那么到底支付寶的AI是怎么識別詐騙手法的？“殺豬盤”一類詐騙的防治難點在哪里？又是通過什么技術，讓經(jīng)常被質(zhì)疑理解能力的AI機器人，能夠打電話勸服潛在受騙者，“成功率超過人工客服”，讓“超過9成老人聽勸”？
據(jù)科普團成員螞蟻集團大安全機器智能部總監(jiān)負責人、天筭安全實驗室主任王維強介紹，反詐技術屬于風控領域。為了應對欺詐、賭博等一系列數(shù)字風險，保護支付寶用戶的安全，螞蟻基于可信AI技術，自主研發(fā)了一套智能風控系統(tǒng)，名字叫“IMAGE”。它解決了多個風控領域的世界難題，將支付寶資損率控制在了千萬分之0.098。節(jié)目中提到的多項反詐技術成果，就是基于“IMAGE”實現(xiàn)的。
具體來說，“IMAGE”包含五大技術體系：
一， “I”，交互式主動風控。上面說到的AI機器人打電話“叫醒”用戶，主要用的就是交互式風控技術。這是全球首個應用于反欺詐領域的交互式風控產(chǎn)品，它顛覆了傳統(tǒng)的被動防御式風控，借助語義分析等技術提升AI的理解力，實現(xiàn)與用戶更好的溝通，在損失發(fā)生之前中止詐騙。如今超9成電話由AI打出，可以加快叫醒深度被騙用戶的速度。此外，為了在用戶深度受騙、執(zhí)意支付的情形下實行保護，技術人員還開發(fā)了“延遲到賬”和“資金截留”的功能，讓欺詐者沒有辦法支取贓款。通過這樣的交互式技術，不僅保護了支付寶上的用戶資金安全，還能夠提升用戶的安全意識，讓大家在其他平臺都具備更好的防騙反騙意識。
二，“M”，多方風控 。多方風控技術關系到大家都很關注的隱私安全。它采用了隱私計算技術，從而既能夠聯(lián)合不同企業(yè)發(fā)揮生態(tài)力量共同反詐，同時也減少隱私數(shù)據(jù)跨多方流動，保護各自的用戶信息和商業(yè)秘密。
三，“A“，智能對抗。就像金庸小說里的 “雙手互博”，博弈對抗技術能夠借助 “雙手互博” 的演習機制，讓AI模擬黑產(chǎn)發(fā)起對自身的攻擊，從而讓自身AI在風險識別能力、抗打擊能力上持續(xù)地自動進化。
四，“G”，全圖風控。全圖風控的背后是前沿技術“圖計算”，這是一把識別詐騙等黑產(chǎn)團伙的利器。以惡意羊毛黨為例，這些黑產(chǎn)團伙為了繞開風控，往往會在流程中刻意加入多個甚至幾十個中間賬戶，大幅增加傳統(tǒng)風控系統(tǒng)有效管控的成本。而全圖風控技術能夠借助風險關系網(wǎng)絡，全面、快速、準確識別黑產(chǎn)團伙，有效地遏制風險。
五，“E”，端邊云協(xié)同風控。端邊云協(xié)同技術能夠很好地保障數(shù)據(jù)的使用和保有權(quán)真正屬于用戶。通過將風控模型部署在智能終端比如手機上，可以實現(xiàn)“終端進行數(shù)據(jù)計算和決策、云端僅獲取決策結(jié)果”的風控模式。這樣不僅提升了隱私安全和風險控制，還節(jié)約了云端的計算資源，讓用戶體驗更迅速。
王維強介紹，目前的電信欺詐隱蔽性很強，而部分騙局比如“殺豬盤”的受騙者，在被騙后不愿報警或報警時間較晚，也加大了防治難度。針對這種情況，平臺必須加強技術，提升AI的感知能力和反應速度，主動保護用戶。目前螞蟻也在把自己的這套領先的技術能力對外輸出。
《燃燒吧！天才程序員2》這樣的賽事，讓更多人關注安全科技，也讓更多的科技人才通過賽事了解和提升解決工業(yè)界實際問題的能力。
正如本屆大賽主席、清華大學計算機系副系主任徐恪教授所說：
“我們希望將ATEC辦成更具實戰(zhàn)性的比賽，既要考察選手的創(chuàng)新研究思路、扎實的科研功底，又要有結(jié)合實際的落地應用能力。中國科研的發(fā)展，需要鼓勵青年科技人員既看得到遠方，又不脫離實際?！?/p>
