你我秦苍科技买单侠人工智能不断升级金融反欺诈

秦苍科技买单侠：人工智能不断升级金融反欺诈技术

现如今，电子交易平台、零售分期评分系统等金融基础设施日益完善，结构化的高质量市场数据不断增加，市场的电脑化使人工智能算法与金融市场实现了直接交互。同时，络搜索趋势、收视率模式和社交媒体等数据集的不断扩张完善，1起来看看吧促使了金融领域可供挖掘的数据来源的可能性也不断增长。

虽说，在技术及经济的不断开发进步下，消费金融的热度 居高不下 。但是，互联金融行业也正在面临过去传统金融业最大的挑战之一 欺诈问题。全中国至少有数百万的职业欺诈者，行业内俗称 中介 。欺诈的常用招数有id欺诈，虚假申请，申请欺诈，商户欺诈等等。

中介在络论坛、报纸等发招聘广告： 在电脑城买兼职1小时可以赚取200到600元 。不知情的 小白 上钩后，中介获得真实用户证件，会再次包装虚假联系人信息，如姓名、地址、工作单位等，多次利用套现。为了防范风控人员的电审，中介会在接听时注明不同公司的电审，和提供的每套相关联系人信息相符，提高审核通塑料回收渠道也需要创新过率。

欺诈为了寻求 1种更简单、可靠的测力方法的问题在传统金融发展了多年的情况下却也不得改善，仍有不少的 小白 莫名背上巨额债务。而在人工智能等金融科技技术的不断改进发展下，反欺诈技术成为了互金行业对付这些中介的强有力武器。

反欺诈 是识别各类诈骗的一项技术，常见的反欺诈系统主要包括用户行为风险识别引擎，征信系统，黑名单系统等，主要面向企业级的应用，通常在金融行业或互联公司的内部系统中。

而用户画像作为人工智能反欺诈技术的核心之一，在数据的支持下建立了一系列现实世界中真实用户数据之上的模型。用户画像技术通过对年龄、性别、婚姻、教育、工作、家庭等个人特征及消费偏好、浏览、社交、投资、购买等信用特征进行采集和积累，在明确的业务应用场景下，根据提前设定好的算法进行画像和分析，将这些多种类型的数据抽象成一个标签化的用户模型，以形成能触及到用户的根本需求。

秦苍科技买单侠运用实时社交抱团模型，有效解决中介的团体欺诈问题。用户在申请 买单侠 后，所提供的申请信息和联系人名单会加入原有的团模型。申请用户通过一个共同的节点联系到一起，视为一个团。以团为单位，可以提取到一些社交络特征。如通过率、通过量等，可以推断团内其他用户的表现，所谓 近朱者赤，近墨者黑 。

团本身的特征也可以提供很多信息，推荐用户之间的关系，如节点数、团内用户的连接紧密程度等。另外，团内可能需要外部脱模剂用户的属性也是判断团体性欺诈的关键指标。比方说团内的女性人数、地区分布、平均借款额度等。将社交络的特征数据加入信用评分模型，模型准确度可以提升%。

为了减少异常事件对系统预测稳定性的干扰，秦苍科技买单侠会同时开发多个模型彼此竞赛，根据不同模型的准确率动态调节流量。好的模型流量越高，表现不好的模型被逐渐淘汰。机器学习模型多模型并行，择优进化。

早在五年前成立之初，秦苍科技已经在探索人工智能技术在消费金融反欺诈领域的应用。而如今，人工智能概念大热，但只有把人工智能技术落地到解决实际业务问题，不断挖掘数据优化模型，和业务如量体裁衣般深度结合，才能实现最大化的商业价值。