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反詐騙不僅要攔騙子，而且還要攔用戶，你敢相信？
近期，螞蟻集團發(fā)布《2022反詐治理半年報告》，雷峰網與螞蟻集團大安全技術部總裁李俊奎進行了一次交流，讓人重新審視反詐騙這件事情。
大部分人的認知里，反詐騙是一場與騙子之間較量。比如，支付寶用戶的賬戶被騙子騙取盜刷，支付寶要建立更堅固的防護墻，讓騙子無機可乘。
但實際上，反詐騙早已不再那般簡單。近幾年，以電信網絡詐騙為代表的新型網絡犯罪愈演愈烈，每一宗成功的電信詐騙，都是一場堪稱完美的話劇。
騙子是演員，用戶是觀眾?！把輪T”通過抓住“觀眾”心理，節(jié)奏明快、內容嚴密，讓人深陷“劇情”之中，不能自拔。
這就給反詐騙提出了新的“考題”，除建立防護墻，將騙子擋在門外，還要在受騙用戶的主動支付交易過程中，采用心智對抗技術，將用戶拉出劇情的心智影響，助其主動識別騙局。
而這，也是螞蟻集團的智能風控技術正在做的事之一：用主動交互式風控技術，幫助受騙用戶在“自愿支付”的過程中，認識到自己其實被騙了。
螞蟻集團大安全技術部總裁李俊奎2008年加入支付寶，有超過10年的風控安全經驗，他談起了螞蟻從2018到2020年，打磨對抗用戶心智工具的整個心路歷程。
一開始，螞蟻主要通過智能彈窗等方式勸阻用戶，比如，在用戶交易時，系統(tǒng)識別對方賬戶為風險賬戶，系統(tǒng)會通過智能彈窗喚醒用戶的安全心智。
不過，也總有些人會忽視這種提醒，甚至在某些騙局下，認為這是平臺在“攔截財路”。
就像過來人傳授經驗一樣，出發(fā)點是好的，但說話技巧生硬，效果可能就不明顯，甚至適得其反。
而后，螞蟻想出了新辦法，直接給用戶打電話。2019年，螞蟻對外推出了智能化的“叫醒熱線”，AI機器人會主動致電用戶，通過更有情感的語音交互，讓用戶識別騙局，從欺詐的劇情當中走出。
而近期，螞蟻針對不方便接電話的用戶，新開發(fā)欺詐風險機器人“安全保鏢”，通過圖文互動進行風險揭示。針對殺豬盤、刷單等用戶沉迷性強的騙局，新增了真實意圖識別能力，目前識別率已提升30%，欺詐案件量進一步下降10%。
從智能彈窗、智能叫醒熱線到欺詐風險機器人“安全保鏢”，整套的交互式風控技術打磨過程中，李俊奎向雷峰網(公眾號：雷峰網)感嘆到，與“用戶斗智斗勇”并不簡單。
螞蟻交互式風控技術，有一部分內容是與浙江大學心理學研究團隊合作研發(fā)，是心理學與機器學習相互碰撞打磨而成。“心理學的內容非常專業(yè)，哪怕寫的文案順序、文字顏色、語氣稍微不一樣，最后的結果也不一樣。比如，我們把警察叔叔這樣一個卡通圖表放到我們的提示文案上，效果就比之前好很多，”李俊奎說到。
此外在設計智能叫醒熱線時，在語音部分，到底用男生語音，還是女生語音，都是要考慮的點。
這在某種程度來說，反詐騙已經不僅是一個“技術活”，也是一個“技巧活”，通過跨界融合產生新的技術，這也是螞蟻很重要的創(chuàng)新手段。
到目前，螞蟻交互式風控技術取得了一些成績。據螞蟻發(fā)布的《2022年反詐治理半年報》顯示，螞蟻AI叫醒熱線電話日均交互4.3萬人次，平均語音溝通時長大于90s，AI的理解和溝通能力越來越好，用戶也更愿意與AI交流更長時間。此外，今年上半年，螞蟻牽頭的交互式欺詐偵測技術能力標準成功在國際電聯(lián)（ITU）立項。
不過，要喚醒用戶心智，幫助用戶主動識別騙局，還有一個前提：反詐方首先得自己練就一雙“火眼晶睛”，能夠通過特征分析，快速識別詐騙團伙。
特別是在當下，隨著詐騙團伙作案手段越來越變化多端，整個電信詐騙過程變得更加隱性，這給風險識別也帶來了難度。
就拿支付端來說，以前，黑灰產團伙往往通過直接盜用賬戶、盜用銀行卡進行資金轉移，而現(xiàn)在大多時候進行資金交易是用戶本人，表面上與正常交易并無差異。因此，反詐技術需要有更加復雜、多維的隱性特征挖掘、分析能力，才可能更準確地識別明顯風險。
所以，在強化交互式風控技術之前，螞蟻在2016到2018年這個階段重點強化了風險識別技術。
比如結合圖計算技術+異常挖掘/特征傳播技術，搭建了行業(yè)首個全圖風控體系。支付寶平臺上每天發(fā)生的上億筆交易，全圖風控技術會通過構建復雜風險特征網絡，進行涉黑概率的計算，快速找出與單個嫌疑人相關聯(lián)的黑產團伙，并進行提前預警與攔截，讓用戶的支付真正做到安全無感。
據《2022反詐治理半年報告》顯示，螞蟻智能風控系統(tǒng)已經可以做到秒級追溯團伙詐騙行為。
從全圖風控技術再到交互式風控技術，總體來說，螞蟻的智能風控系統(tǒng)在2020年之前大概經歷了兩個階段，第一階段形成了全圖風控技術體系，第二階段形成了交互式主動風控技術體系。
如今，螞蟻正在進入第三階段，通過加強端邊云協(xié)同風控技術、多方安全風控技術，來加強生態(tài)聯(lián)防。
合作是風控行業(yè)發(fā)展的趨勢?！熬退阌脩粼谥Ц秾毱脚_里面沒有風險交易，但是其它地方有很多風險，那用戶的資金安全還是會受到影響”李俊奎說道。因此，各家支付機構、銀行、互聯(lián)網企業(yè)等加強互動，才能打造更堅固的反詐騙“防護墻”。
據《2022反詐治理半年報告》顯示，螞蟻通過多方風控技術，聯(lián)合了4.2萬家商戶共同對抗詐騙等灰黑產業(yè)鏈，日均提供涉詐及銷贓相關風險預警線索2.1萬條，協(xié)助有關部門向受害用戶返還被騙資金362.25萬元。
不過，聯(lián)防聯(lián)控中的數據保護、數據安全也是挑戰(zhàn)，李俊奎坦言。
為加強全鏈路風控和保護用戶隱私，今年螞蟻研發(fā)用于手機等終端設備的“可信隱私沙盒”，并已與榮耀、vivo等企業(yè)合作，將可信隱私沙盒DTXB部署到了1000萬手機設備，日均識別7000+風險交易。此外，通過這項端邊云協(xié)同風控技術，把一些風險模型直接注入到終端，在終端里進行風險分析，用戶隱私信息就不需要再上傳到云，這也對用戶隱私進行了保護。
在李俊奎看來：“安全融入到基礎設施，成為內置的安全，不管是從效果上面，以及作用上面，效果會更大?！?/p>
至今，螞蟻已構建了以I（交互式主動風控）、M（多方安全風控）、A（博弈對抗智能）、G（全圖風控）、E（端邊云協(xié)同風控）為核心的智能風控技術體系IMAGE。
當用戶打開支付寶，按下支付按鈕，螞蟻整個風控技術體系就會逐一發(fā)揮作用，對行為、交易環(huán)境、關聯(lián)關系等多個維度進行風險檢測掃描，盡最大程度保護交易支付安全，且整個過程不超過0.1秒。此外，螞蟻基于IMAGE打造的支付寶智能風險感知與響應聯(lián)合反詐系統(tǒng)，入選了2022世界人工智能大會最高獎項 SAIL 獎 TOP30 榜單。
這是一個令人欣喜的成績，不過，反詐騙之路永無止境，未來還有許多方面值得繼續(xù)探索，比如進一步實現(xiàn)隱私保護之下的全鏈路智能，比如讓機器更能讀懂人、加強自我進化，又比如更快應對風險變化......
【封面圖片來源：網站名豆瓣，所有者：電影劇照】
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