维择科技中国区COO杨居正：无监督AI赋能金融风控转型升级

观点任俊东零壹财经 2020-10-15 阅读：3616

关键词：金融风控转型 AI 金融风控 维择科技 杨居正

AI风控面临的三项挑战。

2020年10月15日，作为“ICT中国·2020 高层论坛”论坛之一的“2020年国际金融科技圆桌论坛”在京召开，本论坛由北京市地方金融监督管理局指导，中国邮电器材集团有限公司、零壹财经·零壹智库联合主办，北京金融科技研究院、北京立言金融与发展研究院、北京前沿金融监管科技研究院支持。

会上，维择科技(DataVisor)中国区COO杨居正发表了题为《无监督AI赋能金融风控转型升级》的主题演讲。

维择科技中国区COO 杨居正

杨居正表示，做反欺诈其实要控制的是系统性风险，应对未知的、无法预见的问题。据显示，截至2020年2月底，共发现了4.8万个假冒的金融网站，每个网站平均可以骗3个人；有2000多个伪冒的APP，每个APP可以有1万个下载。现在，不管是互联网领域的反欺诈，还是银行保险公司的风控，面临的问题都比过去更广。既包括申请环节对于个人信用欺诈风险的识别，也包括在交易环节对于欺诈行为的检测，除此之外还要面对很多互联网运营模式新业态带来的线上套利等行为，APP安全等其它风险也是层出不穷的。

杨居正认为，我们现在面临的挑战来自于三个方面。

一是我们面临的对手。过去可能是一些个体在做坏事情，而现在他们已经成为了一个组织非常严密、分工非常细致完整的黑色产业链。他们可能会借助最先进的技术和廉价的云算力，借助各种各样的网络手段、信息手段去实施各种各样的攻击，他可能会研究我们各种防范的措施，采取一些防不胜防的新型欺诈手段。

二是源于我们的业务。近年来，尤其是疫情期间，我们的业务已经开始从线下全面转向了线上。不管是衣食住行，还是生产生活，全都搬到了网络上、云上，手机上，这种情况下，我们往往面临着快速而又非常慎重的决策，挑战自然是非常明显的。

三是数据。全面的云化和全面的数字化是人工智能技术的落地的基础，但是数据的采集和使用是有边界的。当数据采集的边界触犯到用户的隐私或者超出了隐私授权的范围时，监管就应该发挥作用。而在这种时候，随着数据监管政策不断收紧，过去非常好用的一些数据化的风控反欺诈手段，现在很可能无法发挥作用，这是目前一个非常棘手的问题。

杨居正说，AI风控是一项系统工程。就像金融信息化的过程一样，云化解决了算力的问题，数据化解决了基于数据去降低服务成本的问题，智能化（AI）则是下一个趋势，借助更多人工智能的手段去解决单靠人工无法解决的问题，而有监督算法与无监督算法是可以良好互补的，数据和算法应该相互促进，规则和机器学习的模型也应该有机融合。比如，有监督算法可以快速捕捉已知形态的一些欺诈攻击，而无监督算法对复杂多变的未知欺诈可以做到预警和拦截。目前基于复杂算法的机器学习模型已经能够落地在很多场景，既包括银行常见的申请交易、反洗钱这样的业务形态，也包括一些典型的业务场景。

最后，杨居正介绍，只要接触到互联网，就会有黑产潜伏，也有很多数字化的快速欺诈攻击，采用无监督机器学习算法能够为金融机构和有风控需求的互联网公司提供保护，为这些机构的风控体系增加坚实的助力。

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