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沈曉春如何申請商標台中詳解京東金融黑科技:大數據和算法 成就科技風控



沈曉春詳解京東金融黑科技:

大數據和算法

成就科技風控

《未來簡史》作者尤瓦爾·赫拉利曾經這樣表達他對於人工智能的理解:“人類已不能做主,未來算法說瞭算。”究竟算法能夠給人類帶來什麼?日前,在2017智慧金融年度峰會上,台中商標註冊申請京東金融風險管理部總經理沈曉春從AI在金融場景的應用出發,向在場觀眾闡述瞭算法為風控帶來的改變。人機識別、關系圖譜、深度學習、安全魔方,這些充滿科技感的概念吸引瞭現場觀眾的關註。

京東金融的風控,其實從登錄環節就開始生效。沈曉春介紹說,為瞭確保每一位用戶的賬戶安全,京東金融建立瞭包括設備識別、人機識別、 生物識別三大技術,以及異常登錄模型和賬戶等級模型在內的全方位賬戶安全體系,用於判斷當前登錄可能產生的風險,判斷當前用戶行為偏好等。

以設備識別舉例,“我們在這項技術的應用上,會有前後兩個模塊來同時推進。比如在最前端,在客戶進行登錄過程中,我們已經能夠精確識別客戶的設備,通過一些相應的技術手段來采集客戶的設備環境,幫助生成客戶識別的ID。在後端,則是通過機器學習等計算方法實現設備精準核算和判定,從而進行更好的風險控制和體驗的增強。”沈曉春表示。

談到異常登錄模型,沈曉春表示,京東金融的賬戶安全模型由多層架構組成,異常登錄模型就是接近於頂層架構的分類模型。據介紹,京東金融異常登錄模型結合瞭前端收集的設備特征編碼、生物信息ID與歷史數據規律, 在京東金融在線算法系統支持下,可以在毫秒級時間內完成數百項數據的特征加工與模型計算,是用於保護用戶安全的核心模型。

除瞭闡述AI在賬戶安全登錄場景下的應用,沈曉春還首次對外透露瞭京東金融的兩個比較有代表性的算法是如何提升京東金融風控能力的。

第一個算法是路徑的軌跡學習。根據沈曉台灣商標註冊春介紹,該算法是通過判斷正常用戶和異常行為用戶瀏覽點擊的不同軌跡,以及他們對於頁面產生的不同反應,來進行好壞用戶的相應判斷。




第二個算法是關於京東金融基於大規模圖計算的涉黑群體的挖掘技術台中商標申請流程,這也是一項京東金融已經申請專利的技術。沈曉春表示,京東金融可以通過一個突破點進行延伸,抓住很多隱蔽在背後的欺詐行為,提前預防並將欺詐等行為攔截在體系之外。

在沈曉春看來,作為一傢服務金融行業的科技公司,京東金融背靠互聯網、零售和金融服務三大業務,積累瞭大量業務數據。在多維、海量、動態的數據基礎上,京東金融實現瞭人工智能、生物識別、深度學習、圖像識別、雲計算和區塊鏈等領先技術的創新,並應用到瞭風險模型、量化運營、用戶洞察、企業征信、智能投顧等各個與金融相關的領域中。

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本文來源:上海證券報·中國證券網

責任編輯:王曉易_NE0011

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