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沈晓春详解京东金融黑科技:大数据和算法 成就科技风控

浏览:出处: 上海证券报2017-09-11 09:23

  沈晓春详解京东金融黑科技:

  大数据和算法

  成就科技风控

  《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利曾经这样表达他对于人工智能的理解:“人类已不能做主,未来算法说了算。”究竟算法能够给人类带来什么?日前,在2017智慧金融年度峰会上,京东金融风险管理部总经理沈晓春从AI在金融场景的应用出发,向在场观众阐述了算法为风控带来的改变。人机识别、关系图谱、深度学习、安全魔方,这些充满科技感的概念吸引了现场观众的关注。

  京东金融的风控,其实从登录环节就开始生效。沈晓春介绍说,为了确保每一位用户的账户安全,京东金融建立了包括设备识别、人机识别、 生物识别三大技术,以及异常登录模型和账户等级模型在内的全方位账户安全体系,用于判断当前登录可能产生的风险,判断当前用户行为偏好等。

  以设备识别举例,“我们在这项技术的应用上,会有前后两个模块来同时推进。比如在最前端,在客户进行登录过程中,我们已经能够精确识别客户的设备,通过一些相应的技术手段来采集客户的设备环境,帮助生成客户识别的ID。在后端,则是通过机器学习等计算方法实现设备精准核算和判定,从而进行更好的风险控制和体验的增强。”沈晓春表示。

  谈到异常登录模型,沈晓春表示,京东金融的账户安全模型由多层架构组成,异常登录模型就是接近于顶层架构的分类模型。据介绍,京东金融异常登录模型结合了前端收集的设备特征编码、生物信息ID与历史数据规律, 在京东金融在线算法系统支持下,可以在毫秒级时间内完成数百项数据的特征加工与模型计算,是用于保护用户安全的核心模型。

  除了阐述AI在账户安全登录场景下的应用,沈晓春还首次对外透露了京东金融的两个比较有代表性的算法是如何提升京东金融风控能力的。

  第一个算法是路径的轨迹学习。根据沈晓春介绍,该算法是通过判断正常用户和异常行为用户浏览点击的不同轨迹,以及他们对于页面产生的不同反应,来进行好坏用户的相应判断。

  第二个算法是关于京东金融基于大规模图计算的涉黑群体的挖掘技术,这也是一项京东金融已经申请专利的技术。沈晓春表示,京东金融可以通过一个突破点进行延伸,抓住很多隐蔽在背后的欺诈行为,提前预防并将欺诈等行为拦截在体系之外。

  在沈晓春看来,作为一家服务金融行业的科技公司,京东金融背靠互联网、零售和金融服务三大业务,积累了大量业务数据。在多维、海量、动态的数据基础上,京东金融实现了人工智能、生物识别、深度学习、图像识别、云计算和区块链等领先技术的创新,并应用到了风险模型、量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等各个与金融相关的领域中。

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