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前不久，Gartner發布了《在線反欺詐市場指南》，對全球在線反欺詐廠商進行評估，其中騰訊云成為中國唯一入選服務商，得到了Gartner官方推薦。
在報告中，騰訊安全天御智能風控服務被評定為“銀行級Banking Focus（最高級別）”金融風控能力代表。
近日，騰訊安全天御和華夏銀行的風控專家云端連線，圍繞“在線反欺詐在金融領域的應用”分享了騰訊安全天御入選Gartner指南的臺前幕后。
四位風控領域的專業人士，從在線反欺詐的新場景、銀行解決在線欺詐問題的思路與模式、騰訊安全天御如何幫助金融機構完善風控能力、全球在線反欺詐市場態勢等四個角度，全方位的對騰訊安全天御的最新動態進行了解讀。
以下為圓桌對話實錄：
騰訊安全業務安全總監周斌：在線反欺詐的新場景需求
網絡黑產發展到今天，已經形成了一個完整的產業鏈。如果不加以遏制，黑產很快會把整個平臺的利益耗光，讓相關公司承受巨額的損失。
過去20年，騰訊一直服務于互聯網行業，積累了大量對抗“網絡黑產”的反欺詐經驗。
互聯網欺詐，活躍在電商、社交、直播、出行、金融和游戲等許多場景，這些場景面臨的欺詐風險也各不相同。比如電商場景中，商家的營銷有惡意刷評論的風險；社交場景中，內容的傳播有涉嫌黃賭毒違規的風險。
其中，金融是不法分子最容易直接獲得利益的行業之一。也正因如此，它成了黑產的“重災區”。
我們在與安全天御合作的某消費金融機構的研究中發現，新客戶的逾期率占70%，老客戶的逾期率占30%。我們對所有逾期案件進行“進件信息回溯”時發現，約有75%的欺詐逾期在進件環節存在明顯的資料仿冒等行為。
而隨著金融行業深入數字化轉型，金融機構在營銷、信貸等場景當中頻頻遇到新的欺詐手法。
比如金融機構開展線上獲客，就有可能遇到黑產套利的風險；信貸場景中，客戶如果提交線上貸款的申請可能會被詐騙團伙欺詐。
過去20年我們一直在對抗黑產，積累了一套叫做雙AI的機制，用以靜制動的風控方式來識別黑產的“偽裝”。
我們通過機器模型和深度神經網絡對用戶的行為進行分析，并通過離線數據的積累和二次模型的訓練，對高風險人群進行畫像、歸類，根據算法識別出不同風險等級的人群標識，然后計算機會進一步對風險等級高的用戶的業務進行相應的攔截和處理。
由此我們構建了一個全鏈路的反欺詐風控服務，來協助解決整個企業數字化轉型當中所碰到業務安全問題。
華夏銀行深圳分行風控總監應浩磊：解決在線欺詐問題的思路與模式
我們和騰訊決定合作開發一款大數據風控驅動的線上個人征信貸款，目標是小微企業主。
這個項目從立項到正式上線速度很快，2018年1月項目啟動，2018年5月底項目便正式上線，目前已經運營了兩年多。
我見證了這個項目從0到1的過程，也總結了一下我們在反欺詐方面遇到的痛點。
第一，認知。
業務上線初期，我們對于反欺詐的認知并不到位，仍停留在傳統信貸業務認知框架下。
當時，我們的風控人員，對反欺詐的認識還停留在企業借款人作假、美化財務報表、個人借款偽造收入證明等。
線上欺詐具體有哪些手段、造成什么影響和后果，我們完全沒有概念。比如剛剛提到的黑產攻擊，我們之前是沒有面對過這種挑戰的。
線上反欺詐的認知改變不是一時之功，而且銀行的風控體系向來以穩健著稱，各個環節的改變都不是一件容易的事兒，需要反復的溝通、交流。
在項目的初期，騰訊天御的專家經常給我們開一些提升認知的科普會，我們都認為正確的認知才是解決問題的基礎。
第二，專業。
全線上、全自動貸款業務作為近幾年的新生事物，已經形成了一個細分、專業的領域。
我們之前的方法論，應用于新的業務中時，并不十分契合，所以我們需要一些專業的人才。
在業務發展的初期，人才并不好找，如何招到合適的員工是一個問題，如何培養內部的員工也是一個問題。
無論是內部既有員工，還是外部新招的員工，最好的成長方式是跟著業務走。只有跟著業務去學習，才能讓自己成為專業的人士，并適應新的環境。
所以我們身邊有騰訊云風控專業的小伙伴，我們的風控人員可以方便地請教他們問題。另外，在對技術人員的面試招聘上，我們也經常請騰訊云風控的小伙伴作為專業的評審出場。
第三，積累。
當前兩步都做好，開始真正打造自己的風控反欺詐體系的時候，我們發現短時間之內根本不可能完成。
比如我們想搭建一個關系圖譜，但是我們缺少底層數據的積累。
積累需要時間，但是我們做業務有時間窗口，不做就錯過了。所以我們的答案就是借船出海（借騰訊的大船），使用專業公司積累多年的產品開展業務，也給我們在風控方面的積累騰出時間。
在我們與騰訊安全天御合作時，有兩個場景給我留下了比較深的印象。
第一，是風險的提前感知。這方面主要包括了兩方面。
1. 判斷客戶的意愿。我們如果把貸款的廣告推送給不借錢的人、不缺錢的人，其實是浪費了營銷資源，也拔高了自己的營銷成本。
2. 關注風險。貸款前，我們用自有的風控體系內的一些現有數據去判斷客戶的風險，把一些高危的人群排除在營銷范圍之外，使營銷更有效率。
我們和騰訊云開展精準營銷，把營銷的客群直接形成一個“白名單”，白名單可以有效的防控反欺詐的黑產攻擊，但是做營銷的白名單不能太小，小了風險是控住了，可是營銷效果就沒了。
但是如果要做一個白名單足夠大，營銷覆蓋的范圍又足夠廣的產品，對我們風險反欺詐的水平要求就會高很多。
第二，是貸中的風控。貸中的風控是整個風控體系的核心重點。
我們一開始使用的是騰訊云安全天御的一些標準化產品，當我們的業務樣本積累到一定數量后，就和騰訊云做聯合建模了，最終顯示的效果也很好。
騰訊安全天御產品負責人郭佳楠：騰訊如何幫助金融機構完善風控能力
隨著技術的不斷革新，金融機構風控體系也面臨著許多新的需求和挑戰，我們總結出三個痛點和三個挑戰。
一，傳統的風控體系一般是以專業經驗為主，數據維度不夠，模型能力較弱。
二，傳統的風控體系一般是以事后風控為主，難以適應互聯網實時、線上的風險場景。
三，傳統的風控體系一般是以“煙囪式的建設”為主，它往往是碰到一個問題就做一個專門的解決方案。
但是，在線上風險場景中，黑產往往進行跨領域、跨部門、跨場景、多層次的攻擊。
對此，騰訊會以人工智能為核心、以實時決策為核心、以全站的業務為核心來構建整個智能風控業務。
騰訊安全天御構建了“四位一體”的產品矩陣，從底層到上層，逐層構建。
一，最底層基座，我們構建了一個風控PaaS平臺，幫助客戶一站式解決多種場景的風控問題。
二，為了整個底層平臺更好地工作，我們提供了多種維度風控SaaS服務，比如金融風控、內容風控、流量風控以及身份風控等等一系列的SaaS服務。
三，我們基于PaaS平臺和SaaS服務構建端對端的解決方案，比如我們幫金融客戶構建交易風控的解決方案、我們為信貸客戶構建信貸業務的解決方案、我們為電商客戶構建營銷風控的解決方案等。
考慮到風控場景的復雜、多樣性，我們不僅會提供標準產品方案，也會讓風控專家為客戶提供風控場景的咨詢和服務，定向輸出一些定制的方案。
雖然我們的風控體系是很復雜的，但是我們整個團隊又是相對比較聚焦和簡單的，我們團隊大概80%的同學都是以大數據和AI算法為核心去工作。
下面，我簡單介紹一下我們SaaS服務和PaaS平臺的構建思路。
我們的風控SaaS服務會參考黑產作弊的手段，從而做定制化的黑產攻防。我們會從八個維度考量用戶行為是否存在欺詐的風險。這八個維度包括身份、設備、情報、行為、地址、環境等。
比如“身份”，我們會識別這個“人”是不是欺詐團伙中的一份子；比如“設備”，我們會看設備的聲譽高低，有沒有曾經被我們誘捕過的設備，設備賬號、填寫的資料、綁定的銀行卡這些信息是不是已經被黑產獲得。
而SaaS和PaaS的關系，就有點像車和油的關系。既有好車，又有儲放安全的好油，汽車才會跑得遠。
我們會從事前的風險感知、事中的實時決策和事后的案件調查來構建風控平臺。
總體而言，通過風險感知、風險識別、風險決策和風險釋放這四部分，我們構建了完整的風控體系。而為了構建好體系，我們把風控SaaS服務放到PaaS平臺上面，讓它將風險決策的能力做得更好。
騰訊天御在不斷的發展中，也積累了一些成功的實踐案例。
比如，我們幫某個國有銀行構建了交易風控系統。通過混合神經網絡，我們在交易中識別高等級風險的交易金額達到118億元；以前，客服要打338通電話才能找到一個真實的欺詐人群，用了我們系統以后，客服只要打28個電話就可以找到一個。
在信貸風控領域，騰訊安全天御目前已經服務了10多個銀行，而且服務的效果很好。
以某一個城商行為例，我們的產品是2019年第三季度上線的。截止到現在，放款超過50億，截止到昨天，放款超過90億，壞賬率遠小于0.1%。
在營銷風控領域，我們幫助某股份制銀行開展營銷活動。通過我們風控平臺，精準識別和打擊黑產，識別惡意率高達99%以上。通過我們的營銷風控平臺，很好地保障了銀行的營銷活動，確保了它的營銷資源沒有被黑產套利，而是被精準投射到客戶手中。
雷鋒網：在判斷一個反欺詐產品的時候，騰訊安全天御團隊有哪些量化的指標？銀行又會給出哪些指標，來判斷他們買了自己需要的服務？
郭佳楠：我們是一個大數據和AI團隊，通過數據模型算法來判斷我們當前規則是否有效。
我們內部有不同的衡量體系，天御用的比較多是KS值，它可以用來區分好壞樣本的分隔程度。KS值越高，好壞樣本的分隔程度越大。
一般來講，KS值在0.25-0.3之間就是一個比較好的表現效果了，我們天御的KS值在0.35-0.4左右。
像金融機構的朋友，也會用KS值來判斷評分卡或者模型。當然，他們會更直接地看效果的好壞。
雷鋒網：您覺得目前有哪些風控能力，大部分金融機構還不具備，但又相對比較重要？
郭佳楠：金融機構在線下業務或者在傳統業務中，可以說是久經沙場、經驗豐富。
他們對于傳統的線下業務，比如如何防止房抵貸等線下貸款業務的欺詐已經駕輕就熟了，他們比較欠缺的是線上移動端這一塊的業務。
金融機構的線上業務越來越多，而線上業務的特點是，金融機構的業務員和用戶不能直接面對面地接觸。如何確定用戶的真實身份、如何確定用戶填的資料是真實的、如何確定用戶未來不會產生欺詐的風險，這些是許多金融機構需要補充和加強的能力。
騰訊安全行業分析師周奕良：全球在線反欺詐市場態勢
Gartner本身的行業影響力非常大，有專業機構總結，2019年不同媒體引用Gatner研究報告的次數超過了第二名IDC的5倍。
最新數據顯示，60%企業的CTO、CIO會以Gartner最新研究報告作為他們決策的參考。經過了1年的努力，騰訊天御成功進入了Gatner在線反欺詐市場指南，這也證明了我們的風控能力得到了很好的認可。
騰訊天御入選Gartner，有其獨特的歷史意義，我們總結為三點。
第一，從行業層面，分析師認為騰訊天御是目前風控領域的“頂尖玩家”。
第二，在競爭層面，騰訊天御打破了國際老牌領導者技術壁壘的封鎖。尤其是我們獲得了Gartner的認可，我們在銀行級風控能力上，實際和SAS、BIE這些歐美老牌的風控巨頭齊名了。
第三，市場層面，很少有中國的風控廠商，打開國際風控市場的大門，原因在于數據壁壘、技術壁壘、政治、地域等因素的影響。但是，有了Gartner這樣一個頭部行業研究機構的背書，我們開拓國際市場將更方便。
Gartner分析師在報告里，還提出了幾個值得關注的趨勢。
第一，未來三年金融領域，在線反欺詐為核心的應用，一定會成為金融機構向客戶提供服務的風險控制的基礎。目前，我們分析，行業內只有約5%這樣的頭部用戶正在應用在線反欺詐的產品，而這個比例會在三年內有一個大的提升。
第二，銀行體系以外，金融領域一些核心玩家，包括涉及醫療業務數據的企業，至少會有20%的企業，在三年內會用輕量級比如SaaS化、定制化、私有化這種方式來使用在線反欺詐的相關產品。
騰訊天御在近幾年一直關注行業需求變化，并且時刻保持著和Gartner的合作與溝通。
這次騰訊天御成功的入選Gartner所具備的歷史意義是什么？我認為這一次入選，打破了六年來（2015年在線反欺詐理論框架興起）行業僵局，騰訊作為一個中國玩家入局了。
我們不僅僅入局，還進入到Gartner銀行級風控能力推薦名單里，和老牌廠商并駕齊驅。這一事件，將可能是中國反欺詐技術在全球嶄露頭角的一個轉折點。（雷鋒網）
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