違規(guī)行為的消費者名單，然后對其進行監(jiān)控，甚至于停止提供金融服務。

簡單來講，這是一種通過前置反欺詐機制來降低金融服務過程中風險的行為。

但是，基于實際操作來看，大多數(shù)的黑名單來源混亂且更新不及時，很難保證風控的準確度和效率。

慧安金科的主動式機器學習技術(shù)，一方面盡可能地減少數(shù)據(jù)標注，同時融合圖關聯(lián)分析、行為建模等方法，通過行為數(shù)據(jù)來判斷交易和賬戶可能存在的風險，實時進行預警、控制。

“這一技術(shù)的關鍵在于利用少量的標注樣本和大量的未標注樣本進行數(shù)據(jù)模型的訓練?！?/p>

同時，慧安金科選擇基于行為數(shù)據(jù)進行以上模型訓練，而非去查詢用戶身份、電話等個人信息。

基于行為數(shù)據(jù)，黃鈴為i黑馬&創(chuàng)業(yè)家舉例，一個人的購物行為往往是有跡可循的，每一個人都有自己正常消費的習慣，比如日常的購買額度、頻率、店鋪選擇、產(chǎn)品選擇等。

但是，對于不法分子而言，其在盜刷之際主要的目標是在最短的時間中獲得最大的利益。因此，這時其購物的行為會出現(xiàn)異常。比如，會傾向于購買體積小但是價值更高的產(chǎn)品，包括禮品卡、手機、電腦、黃金等。

基于實時監(jiān)控，慧安金科可以根據(jù)不同的行為模型判定異常行為，從而幫助企業(yè)減少相應的業(yè)務風險。

目前，慧安金科主要以基于SaaS 服務云平臺為企業(yè)提供服務。

首先與客戶的數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行對接，然后根據(jù)相應的技術(shù)規(guī)則對數(shù)據(jù)進行“凈化”處理后給慧安金科進行處理分析，最后返回可視化結(jié)果，再結(jié)合專家意見進行不斷地學習和更新，形成閉環(huán)。

談及未來的發(fā)展，黃鈴表示將持續(xù)深耕技術(shù)，推動產(chǎn)品持續(xù)迭代升級。

“我們希望在完全不依賴隱私數(shù)據(jù)、過往數(shù)據(jù)的情況下，依舊可以建立出準確的風控模型，這將是我們一直為之努力的方向。”

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