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          2020-01-08 11:44 來源: 中國青年網

          中國的金融科技創新走在全球前列,反欺詐技術也受到了全球關注。近日,亞洲最具影響力的英文媒體《南華早報》以樂信為代表,報道了中國在人工智能反欺詐領域的最新應用。

           

          據了解,樂信運用人工智能和大數據技術,建立了防過度消費、防金融詐騙、防信息洩露的“三防工程”。在反欺詐方面,樂信推出預防打擊電信網絡詐騙案件的“獵鷹”安全産品,已幫助警方破獲各類電信詐騙、販賣用戶隐私信息、“套路貸”等案件100餘起,打掉犯罪團夥10餘個,抓獲犯罪嫌疑人120餘人。

           

          欺詐是全球金融科技行業面臨的重要挑戰之一。據統計,截至2018年,中國因個人信息洩漏造成的總體經濟損失可能已超900億元。另據美國聯邦貿易委員會披露,美國僅在2018年就上報了300萬起包括金融欺詐和身份盜取在内的欺詐案件,全年欺詐總體損失達到30億美元。

           

          不斷變化的欺詐手段,要求企業使用更先進的技術和措施進行發欺詐。專家表示,人工智能反欺詐的應用有望在未來兩三年迅速增加。

           

          以下内容根據《南華早報》原文編譯。

           

           

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           要是一個人在網上購物時完全不比價,直奔最貴的商品,在淩晨下單,輸入個人信息時還不流暢,在反欺詐人員看來,這就是一個異常信号。

           

          以前,反欺詐多通過人工執行,現在,人工智能已越來越多地介入金融科技領域,防止詐騙發生。

           

          “很多欺詐行為都很難通過人工識别。相較于專家規則,基于人工智能的行為分析來識别欺詐,效率更高。”樂信副總裁史紅哲介紹。

           

          樂信是納斯達克上市企業,開發了基于人工智能的風險管理系統,用來監測和防範其分期消費平台上的欺詐行為。

           

          此前,一筆貸款能否成功申請很大程度上取決于貸款額和申請人的信用狀況。近年來網絡欺詐頻發,就促使金融科技行業跳出傳統決策機制來判斷一個人的信用情況。普華永道在2018年的一個調研發現,49%的受訪企業表示遭遇過欺詐,而這個數字在2016年是36%。

           

          人工智能,尤其是基于機器學習的算法預測,能夠根據用戶在智能手機上的行為來識别和預防欺詐行為,如通過用戶輸入個人信息的速度以及下單時間等變量。

           

          天睿(Teradata)是美國一家為銀行提供解決方案的數據分析公司,它通過人工智能進行欺詐識别。在它一個客戶——丹麥最大的丹斯克銀行(Danske Bank)——的案例中,後者通過人工智能軟件,将人工規則産生的欺詐誤報數量減少了60%,并使有效欺詐識别率提升了50%。

           

          樂信自主研發的“鷹眼”智能風控系統,則是中國金融科技行業用機器學習來識别潛在欺詐的典型。2018年,“鷹眼”系統幫助樂信防範了超過2000個欺詐案件,幫助其用戶避免了3億多元的損失。

           

          史紅哲介紹,人工智能算法可以通過監測用戶的某些異常行為,以及對設備地理位置和生物認證等衆多維度進行分析,來識别欺詐用戶。比如,如果一天中有好幾個借款申請在非正常時間在同一個設備發起,或者一個用戶線上購物時不比價直接下單購買最貴的商品,那人工智能系統就會在後台發出警告,因為這都不是正常用戶的操作習慣。

           

          此外,由于很多網絡欺詐都是通過身份信息盜竊進行,如果一個用戶在輸入身份證信息時操作不夠熟練,那可能是因為他盜取了他人身份證,不熟悉身份證号。

           

          在樂信的分期電商平台分期樂的最新一例反欺詐案例中,騙子誘騙某個分期樂用戶在分期樂購買産品,并承諾給額外酬勞作為回報。一開始騙子要求用戶購買小額商品,随後在誘騙用戶購買蘋果手機等貴重物品後,騙子就杳無音信,隻能由用戶支付剩下的分期款項。如果多個類似的欺詐案例在一段時間内集中發生,那樂信會在其App上對用戶推送預警信息,防止詐騙發生。

           

          “騙子采取新的方式進行網絡欺詐,反欺詐系統也會不斷學習這些新案例,不斷完善,并在類似行為發生的時候發出警告。”史紅哲說。

           

          近年來,為了應對更加複雜的網絡犯罪,金融機構也紛紛開始部署人工智能和機器學習技術。

           

          “目前,金融機構将人工智能、機器學習用于反欺詐的比例仍相對較低,不過未來兩三年這方面的部署将迅速增加。”咨詢公司KAE資深副總裁Chris Holmes在一份報告中表示。”

           

          2019年11月,萬事達就推出了“風險掃描”(Threat Scan)服務,通過一系列欺詐場景的模拟測試來識别商家授權系統的潛在風險。另一家信用卡巨頭Visa也推出了一個用人工智能算法監測和防範信用卡欺詐的平台。中國保險公司平安則已經通過面部和聲音識别技術保護投保人遠離欺詐。

           

          “金融行業都是通過行為分析來識别欺詐。”史紅哲說。“在未來,随着人工智能的應用更深入,通過面部表情識别和語音分析也能被用作欺詐識别,金融行業的人工智能應用将更加成熟和自然。”

           

          
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