摘要:以“数字金融新原力(The New Force of Digital Finance)”为主题,蚂蚁金服ATEC城市峰会于2019年1月4日上海如期举办。金融智能专场分论坛上,蚂蚁金服数据技术专家王修坤做了主题为《实时智能决策引擎在蚂蚁金服风险管理中的实践》的精彩分享。
在演讲中,王修坤分享了互联网保险产品场景化、高频化和碎片化的典型特征以及在风险控制方面所面临的诸多挑战,并为大家介绍了实时智能决策引擎在蚂蚁金服风险管理中的实践。
王修坤 蚂蚁金服保险事业群数据技术专家
我们团队先后推出保障消费者退货权益的退货运费险、保障支付宝资金资金安全的账号安全险以及基于AI模型的车险定损产品的定损宝等,这些产品背后都离不开数据能力支撑,本文将简单分享过去一年风控相关工作。
互联网保险特征:场景化、高频化、碎片化
分享之前,简单介绍一下互联网保险的三个典型特征:场景化、高频化、碎片化。
- 场景化:我们的产品覆盖了我们的衣食住行各方面,“衣”有保障服饰质量的质量保证保险,“食”有保障食品安全的食品安全险,“住”有提供信用住的担保保险,“行”有提供骑行意外险等;
- 高频化:互联网的便捷可以帮助我们通过产品可以同我们的用户高频交互,提供优质体验;
- 碎片化:相比较传统保险,我们可以随时投保、分期缴纳保费;
风控所面临的问题
风控场景复杂: 我们的产品覆盖了衣食住行方方面面,如何再大量不同场景下建立合适的风控解决方案。
风险规模聚集: 互联网为用户提供便捷的同时,也可能给不法分子提供了便捷,从而使得相比较传统场景,风控能力表现尤为重要。
风险变异高频: 互联网的试错成本较低,这使得对手能够不断地去验证保险产品的风控策略,并寻找产品的弱点和漏洞,通过高频变异来想法设法绕开保险产品的风控规则。
实时风控能力: 我们在提供实时理赔的极致服务体验同时,背后就需要实时风控能力保驾护航。
实时智能决策平台
那么,如何解决上述问题和挑战呢?在过去的一年中,我们基于实时智能决策平台DecisionX构建了一站式风控解决方案。实时智能决策平台DecisionX不仅能够支持整个风控全链路的工作,还可以支持包括决策、开发、管理、运维以及后端分析、监控等在内的所有工作。
全链路风控解决方案
在过去一年里,我们基于实时智能决策平台DecisionX建设了从风险监控、风险识别、风险分析到知识沉淀的全链路解决方案。风险监控帮助我们从宏观层面把握风险态势;风险识别帮助我们从微观层面感知风险;发现可疑风险之后,我们需要进行对风险拆解分析,定性风险;完成案件分析后,需要挖掘特征从而优化提升风控能力。
实时智能决策平台对于算法的支持
除了上述全链路风控解决方案能够很好支持以外,DecisionX还在垂直深度提供优质的解决方案,接下来举例说明如何提供AI算法能力支持。
关系异常识别
基于关系的图算法模型是保险风控反欺诈的一个比较有效的能力,如何基于图算法进行社群识别是我们面对的一种重要工作,下面几种常用算法:
- 标签传播:一种可以基于网络关系,根据标签数据节点和无标签数据节点,通过传播标签从而达到对社群关系的圈定和识别。
- 异常网络结构识别:通过提炼各种风险的网络结构特征,通过寻找类似网络结构特征,从而识别相似可疑的社群内容。
- 关系表征:除了上述方法以外,通过图关系表征相关算法,可疑将关系特征向量化,从而可以融入传统机器学习进行模型训练。
除了上述场景之外,蚂蚁还做了很多关系层面的尝试,这里不再赘述了。所以,DecisionX帮助我们连接关系算法,有效地提升风控能力。
异常图片识别
保险理赔需要上传材料,利用材料造假是骗保的一个重要手段,因此我们也基于图片研究了多种风控能力:
- 图片特征相似:通过图像识别算法识别理赔图片中是否存在相似特征等,再结合其它特征综合判断材料是否虚假等。
- 目标物体分类:通过图像识别算法识别图片目标物体,过滤明显不符合理赔材料需求的无效材料,减少人工审核成本等。
案例分析
这里举一个2B产品的例子,该产品可以为用户提供履约担保,从而帮助用户解决缴纳保证金的痛点,但是对于信用偏低的用户提供了“机会”,所以产品上线之后,前前后后多次受到了大批量攻击。去年,我们重新建设了这款产品的风控体系,一方面基于平台建设了风险监控预警能力,解决风险感知薄弱滞后问题,一方面基于平台建设基于异常识别算法、图挖掘算法、隐案挖掘算法等建设风险识别能力,最后基于平台提供的解决方案部署风控能力,从而有效减少骗保风险。新风控方案上线后两个月,在覆盖人群更大的情况下,使得案件量大约下降90%,从而良性发展创造了很多可能性。
我们还有很多保险反欺诈场景,包括大家熟知运费险、账号安全险等,我们开发了多种类型的风控原子能力,在多元化场景上筛选组合配置,从而形成各类产品的风控手段。总之,任何产品的风控都是一个持续对抗的过程。也正是因为有对手的存在,所以成就了现在的我们。
点击阅读更多,查看更多详情
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。