「十個小時就能帶來幾個億的壞帳。全國每年有千億規模的資金進了黑產的口袋。有人可能會覺得危言聳聽，但是如果真正參與到反欺詐戰役中，你就會知道這個數字還是保守估計。所以大家說的996、007……那不一定是風控人員的工作時間，但一定是從業者的擔心時長。」360金融風控團隊的老李認真的近乎可愛，「即便知道那不是我的錢，我還是心疼。」
產業網際網路時代，金融黑產正在成為金融安全的重要威脅。據統計，黑產軍團從業人數超過百萬，他們手頭有2千多萬個手機號碼，流竄在各大網際網路平臺，專營漏洞，一單「生意」，少則幾萬，多則上千萬，分秒間吸乾一家平臺。
初創公司因黑產的攻擊直接倒閉、一些大型平臺也因黑產導致巨額損失……為了抵禦風險，無數金融組織及團隊前赴後繼地開始了與黑產的鬥爭，360金融的風控團隊是其中之一。
人工智慧「智」鬥黑產五毒
羊毛黨、黃牛黨、打碼黨、金融欺詐黨、小程序網賺黨，被稱為「黑產五毒」。隨著技術的更新，黑產詐騙手法迭代速度驚人。從初期通過手機牆模擬器進行操作；到使用手機端的軌道程序操作；再到網絡眾包模式，給參與者以相應獎勵，通過真人操作，完整地繞過現存的安全邏輯，其集團化、產業化、智能化趨勢顯著，躲避企業風控技術及手段的策略也日益清晰。
在360金融技術風控團隊與黑產的無數次鬥爭中，最讓老李津津樂道的是曾經一起由黑產團夥在酒店發起的攻擊。當時，數個用戶發起的申請被360金融智能風控系統攔截，360金融技術風控團隊在事後進行數據分析時發現，這些申請來自黑產團夥的一次集中攻擊。
360金融風控系統之所以能夠識別出這次攻擊得益於底層攔截系統中設置的背景識別技術。該技術在識別全景照片時發現，此次提交申請的多個用戶照片背景中的牆紙圖案、家具樣式與擺放重合度高達92%，系統判別出這些申請來自一個酒店的同一個房間，過於集中的申請聚集地讓風控系統給出了警示判斷。
隨後，系統將這些申請人在關係網絡中進行綜合比對時發現，此次申請用戶呈現出男多女少、多數不是本地戶口，且彼此多處於第一關係網絡等特徵。經過精密複雜的判斷，360金融風控系統最終認定這些申請的風險等級過高，將它們全部自動拒絕。
360金融選擇將人工智慧技術融入到金融反欺詐中。老李將這形容為「智」鬥黑產，人工智慧的「智」。
金融安全戰火不熄 風控之路永無止境
人工智慧、大數據等底層技術的應用，讓360金融逐漸構建起了一座金融反欺詐的「城牆」，並成長為「黑產剋星」。
如今，360金融已經形成了千萬級別的「黑/灰名單庫,能夠及時預警潛在的針對客戶的欺詐風險。「當申請進入系統，如果命中黑名單就會被直接淘汰。」
在此基礎上，相比維度單一、效率低下且範圍受限的傳統反欺詐技術，360金融複雜關係網絡通過AI算法在既有海量數據中延伸關係網絡數據價值，深度挖掘客戶信息並提煉有效數據構建預測模型，將借款人的日常生活行為、生活軌跡、社交關係等多維度信息整合進結構化的關係網絡中，發掘該申請人是否與黑灰名單具有關聯性，從而判斷風險。目前，360金融的複雜關係網絡已經具備11多億個關係節點和140多億的關係邊。
圖：AI技術的應用讓360金融風控系統能夠從多維度對個人風險狀況進行評估
此外，位置標籤對風險識別也具有重要借鑑作用。為此，360金融還通過地址熱力圖分析申請來源地來判別風險。依託於地圖的底層數據，360金融地址熱力圖將城市的每一平方公裡都標記為一個「點」，在了解每一平方公裡的設備接入數量後，地址熱力圖會形成從零到一的數據。根據這些數據的不同特徵，360金融地址熱力圖將它們進行顏色標示、升維等操作，進而形成判斷每個點的GDP信息綜合分析出客戶的風險大小的依據。
圖：360金融推出的地址熱力圖能夠有效識別高風險區域
技術的發展讓金融風控充滿機遇與挑戰。一方面，新技術的應用讓黑產的手段更加高明；另一方面，金融反欺詐也能夠利用新技術更加精準快速。如何以更加先進的技術幫助客戶構建反欺詐的「城牆」，保衛金融行業的安全，是眾多風控團隊不懈探索的目標。「路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索」，對360金融來說，金融安全之路永無止境。