在我国,数字经济已近国民经济半壁江山。2021 年,我国数字经济规模达 45. 5 万亿元,占 GDP 比重达到 39. 8%,正在成为中国经济社会发展的主旋律。
在这个大变革时代,每一个行业都面临着数字化的重塑和改造。转型过程中,风险和发展怎样平衡?有哪些新技术可能抓住契机?金融行业作为数字化先行者,应用规模广、技术推进领先,可以提供大量参考。
在 8 月 18 日最新发布的 IDC《10 大风控技术趋势》白皮书中,图技术、端云协同等十个技术被列为未来风控趋势。随着行业进入数字化转型深水区,众多业内机构都意识到,更复杂、更难对付的新型业务风险已经到来。不谈安全,便谈不上发展。如何让「风控」领先于「风险」,逐渐成为领域内最重要的议题之一。
而对新技术的大量投入,已经将风控这个历史悠久的领域逐步变成了人工智能的重镇。
风控为什么需要新技术?回答这个问题,需要先拆解一下金融领域的数字化风险。
我们可以观察到两个趋势:从五六年前开始,风险形势开始发生变化。一方面是越来越多的生产生活向线上迁移,疫情更是加速了这一进程,于是曾经有章可循的盗号等「显式风险」,迅速转变成了欺诈等「隐式风险」。全民反诈背后,就是这一局势。
另一方面,黑灰产团伙已经「鸟枪换炮」,他们不仅十分熟悉金融机构的业务流程及防护逻辑,还升级了技术能力,能熟练使用自动化、智能化工具,欺诈套路也变得越来越复杂。
面对这种形势,一方面商家、支付公司等金融机构希望抓住机会开展数字服务,将各类渠道、业务流程、工具和技术放到一起,在系统内部和业务流程上留有很多隐患;另一面,传统的风控工具已经逐渐失效。
「风控」与「风险」之间的斗争,归根结底还是技术之间的对抗。基于对全球金融科技及行业趋势的研究,IDC 联合蚂蚁集团发布了《10 大风控技术趋势》白皮书,具体而言,这十大风控技术趋势包括:
4、高效的算力体系,为精准流畅风险防控提供算力支撑;
8、多方风控,使用隐私计算等技术确保安全的跨机构协作;
10、用户行为分析(UBA),对风险的预测变得愈加重要。
可以看出,风控领域当前的智能化推进可谓激烈,多种前沿技术都有潜力在此大展拳脚。借助《白皮书》提供的最新参考,国内外众多金融机构、互联网科技平台和第三方技术服务商都可根据各自的需求,探索出一套行之有效的科技部署战略。
事实上,在当前的业界实践中,对这十项技术趋势基本都已经有了比较深入的产品化探索。从中,我们也能看到一些值得参考的技术落地经验。
基于多年来站在一线对抗黑灰产的经历,蚂蚁集团大安全事业群技术部总裁李俊奎认为,面向未来的智能风控系统要做到三点:隐私保护下的全链路智能、机器能读懂人、极强的自我进化能力。这就意味着智能风控系统里必定包含多个环节、多种技术,且随着风险的变化持续升级。
而这一切,必须在兼顾用户体验的情况下完成,这是数字化的题中之义,也是智能风控的一体两面。
「一个 10 毫秒级别的风控新时代正在到来」,李俊奎在 IDC 演讲中表示,「这意味着,在对风控耗时极端要求的情况下,依旧可以实现动态风险识别,从而提供最大的安全保护和极致的用户体验。」
蚂蚁集团是较早开始风控智能化转型的科技平台,也是最具代表性的实践者之一,在 2015 年前后就陆续开始了包括图技术、端边云、新型交互技术、隐私计算等在风控领域的大规模研发和应用。IDC 中国金融行业研究总监高飞在接受采访时表示,选择和蚂蚁一起发布白皮书,就是因为蚂蚁在风控技术上始终保持与时俱进。
比如说在研发交互式风控技术的最初阶段,假如系统识别到该笔交易存在风险,蚂蚁就会使用简单弹窗方式进行提醒,以此来唤醒用户的安全意识。但相当一部分用户可能会忽视这类提醒,甚至坚定地认为平台「过度担心」降低了自己的使用体验。
像我们所熟知的「杀猪盘」就是一个典型的例子:欺诈方的话术是专门设计过的,甚至行骗的人也受过专业训练。被欺诈方一旦信以为真,就很难劝阻。往往等到转账完成那一刻,或者第二天回想之时,才幡然醒悟、悔之晚矣。
如果换一种提醒方式呢?比如控制转账额度,或延迟到账时间。李俊奎表示,这些方法在刚刚应用的时候确实会产生一定效果,但提升效果比较快会进入平台期,而且还容易导致用户体验下降。
于是,蚂蚁想到了语音的形式。2019 年,支付宝推出了全球首个应用于反欺诈领域的交互式风控产品「叫醒热线」,借助自然语言处理等技术提升 AI 的理解力,与用户更好地沟通,并实现了 AI 机器人在沟通过程中识别用户真实意图的能力,将决策过程扩展到多次对话交互中,然后进行自动劝阻 / 唤醒。
交互式风控技术的颠覆性是显而易见的,因为它能够提升最有效的防护——在损失发生之前中止诈骗。目前,支付宝超过九五成的「叫醒热线」由 AI 打出,成功率超过了此前的人工客服。通过这项技术,对用户是否受骗的识别率提升了 80%。
「蚂蚁的风控技术随着对抗过程的不断深化而逐步发展起来,」李俊奎说,「这些一路探索出来的经验,最终沉淀形成了如今的蚂蚁智能风控技术体系 IMAGE」。
IMAGE 包含 5 大技术系统,分别是交互式主动风控、多方风控、智能对抗、全图风控、端边云协同风控。这些技术实践也印证了《白皮书》所介绍的十大风控技术趋势,因而从蚂蚁的经验里,可以获取这些技术在应用时的大量信息。
比如说,在与用户做交互之前,首先要解决的是识别问题,这就涉及到了图技术。
图技术天然地适合金融。因为风险决策是一个不断对抗升级的过程,从单一事件和孤立行为来分析无法获得准确决策。最近六七年,由于风险形势的高度复杂化,风控流程中的感知、识别、决策、审理、追溯等环节都经历了快速升级演变。
比如跑分平台可以把许多普通用户的账号收集起来,黑产利用这些用户的个人收款码为别人代收款、赚取佣金。再比如,「买卖」双方联合起来把本应该用于拉新促活的消费券薅走,「卖家」收到资金之后不出货, 只是把钱转回去循环利用,如此往复,大量营销费用就打了水漂。
类似上述的风险很难通过单一的时间或空间维度去刻画,而图计算擅长于能够将巨大、复杂、相互关联的数据整理为相连、基于时序的关系图谱。随着大规模图计算技术的应用,风控从若干个单一时间切片纬度的数据,走向基于动态时序的关联图数据,从而实现对风险全链路的、全局关联视角的刻画。
因此,使用图技术提升风控系统能力成为了行业的新趋势。蚂蚁比较早地预判了形势,从 2015 年就投入了图技术研究,先推出了底层自研的图计算平台「Tugraph」,并在此基础上,搭建了业内首个大规模图风控体系,也就是全图风控。
具体而言,蚂蚁的全图风控做了三件事:第一,打造面向全域的风险一张图,关联全部风险域的特征,构建复杂风险特征网络,建立风险隐式特征的全局视图,来解决各个风险域的数据孤岛问题,目前已达万亿级图规模;第二,建立统一的图风控计算框架,在全局视图上动态更新行为操作,使风险特征得以扩散和传播;第三,通过在风险一张图上应用异质图团伙挖掘、属性图聚类等技术,更大范围内挖掘潜在团伙和相似行为模式。
图风控的效果也可从蚂蚁的实践中验证。根据公开报道,凭借该技术,蚂蚁的在线查询耗时控制在 10 毫秒以内,对黑产团伙的检测准确率达到 95% 以上。
「端边云」里的终端安全和边缘计算也是近几年的热门技术,尤其在隐私保护逐渐严格的情况下,包括终端厂商和移动应用在内的多个领域都在探索新的安全技术。早在 2016 年,李俊奎和团队在解决大促期间的算力缺口时发现,当时智能手机的算力已经相当于 3 年前的 PC。就这样,他们开启了端边云协同风控技术的探索。2017 年小程序的兴起加深了蚂蚁对端边云协同风控技术的必要性认知。按照支付宝小程序的规则,所有的用户数据都会保存在小程序开发者的服务器上,端也就成为了唯一的风险防护切入点。
「我们就在想,如果将风控技术部署在智能终端比如手机上,不仅可以提升隐私安全和风险控制,还能减轻云端的计算资源压力。」因此,蚂蚁决定从软硬件结合的层面去布局风控技术,受到保护的不只包括 APP,还涵盖了手机的底层操作系统,是一个生态内双赢的技术。
到了今年上半年,使用该技术的蚂蚁产品「可信隐私沙盒 DTX」面世,并和荣耀、vivo 等手机厂商合作,将该沙盒搭载在手机操作系统里,降低了手机用户数据端向云流动,保护了用户的隐私。这也是业界首个该类产品。
通过对技术的这些提前布局和持续调整、升级,蚂蚁始终将风险保持在业内最低水平线上,从而有效地支持自身的数字业务。2021 年 1 月,支付机构应央行要求公布资损率,支付宝资损率小于千万分之 0.098,远远领先行业。
兵法有云,「故善战者,立于不败之地,而不失敌之败也。」善于打仗的团队,总是预先创造不被战胜的条件。蚂蚁提出的 10 毫秒智能风控,也是面对风险的提前布局逻辑。
当我们展望未来的数字化世界,会发现风险将始终与我们共存。如何以风控技术护航行业数字化转型,是个值得多方共同思考的命题。特别是对于中小型金融机构来说,受限于技术积累和人才资源等,从零到一搭建风控体系往往不是性价比最优的方法。
对于这个问题,IDC 中国金融行业研究总监高飞表示,从风控技术层面来说,自我能力的培养一定是很重要的。但中小型的金融机构可以学会借力,在可信的生态环境中,以及在合作伙伴的帮助下,把自己的能力培养起来,而不必付出过多的成本。
更长远地看,风控领域或许将进入「X-as-a-Service」时代。如果这一模式在国内生根发芽,其应用前景的想象空间是相当广阔的。
当前,风控已经成为了金融机构发展的生命线,而这场技术之间、人性之间的对抗或许不会有终点。但要想做成一件有意义的事——比如和风险赛跑,总是需要一点西西弗斯的精神。
「面对风险的不断进化,风控是一个不断上升、持续演进的过程。我们的目标是在这种条件下,不断实现一种动态平衡。」李俊奎总结道。
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