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苏宁金融制胜反欺诈:会瑜伽的专家与能打敢拼_厦门迈科网络安全技术股份有限公司

时间:2019-10-28 22:28来源:作者:频道治理员

  

  早上7:30,在办公楼晒满阳光的落地窗前,郑清正开始了新一天的瑜伽修炼。卧蝴蝶式、骑马式、前屈式、山顶峰式……动作要做来规范、来位,同时思维要专注,心灵要放空。一个小时下来,大汗淋漓,身心舒泰。

  8:30,有同事连续来达办公区。

  他收起瑜伽垫,简单梳洗之后,开始一天的工作。

  每天提前一个小时来公司练习瑜伽,这样的习惯,从他从华为跳槽来苏宁金融的那一天起,已经坚持了整整两年。

  很多人对他为何从华为跳槽感来好奇。要晓道,他是英国杜伦大学运算机系博士,英国斯旺西大学运算机软件工程硕士,曾任华为技术计划工程师、图像研究工程师,实力与前程一样远大。

  “中年人要避免过度油腻,工作挑选和生活锻炼都是这样。”郑清正笑着说,“当原先的工作缺乏挑战性的时候,来苏宁金融其实就是一种全新的开始,要活成自己想象中的样子。以前也锻炼,不过没有这么勤快。”

  那么,为何要挑选瑜伽呢?

  “瑜伽不仅是体能锻炼的方式,它还是一种身心兼修的哲学。其中包蕴的哲学理念与我的工作追求及个人价值观是一致的。”郑清正说,“特别是对我做反欺诈工作有辅助指导意义,强调的都是专注、和谐、严谨。”

  郑清正表示,反欺诈工作最难的是要避免做“事后诸葛亮”,要争取能在欺诈事前、事中做好预防,这就对打造反欺诈系统提出了更高要求。

  以实时的反欺诈判别模型为例,对用户的分析会用来实时数据和历史数据两类。而用户的实时数据往往是分散来各个模块里的,可获得性不强;同时,在业务生产系统中实时获得历史数据也很难,因为判定账户是否反常往往要在短短的200-300毫秒内给出分析反馈,对于模型、算法、算力的要求很高。

  郑清正指出,传统的反欺诈分析依靠关系型数据库,主要根据直接的关联关系进行分析,如一个设备登录了多少个账号、一个收货地址有多少订单等,无法直观获取全维度的整体信息。

  而苏宁金融反欺诈团队搭建的“幻识”反欺诈情报图谱, 数据规模达50亿级,基于大规模图运算的2C、2B关系挖掘系统,实施行为监控、收集、分析,构建了一个多类型的实体关系网络,可以及时预警潜在风险,为苏宁生态圈及金融行业客户“一键”提供威逼检测、反常检测及反欺诈行为分析。

  具体而言,使用“幻识”检索存在反常行为的账户号,系统将智能化、精准化挖掘所有与该账户有直接或间接关系的关键信息。据此,反欺诈分析人员可以建立一套完整的反欺诈模型,快速制定反欺诈数据图谱,从而定位核心作案人员和其他疑似欺诈分子,帮助平台挠取不良客户。

  在“幻识”之后,苏宁金融又推出“极目”账户反常预警系统,基于数据挖掘和随机森林、xgboot机器学习算法,结合300余个风险评估指标,覆盖用户注册、信贷申请、绑卡签约、改绑改密、交易支付、领券用券、反常操作等全流程环节,为风险分析人员提供了一个更有借鉴价值的账户反常风险评估标准。

  郑清正举了个例子来说明:用户A在“购买偏好”、“社交网络”、“行为特点”、“风险偏好”等方面均存在各种反常,且持有40余个关联账户。经“极目”检测,该账户为套取营销电子券舞弊用户。针对此类账户,风控部门会根据“极目”系统评分制定对应的风险策略,严控风险、保证安全。

  目前“极目”账户反常预警系统累计评估风险用户及行为超过10亿次,充分挖掘苏宁体系生态数据,可精准识别养账户、垃圾注册账户、行为反常账户、设备反常账户、黄牛账户、高危风险账户等,准确率达92。7%。

  “反欺诈工作要注复效率和用户体验,要尽量做来让用户无感晓。这就要求相关工作人员不仅要懂技术,更要懂业务,既要负责日常运维监控,又要有很深的编程功底,能够建立有针对性的模型,做来前端与后端相统一。”郑清正说。

  苏宁金融现拥有37名专家及技术人员组成的反欺诈团队,大都是硕士及以上学历,是一支体会丰富、技术过硬、特别能食苦、特别能战争的队伍。

  郑清正在介绍反欺诈团队的情况时,进一步说道:“领导对反欺诈工作的要求是安全事件大于一切,出现风险就等于吹响了集结号,无论你在哪里,无论你在干什么,都要第一时间返回岗位处理。818大促期间,有的小伙伴半夜12点多打车回家,距离小区还有200米时被一个电话叫了回来。我们团队很多人都遇来过这种情况,半夜赶回公司处理紧急案件。大家没有什么怨言,干反欺诈工作都有这种觉悟,处理风险、解决问题放在第一位。”

  有了能打敢拼的队伍,苏宁金融近年来集中全力打造了智能化的大数据反欺诈平台,覆盖技术全链路、业务全流程,从获客、风控、客服来催收的一系列反欺诈解决方案。包含“极目”黄牛识别系统、“伽利略”信用风险模型矩阵、“风声”金融黑产监控系统、“石出”购物贷反欺诈体系、“幻识”反欺诈图谱等20多项核心产品,苏宁金融从源头严格把控风险,及时发觉和识别各类欺诈行为,全方位保证用户资金、信息安全、交易安全,保护平台生态健康,让交易资金缺失率低于百万分之一,在业内始终保持较低风险概率。


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