頂象深度畫像亮相GMIC，用AI提升金融反欺詐

鳳凰新聞04-2819:30

原標題：頂象深度畫像亮相GMIC，用AI提升金融反欺詐

“最近Facebook信息泄露問題，再次讓隱私保護成為焦點”。在4月27日GMIC 2018上，頂象技術首席科學家施亮表示，去年《網絡安全法》的實施以及歐洲GDPR標準(常規數據保護規定)的推進，讓隱私數據的保護已經成為共識，“所以，我們做AI的更要重視對隱私敏感數據的保護”。

　GMIC是全球規模最大、最具影響力的移動互聯網行業會議之一。今年主題是“AI”生萬物，來自全球頂尖的AI科學家、企業家、投資家、行業專家，分享了基礎硬件、大數據與開源平臺、深度學習為代表的算法等人工智能領域的最新洞見，并探討AI在各行業中的應用等。

　AI應用中的兩大需求：隱私保護和快速復用

　全球正加速走進AI時代。而AI是由數據驅動的，沒有數據，AI無法進行針對性訓練、識別、預測，也就不能理解人們的需求，人們也享受不到精準、智慧的服務。今年3月，央視《中國經濟生活大調查》欄發布了一項針對AI認知度調查顯示，8成受訪者擔心AI會威脅自己的隱私。專家認為，數據隱私、數據權屬是AI進一步發展需要解決的重要問題。

　頂象技術首席科學家施亮在主題為《AI時代的反欺詐》的分享中表示，頂象的深度畫像技術通過深度學習網絡嵌入式表示等算法，學習多維連續空間表征，能夠對復雜關系的數據進行挖掘并進行可視化展示，有效屏蔽隱私數據，良好實現能夠在不同業務、不同場景下模型快速復用，達到提升互聯網反欺詐效果。

　為了直觀展示深度畫像技術下的反欺詐效果，施亮現場展示了一組深度畫像技術下的反欺詐應用效果實際數據可視化圖。

　左邊的圖是用戶訪問熱度圖，顏色越偏向紫色端，同樣訪問行為的用戶就越少，越偏向黃色端，用戶的這一訪問行為就越多;右邊的圖是基于頂象設備指紋威脅情報數據的渲染：中間的紅色是已知的真實有效的正常用戶，散落在周邊的藍色區域就是欺詐用戶、虛假注冊或是未知的賬戶，正常用戶行為體現了很好的聚合性，一目了然。

　“從這張對比圖上，清晰能夠看出深度畫像技術可視化對欺詐用戶識別的幫助和直觀的理解”，他進一步介紹說。

　頂象深度畫像技術是如如何煉成?

　基于業務數據和埋點數據，通過分類聚類、相似度計算、異常檢測、推薦搜索等，對海量數據進行分析和挖掘，產生具有業務價值的用戶標簽，勾勒出用戶畫像。從而及時辨別各類欺詐風險，完成用戶的信用評估，并能夠精準對目標進行營銷。

　施亮介紹說，頂象深度畫像技術除了使用傳統畫像技術的數據抽象外，在網絡結構上使用當前前沿的DeepWalk、Node2Vec、GCN等嵌入式表示技術;在目標函數上使用多種無監督學習、有監督學習、半監督學習的技術，也會使用基于目標函數損失、聚類分析、數據可視化、采樣抽查等進行驗證。

　有聽眾問企業如何像頂象一樣構建適合自己業務深度畫像技術?施亮現場“推銷”起了頂象的智能分析平臺。

　他說，通過頂象智能分析平臺，技術人員可以通過鼠標拖拽對機器學習、模塊進行方便快速的定義，對建模過程等進行配置、部署，不需要寫一行代碼。“不僅可以定制專屬的模型，也可以引入共享的模型”。

　AI能有效降低金融成本，提升反欺詐能力

　國務院2017年7月頒布的《新一代人工智能發展規劃》提出了“智能金融”的重點應用方向，鼓勵創新智能金融產品和服務，發展金融新業態，鼓勵金融行業應用智能客服、智能監控等技術和裝備，建立金融風險智能預警與防控系統等。

　金融是高度數據化的行業，AI技術可以在身份認證、風險控制和個性化運營方面為金融機構提升效率。比如，在前端，AI技術可以用于反欺詐和服務客戶;在中臺，AI技術支持無人工審核授信和放款、各類金融交易和金融分析中的決策;在后臺，AI技術可以用于風險防控和監督。

　毋庸置疑，金融業是AI最好得到應用的行業。AI應用能夠大幅降低金融行業成本，并顯著提升金融風控及業務處理能力

總結

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