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    蔡志濠 蔡志濠 的回答 2019-06-25 10:38
    人工智能綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、數(shù)學(xué)哲學(xué)等學(xué)科知識(shí),使用機(jī)器代替人類實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識(shí)別、分析、決策等功能,其本質(zhì)是對(duì)人的意識(shí)與思維的信息處理過程的模擬。

    圖表1:人工智能在網(wǎng)絡(luò)反欺詐中的作用示意圖

    資料來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

    目前人工智能的關(guān)鍵技術(shù)主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、生物識(shí)別、知識(shí)圖譜等。相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在金融領(lǐng)域得到初步探索和應(yīng)用,在征信和風(fēng)控領(lǐng)域,設(shè)備指紋、知識(shí)圖譜、生物探針、行為序列、人臉識(shí)別、活體檢測(cè)、語義分析等技術(shù)已經(jīng)用于防范和監(jiān)測(cè)金融欺詐活動(dòng)。

    人臉識(shí)別是一種依據(jù)人的面部特征(如統(tǒng)計(jì)或幾何特征等),自動(dòng)進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù),技術(shù)上包括圖像采集、人臉檢測(cè)、人臉特征提取、人臉特征比對(duì)(身份的確認(rèn)和查找)等,在反欺詐領(lǐng)域可利用該技術(shù)識(shí)別客戶是否是欺詐慣犯,為業(yè)務(wù)事前審核提供技術(shù)抓手,同時(shí)在識(shí)別真正用戶、防止盜刷等方面起到重要作用。

    自然語言處理主要是指對(duì)于輸入計(jì)算機(jī)的自然語言字符串序列,計(jì)算機(jī)通過詞法分析、句法分析、語義分析等對(duì)語言信息進(jìn)行預(yù)處理,將分析的結(jié)果映射為機(jī)器內(nèi)部可以識(shí)別與處理的表示形式,并可對(duì)該內(nèi)部表示進(jìn)行推理,重新轉(zhuǎn)化為自然語言表達(dá)的字符串序列輸出,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)自然語言的理解。在反欺詐領(lǐng)域可以利用NLP技術(shù)針對(duì)特定的欺詐信息和虛假信息進(jìn)行有效識(shí)別,從而進(jìn)行適當(dāng)攔截或風(fēng)險(xiǎn)提示。

    知識(shí)圖譜是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),是把不同信息連接在一起而形成的一種關(guān)系網(wǎng)絡(luò),從而可以整體、全面的了解不同主體間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并以此為依據(jù)進(jìn)一步開展深度分析。在反欺詐領(lǐng)域通過知識(shí)圖譜的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)將不同類型數(shù)據(jù)匯聚在一起,從而有效分析出復(fù)雜業(yè)務(wù)關(guān)系中潛在的風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)識(shí)別欺詐行為,對(duì)于打擊團(tuán)伙欺詐,防范潛在欺詐用戶等方面發(fā)揮重要作用。同時(shí),還可以通過知識(shí)圖譜為執(zhí)法部門追蹤詐騙份子提供相關(guān)信息情報(bào)。

    設(shè)備指紋技術(shù)是指通過利用設(shè)備的多種相關(guān)信息來完成設(shè)備識(shí)別的相關(guān)技術(shù)統(tǒng)稱。隨著移動(dòng)支付的發(fā)展,傳統(tǒng)的設(shè)備識(shí)別技術(shù)已無法滿足對(duì)于設(shè)備識(shí)別的需求,欺詐軟件的出現(xiàn)、利用"貓池"進(jìn)行的刷單、"羊毛黨"的出現(xiàn)等給各大平臺(tái)運(yùn)營帶來了極大挑戰(zhàn)。而設(shè)備指紋技術(shù)的出現(xiàn)將有效打擊綜上欺詐行為,通過設(shè)備指紋技術(shù)給相關(guān)設(shè)備打上獨(dú)一無二的標(biāo)簽,從而可以準(zhǔn)確識(shí)別出欺詐使用的相關(guān)設(shè)備,即使通過軟件篡改設(shè)備ID、使用IP代理等方式,設(shè)備指紋技術(shù)也能夠識(shí)別出使用的是同一個(gè)設(shè)備,從而能有效的實(shí)現(xiàn)線上欺詐行為的識(shí)別和預(yù)警。

    在實(shí)際應(yīng)用方面,人工智能已經(jīng)在數(shù)字金融反欺詐的多個(gè)領(lǐng)域得到實(shí)現(xiàn)。例如騰訊公司利用自然語言處理技術(shù),從大量的投訴數(shù)據(jù)源里提取投訴文本,通過多維度的分析剖析不同的可疑特征,再通過不同的可疑特征制定文本挖掘維度與監(jiān)控維度去過濾風(fēng)險(xiǎn)詞,并搭建了集成文本分析、信息匯總、賬號(hào)審核、策略打擊、大盤搜索、數(shù)據(jù)導(dǎo)出的文本審核平臺(tái)。文本審核平臺(tái)會(huì)針對(duì)每個(gè)挖掘維度統(tǒng)計(jì)特征或給出評(píng)分,作為評(píng)判、篩選可疑賬號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)。
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