京东金融利用风控系统把控交易全程风险

2017-09-14 14:47来源:中国网
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近日,在T11 2017暨talkingdata智能数据峰会上,京东金融风险管理部总经理沈晓春向在场观众描绘出了大数据和AI与金融风控深度融合的场景。现场,沈晓春重点介绍了已经广泛应用于京东金融风控领域的代表性模型和算法,她透露,“京东金融大数据风控利用AI技术将反洗钱的流程实现90%自动化;另外,通过RNN的时间序列算法,京东金融对于风险用户识别的准确率超过常规机器学习算法的3倍以上”。

从登录环节开始,京东金融就可以通过风控系统看到微小的风险苗头,并预测出可能会发生的变化。沈晓春首先以账户登录场景的风险管理举例,她向现场观众介绍到,京东金融已建立起包括设备识别、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,从最初端开始保障用户的安全。

以人机识别为例,沈晓春表示,京东金融自主研发了整体的人机识别体系,它从六个维度来对一次实际登录行为进行判定,比如在手机端,通过手摁在屏幕上的力度来判定是不是本人;在PC端,则是通过评估鼠标的轨迹是否规整,来判断是否真正遇到恶意攻击。

谈到异常登陆模型时,沈晓春表示,京东金融的账户安全模型是由多层架构组成,异常登陆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就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。

除保障用户账户登录安全外,沈晓春还从反洗钱的角度向现场观众讲述了京东金融如何运用AI算法与技术,维护金融安全。沈晓春表示,在反洗钱中,京东金融每一笔交易都基于高性能的计算平台,通过历史交易行为、客户静态信息、以及交易对手信息等,自动化查找可疑交易识别模型里面的情况,最终得出分析结果,做出该商户是非法集资还是地下钱庄,是涉毒还是赌博等的判定。整个流程在事前多层布控,已经实现90%流程自动化,并能覆盖全部业务。

(本文来源:中国网)

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来源:中国网  编辑:李维
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