“密碼被盜都沒關系！”京東金融風控黑科技：如何基于生物行為資訊做身份認證？

“你的手機丢了沒關系，人家知道你的支付密碼也沒關系，他在你的京東金融APP上操作的時候，我就能知道這個人是不是本人，是不是有風險。”近日，京東金融副總裁、技術研發部總經理曹鵬介紹了京東金融的生物探針技術。

據雷鋒網AI金融評論了解，京東金融可以通過APP采集到使用者在整個使用中超過120個名額，通過收集使用者的行為去判斷這個人是否為風險使用者，實作使用者的身份判定。

據雷鋒網(公衆号：雷鋒網)AI金融評論獲得的資料，京東金融已經建構起500多個風控模型，基于5000+個風險政策實作對3億使用者信用風險的評估。“我們做的是高維的模型，也就是說盡可能的多把和使用者相關的資料都拉進來，從各個次元去看，去篩選，去甄别使用者的好壞，這樣才能對這個使用者有更完善的描述。”曹鵬介紹說，這中間還運用了很多稍有的人工智能技術，比如生物探針和圖計算。

根據曹鵬介紹，所謂生物探針技術，舉個例子，京東金融可以通過APP采集到使用者在整個使用中超過120個名額，通過收集使用者的行為去判斷這個人是否為風險使用者，實作使用者的身份判定。這項技術，目前主要的應用場景為反欺詐和防盜刷。

根據展示的生物探針系統背景，曹鵬稱，一個人在使用APP的時候，背景可以看到其行為是在0附近正負波動，但是一旦整個操作換了以後，它整個的行為相關度就會迅速下降到負數，這種技術應用在金融場景中效果尤其明顯。“你的手機丢了也沒有關系，人家知道你的支付密碼也沒有關系，他在你的京東金融APP上操作的時候，我就能知道這個人是不是本人，是不是有風險，”曹鵬表示。

據雷鋒網AI金融評論了解，事實上，基于生物特征技術進行身份識别并不是新鮮的概念，比如利用擊鍵特征來做支付環節的安全驗證。但由于資料量以及資料品質的限制，以及應用不當後果嚴重——一旦洩露身份資訊幾乎無法更改、綜合安全性能并不直覺——但是一個強有力的補充……等先天的缺陷，将生物特征技術應用于安全領域仍是小衆領域。該技術進入商用階段無疑是一個突破，但仍有待探索與完善。

“風控其實不是一個單純的個體行為，不管是欺詐還是洗錢還是其他的林林總總惡意的行為，它越來越傾向于變成群體性産業鍊的一系列相關事件的行為，”曹鵬坦言，是以，我們需要更多的把一個使用者和他的行為以及和他行為相關人的一系列行為都全部拿出來，在這個次元上去做風控才能更準确。

“在這個過程中，京東金融會利用圖計算技術，通過超過10億個使用者節點的圖，以及所有在這些節點上發生行為的相關行為的連接配接，最終可以把一系列的使用者和行為都描述出來。”

圖計算應用最典型的場景就是白條使用者授信。舉個例子，一個新的使用者在白條注冊時，因為機構的背景沒有他的任何資料，他是否可信？給他多少額度？……很難抉擇。在這種情況下，依據大資料可以通過這個使用者以及和他相關的一系列行為描述去判斷他的好壞。

“所謂物以類聚、人以群分，單個人的節點即使看起來再好，收入再多，如果他周圍相關的都是做欺詐的、套現或者其他相關灰産的人，這個人一定也是很惡意的人，”曹鵬稱，可能對于這個人，我沒有他的描述，但是和他相關的周圍區域的ID都是很良性的，信用良好的或者收入水準很高的人，這個人相應是一個好人的機率比較大。

本文作者：溫曉桦