揭秘螞蟻金服智能風控平臺“蟻盾”：它如何守護你的每一分財產？
近日螞蟻金服在成都舉辦的螞蟻開放日上稱，整合互聯網資源幫助線下商業升級將成為下一個創業風口，
據介紹，蟻盾是一項擁有完整風控體系的服務，目前主要在金融和互聯網新型行業進行佈局。其中，作為螞蟻金服移動智慧城市壓軸技術環節，蟻盾多應用于消費金融、醫院、出行、共用經濟等行業領域。
瞄準風控市場，
螞蟻金服這個時候入局風控市場，策略也很有阿裡的風格。自從去年人工智慧概念興起，智慧風控的概念和企業也開始為人熟知。更有甚者，在互聯網金融行業，到目前為止號稱要輸出風控技術的也層出不窮。一下子，智慧風控成為紅紅火火的市場。
就消費金融領域來說，招商銀行副行長劉建軍31日在銀行業例行新聞發佈會上表示：“經過近幾年的培育與發展，
而目前而言，消費金融市場有著明顯的分層，一方面，銀行和互聯網巨頭分別依靠資金成本，或者是資料和場景的優勢，主打低息模式，面向優質客群。相對而言，高息模式下的玩家，面向次級類用戶——主要是各類分期平臺和P2P平臺，用利率覆蓋風險。
除此之外，作為協力廠商支付企業，螞蟻金服格外關注新興行業，例如出行、新型電商等，這些新興行業面臨的第一個問題便是通過優惠和福利補貼的形式吸引新用戶。這時候，識別、預警、監控等反欺詐技術對於保護商家利益，安全開展新業務來說變得極為重要。
據介紹，依據十多年的業務積累，螞蟻金服沉澱出一套對商業活動有十多年跟蹤、觀察、分析經驗的風控技術體系，在支付、行銷、信用等一系列能力開放的同時，為其提供完整的風控解決方案，如今也作為智慧商業的壓軸環節一併開放。蟻盾產品負責人卓燃笑稱，“這是我們壓箱底的技術了！”
基於無監督學習的主動風險識別
蟻盾產品負責人卓燃向雷鋒網介紹道，蟻盾總結下來主要是有三個能力：
第一，是強大的演算法和計算的能力，以我們內部的業務為例，風控技術實現了0.1秒的時間完成判斷和決策，並支持12萬每秒的併發。
第二，有一個全球風險網路。蟻盾構建了一個跨國家地域、多行業的風險維度，類比來說是一張巨大的網路，可以把黑產和欺詐者識別出來。
第三，是反欺詐雲，雲上的反欺詐服務。整個風險的過程分為三部分——識別，決策，管控。基於雲計算開展智慧風控，可以針對多種特定場景定制模型，快速計算和決策反應，提供流暢而不失精准的風控。
根據卓燃的介紹，蟻盾風控體系的運作包括幾個過程：
首先識別是指，一個使用者（設備）進來的時候，去判斷這個設備有沒有風險。包括驗證設備ID，驗證是否有位址篡改等。這是資料化服務的開始。
第二步是決策。當判斷出這個設備有風險時，可以開始做個性化決策，比如增加短信驗證步驟，或者常用資訊選擇的驗證。或者根據不同場合選擇其他方案，比如當使用者在國外，接收資訊不方便時，可以啟用人臉、指紋等生物特徵識別的決策。
最後是管控，這是一個整體的鏈路。基於反欺詐雲的反欺詐解決方案，能夠即時監測風險，商戶可以把精力專注於業務發展。
但實話實說，這套邏輯，是任何一家大資料風控都懂得的說辭。固然，背靠阿裡巴巴，螞蟻金服的資料量優勢顯而易見，但是從技術上說，究其實際，蟻盾又會有何不同？是什麼給了它這樣的自信開放出來支持各商業領域？
面對這樣的質疑，卓燃解釋稱，螞蟻金服十年來的風控技術經過了幾代的升級，現在第三代模型則更多強調了無監督學習進行識別預判的作用。“欺詐案件無法單依靠歷史資料來識別風險，我們更重要是知道如何去感知風險，然後進行風險管控。像AlphaGo自我博弈一樣，我們也要訓練系統自學習識別風險的過程。”
卓燃指出，做風險的識別，傳統的方式其實更多是一種有監督的演算法，這是說，根據已經發生的風險——系統上積累了一些黑環境，黑設備，黑名單，然後去找類似的人。“然後在做風險防控的時候，通過這種關聯性來發現風險，這是有一定漏洞的。”所以，螞蟻金服現在嘗試，讓整個風險的防控是分成前、中、後三部分，前端的話更多的是主動發現這些風險。
“螞蟻（金服）的體系已經非常大，光靠被動地把控風險是不夠的，我們一定要更加主動地去看這個體系裡面的用戶，也就是說我們會對用戶風險進行分層，並根據使用者每天發生的行為來即時修正風險評級。”
十年的商業運營，“瞭解黑產的套路”
“支付寶相當於一個巨大的錢包，每天都有人想對其發起攻擊。我們的演算法模型每天都與這些黑產和欺詐行為進行博弈。”卓燃說道，而除了資料、模型和演算法這個缺一不可的技術體系，“做好風控十分重要的，是十年來對風控的運營。”
卓燃介紹稱，螞蟻金服內部對每一起案件都進行分析，拆解案件的起因、風控體系的作用與不足等。“日積月累，我們對黑產作案手法異常瞭解。”比如，眾所周知，黑產具有完整的產業鏈條。簡單說分上游資訊盜取、中游製作黑產工具、下游作案和銷贓。但是，欺詐攻擊中，每一起案件手法各不一樣，而且，被曝光的手法往往是過時的手法。這時，欺詐行為的蛛絲馬跡，需要基於資料的分析來預警。
“剛才提到，我們與黑產是一種不斷博弈的過程。我們內部還有一個安全大腦，實現智慧化、立體化和自動化的安全防控，”卓燃向雷鋒網(公眾號：雷鋒網)表示，“一邊是AI主動風險識別，一邊是動態風險網路，加上人機結合的智慧運營，三方協作來防控風險，這是蟻盾風控服務賦能生態的核心競爭力。”
管控。基於雲計算開展智慧風控，可以針對多種特定場景定制模型，快速計算和決策反應，提供流暢而不失精准的風控。根據卓燃的介紹，蟻盾風控體系的運作包括幾個過程：
首先識別是指，一個使用者（設備）進來的時候，去判斷這個設備有沒有風險。包括驗證設備ID，驗證是否有位址篡改等。這是資料化服務的開始。
第二步是決策。當判斷出這個設備有風險時，可以開始做個性化決策，比如增加短信驗證步驟，或者常用資訊選擇的驗證。或者根據不同場合選擇其他方案，比如當使用者在國外，接收資訊不方便時，可以啟用人臉、指紋等生物特徵識別的決策。
最後是管控，這是一個整體的鏈路。基於反欺詐雲的反欺詐解決方案，能夠即時監測風險，商戶可以把精力專注於業務發展。
但實話實說，這套邏輯，是任何一家大資料風控都懂得的說辭。固然，背靠阿裡巴巴，螞蟻金服的資料量優勢顯而易見，但是從技術上說，究其實際，蟻盾又會有何不同？是什麼給了它這樣的自信開放出來支持各商業領域？
面對這樣的質疑，卓燃解釋稱，螞蟻金服十年來的風控技術經過了幾代的升級，現在第三代模型則更多強調了無監督學習進行識別預判的作用。“欺詐案件無法單依靠歷史資料來識別風險，我們更重要是知道如何去感知風險，然後進行風險管控。像AlphaGo自我博弈一樣，我們也要訓練系統自學習識別風險的過程。”
卓燃指出，做風險的識別，傳統的方式其實更多是一種有監督的演算法，這是說，根據已經發生的風險——系統上積累了一些黑環境，黑設備，黑名單，然後去找類似的人。“然後在做風險防控的時候，通過這種關聯性來發現風險，這是有一定漏洞的。”所以，螞蟻金服現在嘗試，讓整個風險的防控是分成前、中、後三部分，前端的話更多的是主動發現這些風險。
“螞蟻（金服）的體系已經非常大，光靠被動地把控風險是不夠的，我們一定要更加主動地去看這個體系裡面的用戶，也就是說我們會對用戶風險進行分層，並根據使用者每天發生的行為來即時修正風險評級。”
十年的商業運營，“瞭解黑產的套路”
“支付寶相當於一個巨大的錢包，每天都有人想對其發起攻擊。我們的演算法模型每天都與這些黑產和欺詐行為進行博弈。”卓燃說道，而除了資料、模型和演算法這個缺一不可的技術體系，“做好風控十分重要的，是十年來對風控的運營。”
卓燃介紹稱，螞蟻金服內部對每一起案件都進行分析，拆解案件的起因、風控體系的作用與不足等。“日積月累，我們對黑產作案手法異常瞭解。”比如，眾所周知，黑產具有完整的產業鏈條。簡單說分上游資訊盜取、中游製作黑產工具、下游作案和銷贓。但是，欺詐攻擊中，每一起案件手法各不一樣，而且，被曝光的手法往往是過時的手法。這時，欺詐行為的蛛絲馬跡，需要基於資料的分析來預警。
“剛才提到，我們與黑產是一種不斷博弈的過程。我們內部還有一個安全大腦，實現智慧化、立體化和自動化的安全防控，”卓燃向雷鋒網(公眾號：雷鋒網)表示，“一邊是AI主動風險識別，一邊是動態風險網路，加上人機結合的智慧運營，三方協作來防控風險，這是蟻盾風控服務賦能生態的核心競爭力。”