随着AI应用升级，基于大数据处理技术的智能风控模型形成定量标示和定性分析风险防控模式，已经能够实现精准的欺诈风险识别。　　12月12...

    随着AI应用升级，基于大数据处理技术的智能风控模型形成定量标示和定性分析风险防控模式，已经能够实现精准的欺诈风险识别。

　　12月12日，PPmoney万惠集团在6周年活动现场展示了平台AI风控技术的最新成果——将神经网络运用至平台反欺诈及贷后环节，这一最新风控案例引发关注。有业内人士表示，AI及大数据的运用能让决策更为科学和精准，PPmoney万惠集团的这些应用，对于保障平台用户权益，助力企业高质量发展有积极作用。

　　PPmoney借AI强化智能风控

　　随着互联网金融及互联网大数据在国内迅速地发展，用户可能发生的欺诈风险成为互联网金融的一个重要方面。相关第三方数据调查显示，消费金融及互联网金融公司的坏账中接近50%来自于欺诈。其中，身份冒用类占比例最高，其次是团伙欺诈以及恶意违约等。如何有效地预见和识别潜在的用户欺诈行为，成为目前互联网金融风险管理的重要任务。

　　在PPmoney万惠集团6周年活动现场，集团首席风控官刘凤玲详细阐述了反欺诈系统，展示了当前平台在运用AI所做的探索。其人工智能团队基于深度学习，借助卷积神经网络以及双向循环神经网络等深度学习的算法，对电商文本数据进行深入挖掘。

　　在金融交易反欺诈领域中，神经网络模型是一种欺诈风险量化的模型，它运用大数据分析和模型挖掘技术，从客户、商户、产品、渠道等维度挖掘出风险特征，对金融交易进行风险评分，预测未知欺诈概率。

　　PPmoney万惠集团在对用户进行贷前信用评估时，通过用户授权，获取其诸多非金融属性数据，如电商消费数据、社交平台数据，然后将这些能够反映用户在一定时间段内的消费行为及购物偏好利用起来。

　　通过算法，由卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNN)抽取用户购买的每件商品的特征，再由双向长短期记忆网络(Bi-directional long-short term memory networks，简称Bi-LSTM)获取用户在一定时间序列上购买商品的特征，进而对挖掘欺诈特征，防范预警风险。

　　据介绍，CNN是一种前馈神经网络，主要用于处理图像数据，其通过权值共享来降低模型的复杂度。与传统神经网络相比，CNN模型在传统神经网络之前加入了“卷积层”。“卷积层”是对输入信息的“变换”,变换的宗旨是观察输入信息的局部特征，利用对局部特征的刻画来达到降低维度、减噪、提升预测效率的目的。

　　Bi-LSTM则是由前向长短期记忆网络(Long-short term memory，简称LSTM)与后向长短期记忆网络组合而成。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据。两者在自然语言处理任务中都常被用来建模上下文信息。具体地说，就是把循环神经网络(Recurrent Neural Networks，简称RNN)中隐含层的小圆圈换成长短时记忆的模块。其中RNN能够在输入和输出序列之间的映射过程中利用上下文相关信息。

　　刘凤玲介绍称，上述深度学习的算法，能更好挖掘淘宝京东文本特征，提升平台反欺诈和风控模型预测能力。

    技术运用助力平台可持续发展

　　业内人士表示，由于互联网金融风控获得的数据大多数都是非金融属性的数据，与风险之间是一种弱关联关系，所以需要更多维度的数据支撑，以便更准确地评估用户风险。

　　神经网络模型的核心是通过学习海量客户的历史交易数据以及相关信息(如客户、商户等信息)，获取客户自身的历史交易行为模式，将当前交易行为与历史交易行为模式相比较，分析差异性，预测当前交易的风险程度。PPmoney万惠集团这套神经网络模型的成功应用，为其风控体系提供强大的支持。

　　据刘凤玲介绍，CNN、Bi-LSTM等在反欺诈环节的应用仅是集团风控成果的其中一项，平台在催收环节也已将神经网络模型运用其中。此外，平台基于2000+维度与6年平台数据积累的客户标签与画像，以GBDT&RNN(梯度下降树和循环神经网络)等为核心算法，通过FressSwitch框架、VAD、ASR、RASA、TTS等技术，实成模型化评分、智能分案、语音及短信智能交互等功能，不断提升资产贷后管理效率与质量。

　　当前，金融科技企业对客户进行有效的数据分析与分类颇为重要。PPmoney万惠集团通过神经网络模型等技术手段，对借款用户进行有效识别和管理，能够在降低平台风险的同时，减少服务及运营成本，这些对于网贷平台可持续发展而言都有着积极作用。

　　从灵机系统2.0升级到后来的智能风控一体会解决方案，纵观PPmoney万惠集团今年来的动作，其在技术及风控方面的更新、迭代都走在行业前列。集团能在短时间内产出这些成果，说明其技术团队实力扎实，也反映出平台对于风险控制等金融技术的重视。

　　头部网贷企业在推动金融科技创新方面一直处于领先的地位，通过对大数据、云计算、人工智能等金融科技手段的应用，可以大幅优化服务体验，更符合行业发展趋势。未来，PPmoney万惠集团等具备先进技术优势的网贷机构，可以更多地和传统金融机构合作，发挥各自优势，一同为服务实体经济添砖加瓦。