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    平安銀行信用卡夏科軍:反欺詐系統的建設和創新功能

    本文作者: AI金融評論 2018-05-30 15:00
    導語:?演講內容可分為三個部分:平安銀行的建設目標,創新功能,系統運行情況。

    雷鋒網AI金融評論報道,5月26日,阿里云創始人王堅博士與科技圈11位志愿發起人共同組織了年度科技創新活動2050大會。在下午由氪信科技CEO朱明杰出品的“人工智能重構智能金融”專題論壇上,微軟全球執行副總裁、美國工程院院士、前微軟亞洲研究院院長沈向洋,前IDG榮譽合伙人、火山石資本創始人章蘇陽,招商局集團創投總經理呂克儉等皆受邀出席。

    期間,平安銀行信用卡中心核心研發部總經理夏科軍受邀進行了演講。據他所說,他寫了十幾年代碼,過去的經歷也有些“跨界”,最早在一家通信創業公司,從OTA轉型到移動互聯網,后來又加入平安,主要從事金融相關的公共風險和交易系統的研發工作。

    據雷鋒網了解,演講內容可分為三個部分:平安銀行的建設目標,創新功能,系統運行情況。

    平安銀行交易反欺詐系統的建設目標主要有三:第一,系統支持多渠道。“目前大約一半以上的交易都來自于第三方支付,支付寶或微信。我們對于渠道的交易會做實時授權和反欺詐的甄別。”

    第二是精準和高效。精準是指“當每一筆交易過來的時候,需要通過準確的模型判斷這個人是好人還是壞人。高效則對策略和性能要求比較高,系統性能可以做到平均是在3毫秒之內。”

    第三是多樣化。包括數據的多樣化,另外現在已進入機器學習的時代,我們也在研究下一代,如何通過機器學習模型管控交易和客戶的風險。他還重點分享了數據系統的處理流程,“把交易送到系統之后,我們會結合歷史數據、模型和規則,交易數據潛在的異常行為和可疑場景,同時也會計算風險等級,并根據不同的風險等級采取不同的策略和動作。”

    系統主要有四個特點:數據安全,系統會使用平安銀行的全行數據,結合歷史數據和最新的交易數據進行總體計算;數據處理要求非常快;模型,基于客戶畫像,包括規則、關聯模型,神經網絡模型;策略,根據實時交易計算風險,根據不同的風險等級采取策略,也會采取人工作業檢查交易作業的可靠性。

    隨后,夏科軍又介紹了幾個創新功能,包括實時+準實偵測模式的中央風控平臺、高效的交易分析偵測引擎、多維度反欺詐數據體系、高效可靠的接口適配器、客戶交易行為畫像+可疑欺詐場景識別。

    其中特別提到“實時和準實”,實時是防堵首筆交易偽冒交易。準實的目的在于防堵下一筆偽冒交易。“信用風險有額度風險,比如說你申請一張信用卡的時候,我們會跑一些規則,給你幾萬快,這個是貸現,我們會實時調整貸多,比如你想刷超出額度的消費,傳統的交易中會是失敗的。但是在我們的系統中,判斷你真的是一個好人,之前信用很好,那么這筆交易是可以過的。”實時偵測系統的主要規則是規則引擎,牛市處理引擎,其中可能涉及到時間窗口的計算,然后計算出很多中間變量,并送到引擎做決策。

    “系統的高效接口適配器”就是設備指紋,會收集瀏覽器端和APP端的指紋。結合交易系統,我們會做流量控制和熔斷,“可能在500毫秒之內,假設上游的交易系統發現沒有問題,它會直接退到默認。看一下運行情況,目前系統匹配交易耗時是30毫秒之內。最大TPS支持的TPS數是5000+,交易量日均處理的交易量600萬。”

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