近日，頂象主辦的首屆“人工智能反欺詐應用沙龍”在南京召開。來自國有銀行、股份制銀行、城商行、區域農商行及Visa的數十位代表，就人工智能技術在金融場景的落地進行了討論。其中，某城商行運用關聯網絡方案進行反團伙欺詐的實踐應用，獲得與會者廣泛關注。

人工智能是企業數字化轉型的重要推動力

“無論身處何地，只要有網絡，就能夠進行支付、存貸、轉賬、理財、結售匯，這離不開金融電子化30年的持續建設。”頂象總裁王天義表示，從1979到2017年，經過基礎建設、集約化管理、優化災備、智慧銀行、服務新時代、移動金融等六個階段，金融服務取得了巨大發展。

隨著移動互聯網、大數據、云計算的普及，金融及各行業進入數字化時代。王天義表示，企業的數字化轉型的重點在于創造價值，創造新業務、新領域、新模式并帶給客戶新體驗。業務線上化等數字化的應用，讓企業觸達到更多新客戶，直接連接客戶，為客戶創造更好的業務體驗。這其中蘊含了巨大商機，也帶來了新的業務風險。

人工智能是當前的熱點技術之一。她表示，人工智能技術能夠應用到具體業務場景，幫助企業實現業務增長，為客戶帶來更好的體驗。“技術落地離不開場景，兩者相輔相成。這就是為什么今天會議名稱是‘人工智能反欺詐應用沙龍’。我們想通過這樣的一個機會，把人工智能在反欺詐、尤其是反團伙欺詐的一個具體應用告訴大家。”

加速人工智能應用落地是業界共識。國務院印發《新一代人工智能發展規劃的通知》（國發〔2017〕35號）中明確提出，到2020年，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑，人工智能產業成為新的重要經濟增長點;到2025年，人工智能成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。

人工智能應用方案助力金融反團伙欺詐

積極布局發力“數字化”的某TOP城商行， 通過大力推動全行向數字化、智慧化轉型，提升零售業務客戶服務效率和服務質量。與此同時，也遇到了團伙欺詐風險等諸多新挑戰。

該城商行風險業務專家表示，由于傳統反欺詐手段單一、發現排查滯后、過于依賴專家經驗等原因，不能有效防范團伙欺詐風險。他著重分析了貸款申請欺詐、異常資金歸集、信用卡養卡套現等三類常見團伙欺詐特點。

以中介包裝貸款為例。一些中介機構幫助很多不滿足貸款條件的客戶申請貸款，銀行放款后，客戶會轉移一筆中介費到指定的中介機構帳號。由于很多客戶的資料被中介進行了包裝偽造，金融機構審批中無法客觀掌握該類客戶的風險，加上高額中介費導致融資成本激增，發生群體性逾期甚至不良的風險極高。

“（中介包裝）這類行為的場景很多，包裝手段也越來越隱蔽，審批階段很難精準定位，而且不同交易實體中間的交易行為可能形成不同的復雜度的團體，所以很復雜”。該專家介紹說，通過與頂象合作，基于城商行多年積累的海量內部數據，建立了一個基于頂象關聯網絡方案的智能風控系統。能夠直觀了解網內存在的欺詐團伙、涉案資金，方便審批人員定位與決策;能夠及時而客觀的分析存在的欺詐風險、欺詐占比、欺詐團伙來源等，隨時掌控全行的風險態勢。

據介紹，該系統建成后，沉淀出四個新的應用成果：

1、客戶關系畫像體系：基于個貸部、信用卡部、小企業部等多個零售部門積累的申請、交易、貸后等數據，結合產品業務邏輯進行梳理、打通，深度挖掘數據之間的關聯關系，構建動態關系網。

2、數據模型平臺：可視化模型平臺減少業務人員對復雜模型的強編碼技能的依賴，在常用的分析和建模場景，平臺根據場景應用需求和習慣整合定制化模型包，讓具備基本建模能力的人員也可以通過快速培訓而具備持續監測、更新和迭代模型的能力。

3、可視化和交互式監控平臺：以圖關聯方式，把團伙直觀顯示到運營風險平臺里面，對疑似欺詐的群體成員進行精準分案，便于業務人員及時排查、開展風險分析以及風險經驗的持續打磨和積累。

4、反團伙欺詐風險監測、預警與防控流程：一方面通過數據驅動型流程將整個風險業務定時參與到業務流程核對中。另一方面，業務打標風險團伙的結果也會沉淀下來，成為模型優化的一個基礎。

專家表示，欺詐與反欺詐是一個動態攻防的過程，技術日新月異為反欺詐提供便利，也會成為欺詐分子的利器，“就要求我們要不斷的保持創新，要跟同業、高科技企業積極溝通，保持我們技術的先進性。”

監管部門支持金融機構用科技手段提升服務和安全的能力。中國人民銀行印發《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》中明確提出，到2021年，進一步增強金融業科技應用能力，實現金融與科技深度融合、協調發展，明顯增強人民群眾對數字化、網絡化、智能化金融產品和服務的滿意度。金融風險技防能力大幅提高，金融風險管控水平再上新臺階。

幫助金融機構防范消費貸款違規流入房地產

“我們在這個房間里研究如何將科技應用到風控中，外面也許有一群人正在深究怎么攻破這些人工智能的風控系統，如何通過高科技欺詐手段獲得經濟利益”。

頂象資深業務專家、解決方案及售前部總經理晉梅表示，團伙欺詐是有著明確分工和縝密計劃的群體，嫻熟運用各類技術升級欺詐手段，試探和研究目標平臺的業務流程和策略，從線下到線下對各個場景展開的立體化攻擊，具有組織團伙化、攻擊隱蔽化、內外勾結化、手段復雜化等特征。

“頂象關聯網絡+反團伙欺詐方案”通過充分挖掘金融機構內部的“數據金山”，能夠有效防控在申請審批、審批后還款、開戶后交易等業務流程中的各類高風險異常行為，為金融機構業務運營和風控人員，提供實時查詢、可視化風險監測、風控策略管理、高風險團伙定向分案等服務。

除業內熟知的騙貸、中介包裝、養卡套現等團伙欺詐形式，更有一些非主觀意愿但最后卻集體逾期的風險人群。晉梅以某客戶拆解親友消費貸款用來做購房進行了說明。

小王以親戚、朋友、同事等人名義申請了數額不等的消費貸款和個人信用貸款等用于支付購房首付。他工作穩定人緣好，大家一致認為不會有風險。但外部大環境和公司經營發生變化，小王突然失業了，導致不能如期償還上大家的借款。

由于這些偽造用途的貸款沒有實際抵押物，一旦產生大面積的逾期甚至違約將會給金融機構造成資金損失，甚至引發系統性風險。監管部門明確要求嚴禁消費貸款違規流入房地產，《關于加強個人消費貸款管理防范信貸資金違規流入房地產市場的通知》、《個人貸款管理暫行辦法》第三十五條規定等有明文規定。

關聯網絡的前世今生及三大特點

什么是關聯網絡？關聯網絡是多種類型的實體、通過多種類型的關系關聯構建的復雜網絡。

2012年，谷歌利用關聯網絡的方式搭建了新的一種搜索邏輯，讓搜索到的人看到更全面的信息和知識體系，而非一個簡單匹配后的結果;今天我們打開電商網站，看到的不再是千篇一律、讓人眼花繚亂的商品，而是更人性化更個性化的頁面，這也是電商網站運用關聯網絡充分挖掘用戶的購買行為后做出的智能推薦。

“關聯網絡能夠穿透紛繁的表象，分析背后的真正需求。根據具體業務場景的特征，通過定義實體、挖掘梳理實體的關系，構建成“有內涵、可外延”的復雜網絡。再通過應用圖數據挖掘、無監督算法、半監督算法、有監督算法等多角度充分挖掘，進而結合應用場景、實際操作人員的具體需求直觀而智能的呈現最有效信息。”晉梅進一步闡述關聯網絡的三大優勢：可視化、可解釋性和可推理性。

1、可視化：只需要輸入客戶的一個關鍵信息，就能調出一張描述該客戶使用本行服務、歷史表現特點、與什么人有關聯行為、在什么時間點進行過交易的業務邏輯大圖。這種化繁為簡、突出核心、直擊重點的智能可視化，大幅提升業務人員的工作效率，讓人有更多的時間、結合更全面的信息去思考和決策，而不是把寶貴的時間在梳理幾十張復雜的表格上。

2、可解釋性強：關聯網絡的構建需要非常深刻的了解具體業務邏輯和背后的工作流。無論是部門之間、產品之間、產品自身流程、還是交易行為背后的邏輯，這些與業務相關的知識和經驗都需要在構建網絡的時候充分體現，然后才是用數學的思維去做高度抽象的處理。因此，基于關聯網絡做出的判斷和分析不僅是基于背后都有詳細的數據驅動的支撐，更是源于業務邏輯并可清晰解釋以優化業務邏輯。

3、可推理性強：能夠在對存量數據充分利用的基礎上，有效而及時利用增量去完善分析結果。每天的新數據、新發現等進行不間斷的挖掘、運算、推理和分析，持續完善和拓展網絡的覆蓋半徑，并不斷的自我迭代、增強風險識別和處理能力。

關聯網絡的持續落地代表著人工智能應用從“感知智能”向“認知智能”邁進的重要趨勢，在不同行業、不同場景上有極大的應用空間，為反欺詐、營銷等帶來新的解決方案。