人工智能有望破局信贷欺诈“猫鼠游戏”

  生物识别技术的有效应用将帮助解决“我知不知道”以及“你是谁”的问题。

  随着数字经济成为人们生活的一部分,欺诈无时无刻不在发生,从最常见的信用卡盗刷、到第三方支付工具钱包以及网购账户虚假交易、再到电信账单等等,欺诈可谓无孔不入。甚至,如果有一天你发现自己“被离婚”、“被结婚”、“被贷款”、“被P2P授信消费”、“被注册网络赌博”等等,不要惊慌,你正是被欺诈了。

  与国外市场不同,中国的欺诈手段以及形式更加多样化,并且已经形成了规模化的黑产,让消费者更加防不胜防。欺诈与防欺诈之间的斗争就如同电影《猫鼠游戏》一样,诈骗分子千方百计冒充各种身份逃脱监控进行欺诈,而防欺诈也一直不断进化以期识破诈骗分子的各种手段保护消费者的财产。

  国内欺诈方兴未艾,反欺诈手段探索全球领先

  无论欺诈手段多么千变万化,欺诈的发生其实主要是在两个阶段,一个是申请欺诈、一个是交易欺诈。前者是为了迅速得到更多的钱,向金融中介取得新的额度,即“申请欺诈”;后者是在交易的过程中把钱套出来,这一过程即“交易欺诈”。不过不管是哪种欺诈,欺诈者的目的都非常单纯,为了有借无还,为了套利套现。至于“谁”来欺诈,这时又可分为两种:第一方本人欺诈以及第三方他人或集团欺诈。一个是我本人为了拿到更多的金钱,即恶意欺诈;第二种是他人用了我的身份来拿到更多的金钱。而在数字化经济发展的今天,电商、互联网金融、网贷的便利性也助长了在线欺诈和身份盗取的高频案发。

  根据益博睿的调查,国内的反欺诈方兴未艾的程度高出其他先进国家许多,尽管国内有许多反欺诈数据和模型厂商,但仍然阻止不了中国这块土地上的欺诈不断发生。更重要的是,欺诈不能全面防堵,欺诈者或团伙也在不断更新技术、演进欺诈手法,当前能做的只有不断地提升大数据和机器学习的能力、强化模型的配适度,找出新变量,并且将捕捉到的“坏客户”留在系统里,避免重蹈覆辙。

  但可喜的是,随着国内电商、互联网金融的蓬勃发展,对反欺诈需求的不断增加和金融科技手段的不断进化,中国对反欺诈的探索也处在全球领先的地位,并有很大的发展潜力。

  未来,欺诈手段还会更加多样化、频繁演化,而想要实现欺诈的有效追踪和应对,也就相应对机器学习能力的不断提升提出了更高要求,需要每个机器学习的方法和检测规则都要比信用风险模型进化更迅速、反应更灵敏,从而有效捕捉欺诈模式的变化,并持续学习这些新的欺诈模式,融入到我们的欺诈预警机制中。

  人工智能可有效打通“黑名单”,生物识别技术试水反欺诈

  当然,面对层出不穷且不断多样化的欺诈手段,仅凭借企业一方的数据库和黑名单总是防不胜防。而如今,人工智能和大数据分析技术已有很大进步,可以大幅度地帮助反欺诈交易和申请的甄别,将不同平台和服务提供商各自的数据孤岛串联起来,从而更精准或更实时、更动态地来捕捉反欺诈可能发生的情况。举例来说,从反欺诈角度来看,朋友圈的“人脉分”非常重要,就是人以群分的概念,欺诈往往都是“黑产”,如果这个人与黑名单交叠越近,他也就越有可能是欺诈分子。因此如果把这个“黑名单”打通,也就更能有效防范欺诈。

  但反欺诈并不是企业的根本目标,更重要的是,企业如何实现反欺诈和业务发展并驾齐驱。随着市场竞争愈发白热化发展,客户体验越来越成为商家竞争的亮点和关键,而反欺诈和客户体验往往在一定程度上存在着此消彼长的关系,所以如何在保证客户体验便捷性的基础上最大限度降低欺诈的可能性就变得至关重要。

  拿电商平台举例,商家可能会向客户要求填些信息,客户比较愿意分享的无外乎是姓名、联系电话和送货地址这三个信息,再多的话客户就不愿意填了。但对电商来讲当然希望越多信息越好,这样才可以判断会不会有假冒的客户。但一旦商家要把这个信息扩大,留存的客户就会大大减少。根据益博睿对服务商的调查,平均60%的客户对于刚刚提到的三个信息是可以接受的,但如果涉及进一步的信息诸如婚姻状况、账号和收入水平等,则平均仅有20%的客户可以接受,这就给企业防欺诈带来一定困难。

  对于这一难以调和的矛盾,生物识别则大有可为。生物识别技术可以处理非结构化数据,例如语音、图像、网络,全方位验证客户的交易身份、增加客户洞察,并无需过多索取客户所填的信息,从而帮助企业顺利留住客户,同时也保障客户交易的安全性,这也将给企业带来更大的商机。

  对于生物识别技术在防欺诈领域的应用,益博睿提出了面向未来的防欺诈解决方案——“超级ID(Super-ID)”。传统的ID就是三要素,手机号、身份证、地址。而益博睿认为“超级ID”解决方案是在这些基本信息之外搭载了生物识别,比如说指纹、语音识别、人脸识别等技术,同时涵盖个人日常生活的社交数据、第三方数据等非传统身份数据,从而帮助商家判定客户的个人身份,也能够在不影响客户体验的情况下,增强平台的欺诈监测和预防能力。

  人工智能反欺诈需理性布局

  但即便人工智能在帮助企业防范欺诈、促进业务发展方面意义重大,益博睿依然不建议企业盲目对此做大笔投资。

  事实上,也有许多企业在技术堆栈以及获取数据能力方面投入了大量资金,并希望人工智能能够为其增加市场竞争优势,但结果却没有获得任何实际的回报。人工智能的回报实际取决于公司内部各层级对新技术的理解和应用,这通常需要人工智能开发团队深入了解业务,这样开发出来的解决方案才不会忽视业务的最终目标,即推出或改进企业产品或服务。

  因此,益博睿更建议企业采用更加实用、有针对性的投资方式利用人工智能防范欺诈。首先,企业在数据积累前应该建立一个明确的目标;其次,企业要能确保自己能够衡量每个机器学习解决方案所带来的影响,以及对自己客户群的影响。只有能够准确衡量影响并能不断重估收益,才能将这个新技术的投资行之有效且符合预期。

  对于人工智能防欺诈的投资,从行业来看,金融领域的发展潜力较大,发展基础也最好,这是源于金融行业良好的数据积累和较成熟的自动化技术应用。目前,国内领先的传统银行业已经开始进行服务渠道和模式的改革升级,促进智能化布局。伴随着大陆的百花齐放,台湾比较先进的银行,也意在布局人工智能,通过Super-ID打造成用户个人的DNA,包括声音、影像或者是指纹,形成360度的用户信息洞察,从而更有效地监控风险、防范欺诈。

  随着各行业企业对人工智能越来越重视,益博睿也提倡理性投资人工智能,从贴合企业实际出发,用更行之有效的方案防范欺诈,促进业务和客户群的成长。

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