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“密碼被盜都沒關(guān)系!”京東金融風(fēng)控黑科技:如何基于生物行為信息做身份認(rèn)證?

本文作者: 溫曉樺 2017-09-30 10:30
導(dǎo)語:“你的手機(jī)丟了沒關(guān)系,人家知道你的支付密碼也沒關(guān)系,他在你的京東金融APP上操作的時(shí)候,我就能知道這個(gè)人是不是本人,是不是有風(fēng)險(xiǎn)?!?

“密碼被盜都沒關(guān)系!”京東金融風(fēng)控黑科技:如何基于生物行為信息做身份認(rèn)證?

“你的手機(jī)丟了沒關(guān)系,人家知道你的支付密碼也沒關(guān)系,他在你的京東金融APP上操作的時(shí)候,我就能知道這個(gè)人是不是本人,是不是有風(fēng)險(xiǎn)?!苯眨〇|金融副總裁、技術(shù)研發(fā)部總經(jīng)理曹鵬介紹了京東金融的生物探針技術(shù)。

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解,京東金融可以通過APP采集到用戶在整個(gè)使用中超過120個(gè)指標(biāo),通過收集用戶的行為去判斷這個(gè)人是否為風(fēng)險(xiǎn)用戶,實(shí)現(xiàn)用戶的身份判定。

基于生物探針技術(shù)進(jìn)行客戶身份判定

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論獲得的數(shù)據(jù),京東金融已經(jīng)構(gòu)建起500多個(gè)風(fēng)控模型,基于5000+個(gè)風(fēng)險(xiǎn)策略實(shí)現(xiàn)對(duì)3億用戶信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估?!拔覀冏龅氖歉呔S的模型,也就是說盡可能的多把和用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)都拉進(jìn)來,從各個(gè)維度去看,去篩選,去甄別用戶的好壞,這樣才能對(duì)這個(gè)用戶有更完善的描述。”曹鵬介紹說,這中間還運(yùn)用了很多稍有的人工智能技術(shù),比如生物探針和圖計(jì)算。

根據(jù)曹鵬介紹,所謂生物探針技術(shù),舉個(gè)例子,京東金融可以通過APP采集到用戶在整個(gè)使用中超過120個(gè)指標(biāo),通過收集用戶的行為去判斷這個(gè)人是否為風(fēng)險(xiǎn)用戶,實(shí)現(xiàn)用戶的身份判定。這項(xiàng)技術(shù),目前主要的應(yīng)用場景為反欺詐和防盜刷。

根據(jù)展示的生物探針系統(tǒng)后臺(tái),曹鵬稱,一個(gè)人在使用APP的時(shí)候,后臺(tái)可以看到其行為是在0附近正負(fù)波動(dòng),但是一旦整個(gè)操作換了以后,它整個(gè)的行為相關(guān)度就會(huì)迅速下降到負(fù)數(shù),這種技術(shù)應(yīng)用在金融場景中效果尤其明顯。“你的手機(jī)丟了也沒有關(guān)系,人家知道你的支付密碼也沒有關(guān)系,他在你的京東金融APP上操作的時(shí)候,我就能知道這個(gè)人是不是本人,是不是有風(fēng)險(xiǎn),”曹鵬表示。

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解,事實(shí)上,基于生物特征技術(shù)進(jìn)行身份識(shí)別并不是新鮮的概念,比如利用擊鍵特征來做支付環(huán)節(jié)的安全驗(yàn)證。但由于數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)質(zhì)量的限制,以及應(yīng)用不當(dāng)后果嚴(yán)重——一旦泄露身份信息幾乎無法更改、綜合安全性能并不直觀——但是一個(gè)強(qiáng)有力的補(bǔ)充……等先天的缺陷,將生物特征技術(shù)應(yīng)用于安全領(lǐng)域仍是小眾領(lǐng)域。該技術(shù)進(jìn)入商用階段無疑是一個(gè)突破,但仍有待探索與完善。

掃描群體節(jié)點(diǎn)判斷個(gè)體欺詐可能性

“風(fēng)控其實(shí)不是一個(gè)單純的個(gè)體行為,不管是欺詐還是洗錢還是其他的林林總總惡意的行為,它越來越傾向于變成群體性產(chǎn)業(yè)鏈的一系列相關(guān)事件的行為,”曹鵬坦言,所以,我們需要更多的把一個(gè)用戶和他的行為以及和他行為相關(guān)人的一系列行為都全部拿出來,在這個(gè)維度上去做風(fēng)控才能更準(zhǔn)確。

“在這個(gè)過程中,京東金融會(huì)利用圖計(jì)算技術(shù),通過超過10億個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)的圖,以及所有在這些節(jié)點(diǎn)上發(fā)生行為的相關(guān)行為的連接,最終可以把一系列的用戶和行為都描述出來?!?/p>

圖計(jì)算應(yīng)用最典型的場景就是白條用戶授信。舉個(gè)例子,一個(gè)新的用戶在白條注冊(cè)時(shí),因?yàn)闄C(jī)構(gòu)的后臺(tái)沒有他的任何資料,他是否可信?給他多少額度?……很難抉擇。在這種情況下,依據(jù)大數(shù)據(jù)可以通過這個(gè)用戶以及和他相關(guān)的一系列行為描述去判斷他的好壞。

“所謂物以類聚、人以群分,單個(gè)人的節(jié)點(diǎn)即使看起來再好,收入再多,如果他周圍相關(guān)的都是做欺詐的、套現(xiàn)或者其他相關(guān)灰產(chǎn)的人,這個(gè)人一定也是很惡意的人,”曹鵬稱,可能對(duì)于這個(gè)人,我沒有他的描述,但是和他相關(guān)的周圍區(qū)域的ID都是很良性的,信用良好的或者收入水平很高的人,這個(gè)人相應(yīng)是一個(gè)好人的概率比較大。

對(duì)此,不得不說,背靠京東集團(tuán),交易和行為數(shù)據(jù)充足就是資本啊……

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