探索5G风控智能:揭秘风控科技在中国电信甜橙金融5G生活节中的应用

一、前言

4G开启了移动互联网时代,移动互联网引领了金融、通讯等多个行业的变革。2019年是5G时代的元年,中国电信甜橙金融作为5G行业的金融科技企业,在2019年12月首次开启了5G生活节,希望能够基于金融科技向5G创新场景中的亿级用户提供安全、便捷、优惠的创新金融服务。

5G时代的新金融服务在给用户带来极速、便捷的同时,5G技术更迅猛的数据传播速度,更多样化的关系数据、更严格的个人隐私数据保护政策,都给金融科技企业的风险管理带来了全新的挑战。

本文将基于甜橙金融的智能风险管理体系——【御风】,向你深度揭秘在面临5G新挑战时,甜橙金融在深度学习、图计算、知识图谱等风控科技中的探索。

二、风险态势感知: 风险发现从“被动挖掘”到“主动预知”

5G时代更极速的信息传播速度,对企业的风险感知能力提出来极大的挑战,因此基于风险态势感知系统的谋定而后动的能力变得尤为重要。

风险态势感知体系分为感知、理解、预测三个环节:首先态势感知系统会利用监控工具定期的在黑产论坛及暗网中收集情报,做到威胁数据的【感知】发现,然后通过自然语言处理算法(NLP),对其中的关键信息定位,进而实现了对黑产情报的【理解】。最终基于威胁数据和自然语言处理算法形成风险态势感知报告,完成了对未知风险的【预测】。

目前基于风险态势感知体系,甜橙金融已实现了从被动“防控攻击”到主动“预知风险”的升级。在整个2019年5G生活节期间,甜橙金融即基于风险态势感知系统的,仅在助力拆红包单个活动中,就提前定位并防控了十万余次黑产的潜伏攻击,通过预知风险对不法分子完成了精准有效的打击。

图1:甜橙金融风险态势感知系统可视化页面

三、深度学习引擎: 从“单模态”到“多模态”

5G时代的数据,无论是量级及维度都将呈指数级增长。面对如此级别的数据膨胀,"单模态"的机器学习框架在应用到大数据量企业的风险管理中时,将很难做到风险覆盖率和决策精准度的平衡。

针对这一问题,解决方案是融合无监督、有监督、半监督等算法,建立一个覆盖关系、行为、交易、图像等“多模态”数据的深度学习框架。在此框架下,既能够发挥无监督算法非指向、无边界性的覆盖率优势,又能够将无监督算法检测到的风险数据作为输入端结合有监督、半监督等算法进行训练,进而同时保障了精准度。

例如基于此框架,通过多模态深度神经网络和异构图卷积神经网络算法,甜橙金融在身份证及营业执照鉴伪方面实现了95%以上的鉴定准确率;在营销反作弊场景中,实现了30%以上风险覆盖增益的提升(并保证了99%以上的准确率)。

图2:甜橙金融“多模态”深度学习框架

四、风险知识图谱: 风险分析从“单点”到“全局”

5G时代人与人、人与物、物与物之间将建立兆级的关系,基于对关系数据深度分析的诉求,知识图谱将会广泛的应用在企业风险管理领域,帮助企业风险管理能从“单点”扩展到“全局”。

截止到2019年12月,甜橙金融已建立了包含亿级实体节点(用户、设备、商户等)、十亿级关系(用户与用户、用户与设备、设备与设备等)、百亿级属性的“风险知识图谱”。

基于这个庞大的图谱,从事前可以完成潜伏团伙的聚类定位,在事中可以完成关联团伙的特征分析,在事后可以支撑风险案件溯源。例如在2019年甜橙金融即利用“风险知识图谱”提供的有效情报,配合公安干警侦破犯罪案件6起,抓获犯罪嫌疑人12人。 

图3:甜橙金融风险知识图谱示例

五、风险画像:从“单一静态”到“多维动态”

5G时代无论国家还是行业都将推行日趋严格的个人隐私数据保护政策,因此单一静态的风险画像将面临着数据难以获取(覆盖率降低)、易被黑产伪装突破、易对正常用户造成打扰等问题。

融合了用户全时序事件(登录、认证、交易等)、多维度数据(身份、设备、关系等)的动态风险画像将能有效的解决如上问题。相较于”单一静态”的风险画像,“多维动态”画像不会受到单一维度数据缺失的影响,也能够通过多维动态数据更有效的识别黑产的伪装。

例如在本次的5G生活节中,产业化的黑产会利用群控、模拟器绕过聚合类风险画像的识别。但是通过全时序链条内正常用户与异常用户行为数据的比对分析,甜橙金融基于多维动态画像精准定位出了数十万次的异常操作行为。

六、结语

4G来临之前人们很难预测到移动互联网的爆发,伴随着5G大规模的商用,一些完全超越当下人们思维框架的生态将会诞生;伴随而来就是整个企业风险管理生态的变革。所以企业的风控管理者们需要具备对未来趋势的前瞻性;因为未来已来,将至已至,只有前瞻的风险管理思考,才能够在5G时代中谋定后动,行且坚毅。