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“多维空间技术”在线下欺诈风险管理中的应用

多维空间技术结合了GPS聚类、AI技术,与机器学习、图谱关联等形成完整的、互补的反欺诈策略体系,对线下团伙欺诈有很好的管控效果。

 

来源 | 黑镜君

 

作者 | 小镜君

 

关系图谱、机器学习模型、中文模糊匹配等工具已经成为管控集团欺诈的常规性武器,在各家金融机构中普遍得到应用。

 

但欺诈风险的特征是动态的,攻击手段在不断升级和演变。例如线下有场景的融资类诈骗、骗贷类诈骗,这些欺诈因作案手法隐蔽、爆发滞后,使得常规工具和技术很难识别。

 

黑镜君拟从多维空间的角度,浅析该技术在线下欺诈风险管理的作用。

 

什幺是多维空间技术

 

多维空间技术是在GPS聚类的基础上,结合AI图像模型技术,升级形成了一个“多维空间”的关系。基于密度空间聚类算法,结合机器视觉技术、深度学习的创新应用,对高密度区域(结合数量、时间、频次等)实时高效精准预警,同时形成管控的策略。包括以下几个重要维度:

 

1、动态区域:基于DBSCAN(Density-Based SpatialClustering of Applications with Noise)聚类算法,将空间中距离相近的聚成一类,实时动态的将客户所在区域画出来,相比层次聚类、系统聚类、K-means聚类、K中心聚类,DBSCAN算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇。

 

 

2、深度AI图像模型:将深度学习+机器视觉+图像处理等技术相结合,应用于图像识别的深度级联算法,能有效识别、匹配相似的图像背景,并对背景相似的团伙进行聚类,相较单一的算法,例如DEEPLAB-V3,识别率更高,应用效果更精准。

 

 

多维空间技术有以下几个特点:

 

1、时间+空间+位置的立体式管控思路;

 

2、关联信息简单:无需获取大量的信息,运行简单,系统承载要求低;

 

3、多技术的深度结合:基于机器视觉技术和GPS的多模态管控应用。

 

多维空间技术在反欺诈的应用

 

1、具备时效性、能识别集团性案件、自动化的风险预警工具:

 

线下团队类欺诈,已由集中代操作转变成引导客户自己操作。客户成功申请后,欺诈团伙会帮客户代偿一段时间再失联。因此这类案件普遍呈现集中爆发、发现滞后、金额巨大、线索甚少等特点。

 

我们知道,不论采取什幺方法,欺诈发生的地点都是相对固定的,同一批申请背景也是相对一致的,这就为多位空间技术的应用提供了基础。

 

通过多维空间技术,形成有监督的、无监督的动态预警工具,对同地址且同背景的申请进行实时抓取,可以快速识别异常申请,进而通过人工、智能外呼等策略,提示风险,识别风险,达到管控风险的目的。

 

2、具有强互补性、高精准性、高覆盖率的风险策略工具:

 

通过前面的预警、数据分析,结合人工排查确定阈值的有效性,对达到阀值的客户进行策略自动化管控。这有效的强化了管控体系,也是对图谱等集团欺诈管控的有效补充。

 

同时能对高风险空间进行分级管控,管控空间可以精确到小区、楼栋之间,支持100*100或者10*10不同区域的管控,管控精准度更高;管控流程可以嵌入到贷前、贷后,GPS及背景的信息获取相对简单,技术在产品中的应用覆盖更广。

 

搭建多维空间技术的重要节点

 

搭建多维空间技术,是1+1>2的一个新的尝试,但也面临着挑战:

 

1、技术有效性的验证。多维空间技术创新结合了很多新型的算法,需要用充分的案例和数据来验证。通过人工排查的方式,大量样本数据反复校验,不断的调优、迭代、升级,形成闭环的管理。

 

2、精细化管理。多维空间技术,应用方向很多,但管控维度增多代表计算量成倍的增加,对系统、耗时都是很大的考验。用最少的维度达成最优的策略效果,是一个博弈的结果,因此需要持续的精细化管理。

 

多维空间技术,创新性的结合了GPS聚类、AI技术,与机器学习、图谱关联等形成完整的、互补的反欺诈策略体系,对线下团伙欺诈有很好的管控效果。

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