「密碼被盜都沒關係！」京東金融風控黑科技：如何基於生物行為信息做身份認證？

「你的手機丟了沒關係，人家知道你的支付密碼也沒關係，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採集到用戶在整個使用中超過120個指標，通過收集用戶的行為去判斷這個人是否為風險用戶，實現用戶的身份判定。

基於生物探針技術進行客戶身份判定

據雷鋒網AI金融評論獲得的數據，京東金融已經構建起500多個風控模型，基於5000+個風險策略實現對3億用戶信用風險的評估。「我們做的是高維的模型，也就是說儘可能的多把和用戶相關的數據都拉進來，從各個維度去看，去篩選，去甄別用戶的好壞，這樣才能對這個用戶有更完善的描述。」曹鵬介紹說，這中間還運用了很多稍有的人工智慧技術，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採集到用戶在整個使用中超過120個指標，通過收集用戶的行為去判斷這個人是否為風險用戶，實現用戶的身份判定。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後台，曹鵬稱，一個人在使用APP的時候，後台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。「你的手機丟了也沒有關係，人家知道你的支付密碼也沒有關係，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，基於生物特徵技術進行身份識別並不是新鮮的概念，比如利用擊鍵特徵來做支付環節的安全驗證。但由於數據量以及數據質量的限制，以及應用不當後果嚴重——一旦泄露身份信息幾乎無法更改、綜合安全性能並不直觀——但是一個強有力的補充……等先天的缺陷，將生物特徵技術應用於安全領域仍是小眾領域。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。

掃描群體節點判斷個體欺詐可能性

「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，它越來越傾向於變成群體性產業鏈的一系列相關事件的行為，」曹鵬坦言，所以，我們需要更多的把一個用戶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，在這個維度上去做風控才能更準確。

「在這個過程中，京東金融會利用圖計算技術，通過超過10億個用戶節點的圖，以及所有在這些節點上發生行為的相關行為的連接，最終可以把一系列的用戶和行為都描述出來。」

圖計算應用最典型的場景就是白條用戶授信。舉個例子，一個新的用戶在白條註冊時，因為機構的後台沒有他的任何資料，他是否可信？給他多少額度？……很難抉擇。在這種情況下，依據大數據可以通過這個用戶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產的人，這個人一定也是很惡意的人，」曹鵬稱，可能對於這個人，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平很高的人，這個人相應是一個好人的概率比較大。

對此，不得不說，背靠京東集團，交易和行為數據充足就是資本啊……

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