圍繞金融反欺詐，一場基于AI高科技的角逐正悄然升溫。

“未來的風控將不再是人和人的斗爭，而是AI與AI的博弈?！?螞蟻集團副總裁兼首席AI科學家漆遠在2021世界人工智能大會指出，“在支付寶上，每天上億筆交易背后，發起攻擊的早已不是散戶，而是專業的黑產團伙?！?/p>

然而，面對日益專業化運作，以及借助高科技實施欺詐的黑產團隊，金融機構該如何做好風控保護民眾的錢袋子，儼然是一道新挑戰。

“你可能很難想到，有些黑產團隊會制作幾乎可以亂真的第三方支付機構APPlogo，從而騙取民眾登陸這些虛假的APP實施詐騙?！币晃唤鹑跈C構風控部門主管告訴記者，此外，一些黑產機構還會虛構“頭像”，冒充第三方支付機構或金融科技機構客服人員進行詐騙，令整個金融欺詐變得“防不勝防”。

漆遠告訴記者，2018年起，他與螞蟻集團AI技術骨干，嘗試在人工智能模型算法里融入經濟學“博弈理論”，開發出一項“智能對抗”技術，即通過結合AI和博弈對抗，讓機器自動且實時、動態地對自身系統進行安全性攻擊，從而提升模型能力，令模型更加魯棒（robust），處理結果更加準確。

“其原理就像是金庸小說里的雙手互搏術，借助智能對抗技術，用更智能的攻，實現自身技術系統更安全的防?！彼硎?，如今螞蟻集團通過智能對抗技術，讓AI模擬黑產組織發起對自身金融業務系統的攻擊演練，從而幫助AI在風險識別能力、抗打擊能力方面持續、自動進化升級。

記者獲悉，去年智能對抗技術已應用在支付寶反欺詐領域，目前已覆蓋支付寶風控的賬戶、欺詐、交易安全等多個場景，對AI模型的魯棒性（robustness）有明顯提升。

記者獲得的數據顯示，今年上半年，支付寶通過彈窗提示、防詐騙答題、電話勸阻等方法，日均發出的風險預警覆蓋約50萬人次，6個月累計保護潛在被騙資金近27億元。

“這背后，是要與騙子賽跑，首先比的就是誰的動作快?！币晃唤鹑跈C構負責反欺詐的風控主管向記者直言，當用戶被騙子誘導轉賬時，人工客服需要先判斷詐騙場景、再精準組織話術，最后進行外呼勸導，期間整個流程至少需要2分鐘，但此時用戶可能已經被騙子蒙蔽完成轉賬支付，等到人工客戶撥來提醒電話已經為時已晚。

漆遠向記者透露，通過智能對抗技術的持續磨煉，螞蟻 AI機器人能以0.1秒的速度向用戶發出來電警報，而且面對大規模的外呼電話，AI具有秒速響應、海量試錯和總結的能力，同時還能避免疲勞感帶來的服務質量下滑；不僅如此，語義分析等技術的應用讓AI能捕捉用戶交流中的關鍵信息，以合適的方式進行勸阻。

他介紹，當前可信AI技術已在螞蟻集團包括反欺詐、反洗錢、反賭博、企業聯合風控、數據隱私保護等多個風控場景落地。以支付寶為例，螞蟻綜合應用了“可信AI”技術架構體系的多維度能力，孵化“螞蟻反欺詐智能風險感知與響應系統”——不同于傳統的“響應型”風險防控，該系統著重打造“主動型”風險感知和風險分析的能力，從而在支付寶體系內打造起一套從“信息泄露防治-風險預警-異常操作捕捉-風險交易阻攔-線下精準打擊”的全鏈路防控體系。

記者了解到，隨著反欺詐宣傳力度加大，以及AI技術對黑產組織的“反擊”，今年以來金融詐騙正漸行漸難。

一家大型支付機構發布的數據顯示，過去半年以來，年輕人接到防騙提示或勸阻電話的聽勸率提升了至40%；9成老年人被騙時會聽勸停止轉賬，與半年前相比提升了20%；即使是已轉賬的受騙用戶，也越來越愿意主動在平臺上舉報投訴或報警處理。

然而，黑產組織的AI欺詐技術也在同步升級，與金融機構AI風控的對抗持續升溫。

多位業內人士透露，目前黑產組織可以通過AI技術向受騙民眾發送一個鏈接，只要受騙者不小心點開這個鏈接，其手機將自動進入呼叫轉移狀態，即金融機構撥來的欺詐風險提示電話自動“轉入”騙子手機端，導致受騙者無法被及時“喚醒”而遭遇欺詐損失。

在業內人士看來，這背后，是傳統數據傳輸和共享方式無法對數據進行有效的保護，不同金融機構的數據難以互聯互通，無形間制約了防范風險、反欺詐和反洗錢等領域的多方協作，尤其是金融機構之間無法分享涉嫌欺詐的黑產組織電話號碼或各類ID，導致防范金融欺詐風險的難度無形間增加不小。

因此，如何在實現數據共享和隱私保護之間打造“原始數據不出域，價值安全共享”的新合作模式，正構成新的挑戰。

在此次人工智能大會上，國際權威數據公司IDC發布最新報告《Privacy-Preserving Computation Assures Much Needed Balance in Open Finance（開放金融數據共享中隱私計算的平衡之道）》指出，隱私保護計算為開放金融實現數據價值最大化提供了可行之道。

IDC中國研究總監高飛指出，目前隱私保護計算已在部分金融機構合作方面起到不錯成效。比如浦發銀行和螞蟻集團針對零售貸款業務采用了多方安全計算的風險模型，開發了一整套風險評估解決方案。

這套風控模型基于浦發銀行及其合作方的數據構建而成，螞蟻集團為雙方提供技術服務，在訓練和運行兩個階段內均采取了分布式部署，且雙方都應用了加密算法。這意味著，任何一方的原始數據都不會泄露給另一方，并且也無法通過對訓練結果的反向工程來推導原始數據。

“通過與螞蟻集團在多方安全計算技術領域的合作，浦發銀行提升了風控模型性能。與單一數據源模型相比，多方數據協作模型可以將模型的KS值提高12%-23%?！备唢w表示。由于KS值普遍用于評估風控模型的效果，數值越高則意味著模型精準識別風險的能力越強。

在信用風險管理、識別高風險客戶方面，這套風控模型識別出逾14.5萬名高風險客戶，阻止了數十億元人民幣的高風險貸款的發放，進一步提高了浦發銀行信貸資產質量，減少了損失。與此同時，這套風控模型還識別出37萬名低風險客戶，潛在授信規模約80億元人民幣，從而幫助銀行拓展了零售信貸服務可支持的客戶面。

高飛直言，開放金融不僅能夠在金融機構層面帶來直接的業務提升，還可以通過流程外化來改善自身服務，但開放金融生態的數據價值共享需要解決精度、性能、安全三個維度之間的平衡問題。盡管隱私保護計算技術在最近幾年才出現，但它獲得一系列加密方法和人工智能計算能力提供支持，為開放金融實現數據價值共享到的平衡帶來了機會。

責任編輯：王超