网络诈骗层出不穷，大公司的智能风控技术“升级打怪”有多难？

记者 | 佘晓晨

风控，是金融行业的高频词汇。近几年，随着电信网络诈骗方式花样百出，智能风控技术也在“升级打怪”，试图解决更多安全问题。

一个具有代表性的趋势是，从2016年起，资金安全风险案例越来越多的转为电信网络诈骗。“以往盗取账户、银行卡的风险的确在下降，但各种电信网络诈骗案的风险增加，并且形式更加复杂多样。”蚂蚁集团大安全技术部总裁李俊奎近期接受界面新闻采访时表示。

李俊奎介绍称，电信网络诈骗呈现出明显的团伙化、专业化趋势，形成了分工严密的产业链：诈骗团伙拿到倒卖的信息后，构造出各种骗局，让受害人认为自己有利可图、自愿转账，最终黑产通过水房/地下钱庄/跑分平台把资金卷走。

从技术角度来看，这意味着风险已经发生转移。以往的盗用被称为显式风险，而电信网络诈骗属于隐式风险。?

李俊奎表示，隐式风险和显式风险不一样的地方在于，首先，隐式风险欺骗行为的发生场所是平台外，例如电话、短信等；其次，平台只能看到用户在支付宝或银行进行了一笔本人充值的行为，并非他人操作，不触及传统风险规则；第三，即使平台阻止，受害者还有可能在其他地方充值，继而受骗。

这给智能风控带来了更新、更难的挑战：除了识别难度加大、AI攻防对抗加剧升级，还存在心智判断的问题。?

针对上述情况，不少大公司正在进行技术突破。例如，腾讯开展了AI在黑色链条中的应用分析研究，百度则聚焦于诈骗网址安全性识别研究；科大讯飞从语言层面自动理解，对容易受骗的受害群进行标记。这些都要求风控AI模型快速适应和升级。?

蚂蚁集团于2016年成立了反电信网络诈骗专项技术小组，之后在2017年成立了蚂蚁反诈中心，重点攻破电信诈骗这类占比较大的风险。作为一家以支付业务起家的科技公司，风控安全是蚂蚁安身立命的基础，当下则逐步服务于更多生态。?

据李俊奎介绍，目前蚂蚁形成了一套智能风控技术体系“IMAGE”，其发展经过三个阶段：?

2016-2018年，团队主要专注于强化电诈风险的识别能力，结合图计算技术+异常挖掘/特征传播技术，形成全图风控技术体系。2018年之后，强化心智对抗的能力成为重点之一，结合心理学+机器学习，团队逐步形成交互式主动风控技术体系。

需要强调的是，这是对抗隐性风险的重要技术手段，不仅需要机器学习，还需要结合心理学，在劝阻的过程中通过跟用户进行交互，给用户发问卷、视频，给出提示，从而获得反馈。

而在近两年，蚂蚁的技术人员主要做的是提高博弈对抗AI能力和生态联防技术。以AI博弈对抗技术为例，技术人员通过该技术强化对新骗局类型的识别，已经100%覆盖现阶段公安机关披露的骗局类型，包括虚拟货币、元宇宙、疫情诈骗等新型骗局；在对刷单这一最大风险类型的打击上，2022年上半年累计降低欺诈资损率36.9%。

李俊奎称，在内部确实对“产品化”提出更高要求。例如，近期蚂蚁推出的AntDTX可信隐私沙盒，就是跟手机厂商合作、将风控技术注入在手机里，提高手机本地风险感知能力，减少数据流动。?

纵观整个风控行业，电信诈骗只是常见风险类型之一。针对其他风险类型，行业面临不小的技术挑战。与此同时，政策的指引也在加强，科技公司同样迎来机会。头豹研究院的数据显示，中国智能风控行业有望持续扩容，2023年中国智能风控行业市场规模预计达到170.8亿元。

不过，相较于其他行业的“竞争”概念，智能风控技术更需要开放合作，提高全行业的防御能力。对此，李俊奎认为，如今很多风险都是穿透型的，某个平台阻止成功，不代表用户不会在其他机构和平台受损失。“现在大家是互相关联的，没办法独善其身，技术要致力于提升整个行业的风险防控水平，才能最大化的保护用户资金安全。”