人工智能打破信贷欺诈

作者：黄健铭，益博睿大中华区分析与策略咨询总经理

随着数码经济成为人们生活的一部分，欺诈无时无刻不在发生，从最常见的信用卡盗刷、到协助厂商支付工具钱包，以及网购账户虚假交易、再到电讯账单等等，欺诈可谓无孔不入。与海外市场不同，中国的欺诈手段及形式更加多样化，并且已经形成了具规模的黑色产业，让消费者更加防不胜防。

欺诈与防欺诈之间的斗争就如电影《猫鼠游戏》一样，诈骗分子千方百计冒充各种身份逃脱监控进行欺诈，而防欺诈也一直不断进化以期识破诈骗分子的各种手段保护消费者的财产。未来，欺诈手段还会更多样化、频繁演化，而想要实现欺诈的有效追踪和应对，也就相应对机器学习能力的不断提升提出了更高要求，需要每个机器学习的方法论和检测规则都要比信用风险模型进化更迅速、反应更灵敏，从而有效捕捉欺诈模式的变化，并持续学习这些新的欺诈模式，融入到我们的欺诈预警机制中。

可打通黑名单

当然，面对层出不穷且多样化的欺诈手段，仅凭借企业一方的数据库和黑名单总是防不胜防。如今，人工智能和大数据分析技术已有很大进步，可以大幅度地说明反欺诈交易和申请的甄别，将不同平台和服务提供者各自的数据孤岛串联起来，从而更精准或更即时、更灵活地来捕捉反欺诈可能发生的情况。举例来说，从反欺诈角度来看，朋友圈的“人脉分”非常重要，就是人以群分的概念，欺诈往往都是“黑产”，如果这个人与黑名单交叠越近，越有可能是欺诈分子。因此，如果把这个“黑名单”打通，就更能有效防范欺诈。

但反欺诈并不是企业的根本目标，更重要的是，企业如何实现反欺诈和业务发展并驾齐驱。随着市场竞争愈趋白热化，客户体验愈来愈成为商家竞争的亮点和关键，而反欺诈和客户体验往往在一定程度上存在着此消彼长的关系，所以如何在保证客户体验便捷性的基础上大幅降低欺诈的可能性就变得至关重要。

拿电商平台举例，商家可能会向客户要求填些讯息，客户比较愿意分享的大多是姓名、联络电话和送货地址，再多的话就不愿意了。但对电商来说，当然希望愈多资讯愈好，这样才可以判断是否假冒客户。一旦商家要扩大讯息，留存的客户就会大大减少。根据益博睿对服务商的调查，平均60%的客户对上述三个资讯是可以接受的，但如果涉及进一步的讯息，诸如婚姻状况、账号和收入水准等，平均仅有20%的客户可以接受，这就给企业防欺诈带来一定困难。

对于这难以调和的矛盾，生物识别则大有可为。生物识别技术可以处理非结构化资料，例如语音、图像、网络，全方位验证客户的交易身份、增加客户洞察，并毋须过多索取客户所填的讯息，让企业顺利留住客户，同时也保障客户交易的安全性，这也将给企业带来更大的商机。 

反欺诈需理性布局

即便人工智能在帮助企业防范欺诈、促进业务发展方面意义重大，还是不建议企业盲目对此做大额投资。

事实上，有许多企业在技术堆叠及获取资料能力方面投入了大量资金，并希望人工智能能够为其增加市场竞争优势，结果没有获得任何实际的回报。人工智能的回报实际取决于公司内部各层级对新技术的理解和应用，这通常需要人工智能开发团队深入了解业务，开发出来的解决方案才不会忽视业务的最终目标，即推出或改进企业产品或服务。

因此，建议企业采用更加实用、有针对性的投资方式利用人工智能防范欺诈。首先，企业在资料积累前应该建立一个明确的目标；其次，企业要能确保自己能够衡量每个机器学习解决方案所带来的影响，以及对自己客户群的影响。只有能够准确衡量影响并能不断重估收益，才能将这个新技术的投资行之有效且符合预期。

对于人工智能防欺诈的投资，从行业来看，金融领域的发展潜力较大，发展基础也最好，这是源于金融行业良好的资料积累和较成熟的自动化技术应用。不过，随着各行业企业对人工智能愈来愈重视，反要要提醒企业理性投资人工智能，从切合企业实际出发，用更行之有效的方案防范欺诈，促进业务和客户群的成长。