AI在金融上深度滲透后形成的AI金融，從具體看包括人工智能金融分析師、AI金融客服、AI金融管理、AI金融產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計、AI信用挖掘獲取、AI金融風(fēng)險控制、AI智能支付特別是移動支付等等。也就是說，從傳統(tǒng)的資產(chǎn)、負債和中間業(yè)務(wù)、支付結(jié)算業(yè)務(wù)，AI都能全方位進入布局。從互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)、云計算、移動支付、網(wǎng)絡(luò)平臺金融看，AI智能更是如魚得水、量身定做。AI金融時代很快會到來，AI金融是大勢所趨，不可扭轉(zhuǎn)。

   如果從本質(zhì)上撇開金融業(yè)務(wù)本身，從防欺詐、內(nèi)外勾結(jié)的金融犯罪預(yù)防發(fā)現(xiàn)以及破案角度看，AI作用會更加大。

   一個非常值得關(guān)注的現(xiàn)象是，隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣、互聯(lián)網(wǎng)金融、金融科技等新經(jīng)濟新科技新金融的發(fā)展，在促進整個金融業(yè)轉(zhuǎn)型到新興科技金融、數(shù)字化金融和智能金融的同時，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)也被犯罪分子用來進行高科技犯罪牟利，而且還非常猖獗。2019年一季度拼多多優(yōu)惠活動曾被鉆空子，損失慘重。類似商業(yè)網(wǎng)站遭遇攻擊的情況非常之多。

   特別是隨著互聯(lián)網(wǎng)金融比如P2P等網(wǎng)絡(luò)金融的發(fā)展，這類網(wǎng)絡(luò)高科技手段金融犯罪派上了用場，達到了猖獗之地步。專業(yè)從事網(wǎng)絡(luò)打假、保障網(wǎng)絡(luò)安全的360公司最有發(fā)言權(quán)。

   2019年5月9日，360金融研究院攜手360集團聯(lián)合發(fā)布了《2018智能反欺詐洞察報告》(下稱“報告”)，聚焦金融電信詐騙和網(wǎng)絡(luò)貸款欺詐這兩類高發(fā)欺詐類型進行了深度研究和數(shù)據(jù)洞察。報告數(shù)據(jù)顯示，2018年360手機衛(wèi)士手機先賠接到的詐騙舉報投訴案件中，金融詐騙損失金額占比高達35%，報案量在全部詐騙類型中占比14.9%。報告總結(jié)稱，在網(wǎng)絡(luò)普及呈現(xiàn)低齡化、中青年群體金融需求的日漸提升等趨勢影響下，80、90一代正成為手機詐騙的重點目標(biāo)；男性受害者占76.3%，明顯占比高于女性，人均損失金額也比女性更高。

   損失金額上，由于黑中介在成功獲得目標(biāo)用戶的個人信息后，往往會在多個平臺進行高額度的騙貸，用戶損失相較于傳統(tǒng)詐騙更大。報告數(shù)據(jù)顯示，遭遇黑中介騙貸后，損失5000元到1萬元占比28%，損失1萬元到5萬元占比38%，損失5萬元以上占比11%。

   網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷迭代，黑中介、黑產(chǎn)的智能化趨勢明顯。黑產(chǎn)團伙同樣會利用大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)等技術(shù)手段擴大欺詐覆蓋面和精準(zhǔn)度。圍繞欺詐目的達成，黑中介伙同黑產(chǎn)構(gòu)建了集用戶數(shù)據(jù)獲取、身份信息偽造和包裝、欺詐策略制定、技術(shù)手段實施等一條完整的產(chǎn)業(yè)鏈。

   在大數(shù)據(jù)金融反欺詐應(yīng)用上，頭部科技平臺的大數(shù)據(jù)已經(jīng)相對成熟和豐滿，可以夠涵蓋信貸、社交、消費、通訊數(shù)據(jù)等諸多范疇。360金融研究院統(tǒng)計調(diào)研發(fā)現(xiàn)，作用于構(gòu)建用戶人群畫像、甄別借款用戶還款能力貢獻度最大的兩類數(shù)據(jù)是消費和社交，安全類大數(shù)據(jù)更有助于判斷借款用戶的還款意愿。

   360集團目前在全球的100多座數(shù)據(jù)中心部署了超過10萬臺服務(wù)器，數(shù)據(jù)存儲量達到EB級，安全服務(wù)覆蓋全球6億臺計算機，累計連接超過10億臺的移動設(shè)備，擁有總樣本數(shù)超過180億的全球最大的程序文件樣本庫。

   而360金融背靠集團的數(shù)據(jù)智能優(yōu)勢，已積累了千萬級別的黑名單和數(shù)億的白名單庫。自主研發(fā)的Argus智能風(fēng)控引擎從數(shù)十萬個變量中用機器學(xué)習(xí)方法篩選出超過3000個風(fēng)控模型數(shù)據(jù)變量，近96%的授信申請和99%的訂單申請實現(xiàn)全自動審核，秒級反饋結(jié)果。

   在AI智能金融反欺詐應(yīng)用上，基于人工智能技術(shù)建立的反欺詐模型和反欺詐策略成為平臺預(yù)測、抵擋欺詐風(fēng)險的有力武器。

   一方面，人工智能可以利用機器對數(shù)據(jù)的大規(guī)模以及高頻率的處理能力，將申請人相關(guān)的各類信息節(jié)點構(gòu)建龐大網(wǎng)絡(luò)圖，并在此基礎(chǔ)上建立基于機器學(xué)習(xí)的反欺詐模型并對其進行反復(fù)訓(xùn)練和實時識別。

   另一方面，人工智能基于龐大的知識圖譜，還能監(jiān)測整個互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險動態(tài)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)信用表現(xiàn)出現(xiàn)風(fēng)險的時候，能夠及時做出風(fēng)險預(yù)警，啟動“先知”的防御機制。

   AI對于底層數(shù)據(jù)的識別分類應(yīng)用在實踐中也非常有幫助，例如底層數(shù)據(jù)標(biāo)注等業(yè)務(wù)場景中，通過AI判定識別、人工過濾清洗的結(jié)合，可有效幫助高可用性內(nèi)部數(shù)據(jù)的增長。

   360金融在實際應(yīng)用中結(jié)合場景應(yīng)用AI分別構(gòu)建相應(yīng)的業(yè)務(wù)模型，同時重視AI在底層信息上的識別應(yīng)用，例如：

   采用生物活體檢測和大數(shù)據(jù)交叉匹配借款用戶信息，判別提供虛假信息的客戶并拒絕其借款申請。

   在中介風(fēng)險識別的場景下，利用社交關(guān)系圖譜模型、自然語言處理等AI建模技術(shù)在社交關(guān)系上有效識別團案風(fēng)險。

   在偽冒風(fēng)險及賬戶盜用風(fēng)險等業(yè)務(wù)場景下，高度重視AI在客戶行為埋點數(shù)據(jù)、客戶社交關(guān)系等非傳統(tǒng)建模數(shù)據(jù)對該類風(fēng)險的識別幫助，構(gòu)建了偽冒評分、賬戶安全評分、客戶行為異常模型、設(shè)備異常行為模型等模型評分，有效識別該類風(fēng)險。

   底層信息處理上，360金融構(gòu)建設(shè)備識別模型，有效提升對于設(shè)備認定的有效性及準(zhǔn)確度，特別提升了線上貸款對于設(shè)備數(shù)據(jù)使用的魯棒性。

   據(jù)了解，目前360金融有超過200+個風(fēng)控子模型在線上運行，且具備實時自動更新模型的能力，部分風(fēng)險模型的迭代時間以周為單位頻次。

   360金融在數(shù)據(jù)和技術(shù)上的投入也已頗有成效，年報數(shù)據(jù)顯示，360金融2018年全年M3+不良率為0.92%，M6+不良率為1.5%，欺詐損失率保持在0.2%。