7月6日下午，由清華大學(xué)金融科技研究院互聯(lián)網(wǎng)金融實(shí)驗(yàn)室-證券科技研究中心主辦、DataVisor維擇科技協(xié)辦的證券科技主題沙龍暨維擇下午茶第4期在北京雙清大廈圓滿舉辦。DataVisor維擇科技金融風(fēng)控咨詢專家楊澤毓及德勤風(fēng)控咨詢總監(jiān)柴濤作為分享嘉賓出席本次活動(dòng)。

楊澤毓做《無監(jiān)督技術(shù)在現(xiàn)代金融反欺詐的應(yīng)用》主題演講。他談到，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的全面普及帶來了新的風(fēng)控挑戰(zhàn)，比如惡意騙貸、套現(xiàn)、非法集資、電信詐騙、營銷套利、洗錢等非法活動(dòng)藏匿于互聯(lián)網(wǎng)金融場景中。但是，現(xiàn)有的風(fēng)控規(guī)則卻只能覆蓋到20%左右的欺詐手段。主要原因是，攻擊方的攻擊手段往往變化很快，而防守方一般的應(yīng)對(duì)措施則是相對(duì)滯后的，傳統(tǒng)的風(fēng)控手段，比如黑白名單、規(guī)則引擎、有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)，都是強(qiáng)依賴于歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)，且需要大量人力和時(shí)間去維護(hù)這些名單、規(guī)則或模型。“規(guī)則模型是越積越多的，新的攻擊手段出現(xiàn)，就需要在模型中增加新的規(guī)則，這就造成很大一部分規(guī)則都已經(jīng)過于老舊，對(duì)于檢測(cè)效率和對(duì)新型攻擊的識(shí)別力都不夠優(yōu)秀。”楊澤毓談到。

無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的一大特色就是不依賴于標(biāo)簽，從全局出發(fā)，發(fā)現(xiàn)可疑賬號(hào)、可疑活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)性，捕捉欺詐攻擊。因?yàn)楝F(xiàn)代欺詐趨向團(tuán)伙型、專業(yè)化的欺詐，此類欺詐具有“壞用戶緊密聯(lián)系，好用戶行為離散”的特征。無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)正是利用這一特征，通過聚類和圖分析識(shí)別欺詐群組。

無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的處理流程是：先動(dòng)態(tài)特征提取，再進(jìn)行無監(jiān)督攻擊群檢測(cè)，最后輸出結(jié)果分類和排序。DataVisor維擇科技的無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)引擎會(huì)根據(jù)不同場景下各用戶的數(shù)據(jù)信息，比如身份信息、設(shè)備ID、IP地址、關(guān)系信息等等來提取特征。特征提取后，運(yùn)用無監(jiān)督的算法對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行聚類，最后將聚類出的群組或賬號(hào)進(jìn)行好壞用戶分類及評(píng)分等。楊澤毓談到，無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)目前的應(yīng)用場景很廣，比如社交領(lǐng)域反批量注冊(cè)、電商領(lǐng)域反薅羊毛、游戲出海反流量造假、金融反欺詐等。

到場來賓對(duì)維擇科技如何區(qū)分聚類出的群組屬性表示出濃厚興趣，我們是如何區(qū)分好壞集群呢?楊澤毓舉例說：一群人在機(jī)場連了同一個(gè)Wi-Fi這不可疑，一群人在中國用華為手機(jī)下載了一個(gè)游戲也不算可疑，但是一群人用同一種冷門的手機(jī)型號(hào)、一個(gè)老舊的系統(tǒng)版本在類似的時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行注冊(cè)操作，這就比前兩種更可疑，我們基于豐富的提取特征、大量的研究和實(shí)踐來解釋用戶可疑性并給出評(píng)分。給不同場景的業(yè)務(wù)人員提供一個(gè)更具可解釋性的產(chǎn)品，是DataVisor維擇科技最新一代全面的反欺詐管理解決方案dCube的一大優(yōu)勢(shì)。

本次活動(dòng)吸引到超過30位行業(yè)專家、企業(yè)代表、清華大學(xué)學(xué)生等，現(xiàn)場反響熱烈。

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