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本文作者：雷鋒網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全專欄作者李勤
角色扮演？
NONONO，不是你們想的這種……
請純潔一點(diǎn)
----講正事分割線----
不久前，國內(nèi)反欺詐服務(wù)商 Maxent 猛犸反欺詐（以下簡稱猛犸）對外宣布，已于 2017 年 3 月 完成由 DCM 領(lǐng)投的 5000 萬人民幣 A+輪融資，A 輪投資方祥峰投資此輪繼續(xù)跟投。本次融資后，Maxent 猛犸反欺詐將繼續(xù)重點(diǎn)在線上金融業(yè)務(wù)反欺詐領(lǐng)域發(fā)展。
然而，讓我印象深刻的不是融資多少，投資人如何在演講臺上為猛犸背書。而是幾個小時(shí)的融資發(fā)布會結(jié)束后，猛犸CEO張克邀請的一個外地合作伙伴 A 在參與完整場活動后，很給面子的繼續(xù)等待正在和其他嘉賓聊天的張克，在 A 身旁的是 A 的另一合作廠商 B，B 的業(yè)務(wù)與猛犸有若干競爭關(guān)系。
讓人出乎意料的是，在我詢問他的參會目的時(shí)，B 很實(shí)誠的告訴我，他很佩服猛犸的 ID 系統(tǒng)，能在那么多弱相關(guān)的標(biāo)簽下，從各種看上去無法辨別的身份關(guān)系中，準(zhǔn)確識別與發(fā)現(xiàn)哪些人有金融欺詐風(fēng)險(xiǎn)。
能讓友商也這么感興趣，這家公司一定有過人之處。
很想知道這個秘密
所以，最近我與張克約了一次采訪，追蹤了這個讓猛犸友商也感興趣的點(diǎn)——猛犸如何揪出一個不想還錢的騙子。
本文作者：雷鋒網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全專欄作者李勤
----這次真的要講正事了----
這個故事要從一則新聞講起。
幾個月前，深圳警方一窩端了一伙詐騙團(tuán)伙，其中有個女騙子擁有超高的“角色扮演”技能，與三個大齡未婚多金女青年在線上談起了戀愛，目的顯而易見。
當(dāng)然，這個女青年業(yè)務(wù)能開展成這樣，我也是服氣的。
我就沒有這樣的撩妹技能
銀行和各種線上借貸平臺遇到的騙子和這個女騙子有類似的技能：
他可能會偽裝成一個收入穩(wěn)定的醫(yī)生，最近因?yàn)橘彿垦b修手頭緊張，然后在 A 網(wǎng)貸平臺貸款；
他也可能變身為一個建筑工地的工人，最近老板資金周轉(zhuǎn)緊張，工資暫時(shí)不能到帳，兒女需要學(xué)費(fèi)，然后從 B 平臺貸取一筆資金；
他還有可能一次性“變性”為一個妙齡大學(xué)生，需要消費(fèi)貸款購買最新的包包和化妝品。
他也許是一個非職業(yè)的多頭借貸人，月收入5000元，但是手頭緊張，所以從多個平臺各貸了5000元，然后“情非得已”地不想還款，也無法按時(shí)還款。
窮
他也可能是一個職業(yè)的借貸中介。比如，某地某市場里，常年混跡一群無工作的人，身上的錢只夠勉強(qiáng)吃飯，每晚靠網(wǎng)吧的8塊錢一晚包夜度過，等待第二天工頭發(fā)來各種活計(jì)。突然有一天，這個借貸中介過來，只要求你有身份證，宣告一個天大的“好消息”：把身份證拿過來，他幫你貸款，貸款到5000元，他分1000元，剩下的4000元給你。
事實(shí)上，這群人暫無還款能力，于是，這種一筆筆的貸款就成了壞賬，日積月累，或突然爆發(fā)，壓垮了一家家線上貸款平臺，或損壞了一家大銀行的商譽(yù)。
這些悲催的例子其實(shí)都是在說一件事情——
為了擴(kuò)大生意，銀行們和線下借貸平臺都瞄上了做線上借貸平臺（以下簡稱平臺）。從實(shí)際操作流程看，有過線上借貸經(jīng)驗(yàn)的人應(yīng)該知道，線上借貸流程比拿著各項(xiàng)資料去銀行與客戶經(jīng)理面談要簡化很多。也因此，客戶經(jīng)理再也不是手持一份客戶的個人征信報(bào)告，再進(jìn)行一輪復(fù)雜的社會關(guān)系調(diào)查，各種流水和資產(chǎn)審核，花上一些時(shí)間面談來判斷這個人到底能不能還款。
他們可能只需要一張身份證照片，一些簡單的個人信息，就可以獲得一個貸款“客戶”。但是，這個“客戶”是否真的會還款？是否要把這筆款貸給這個“客戶”？平臺想要知道這些問題的答案，這就是猛犸要解決的問題之一。
平臺當(dāng)然也不傻，線上生意做久了，總會有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生。
你可能理所當(dāng)然的想：大量的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生用戶畫像，從而不就確定了一個人的還款能力？
話都讓你這么說了我特么還說啥
事實(shí)上，平臺比誰都想提高風(fēng)控能力，但現(xiàn)實(shí)很骨感。大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生后，平臺面臨了這些問題：
1.業(yè)務(wù)量大，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量很大，處理起來很麻煩，怎么知道哪些有用，哪些沒用？
2.獲得的數(shù)據(jù)中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混在其中，一般人無法處理，需要大量數(shù)據(jù)專家。
3.碰上專業(yè)的欺詐團(tuán)伙，你怎么辦？比如，門店提供貸款買手機(jī)業(yè)務(wù)，銷售員卻貼了大大的標(biāo)語：助貸。銷售員和顧客合伙騙貸怎么辦？
要回答這些問題，首先要知道“誰是誰”。
比如，在線上貸款中，一類現(xiàn)象十分嚴(yán)重：盜用用戶信息進(jìn)行貸款。
“在一項(xiàng)交易進(jìn)行時(shí)，會產(chǎn)生一堆的聯(lián)系點(diǎn)，比如，我用我的手機(jī)發(fā)起轉(zhuǎn)帳交易時(shí)，轉(zhuǎn)了多少錢？轉(zhuǎn)給誰？在哪個 IP 地址發(fā)起的交易？都是聯(lián)系點(diǎn)。在不同的地方、不同的IP地址，我都可能發(fā)起不同的交易。所以，我認(rèn)為數(shù)字化業(yè)務(wù)的核心是做數(shù)據(jù)平臺時(shí)，以人、設(shè)備和賬戶為核心，建立整體的數(shù)據(jù)平臺，在這個基礎(chǔ)之上，再去做分析、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)。”張克說。
猛犸本身不產(chǎn)生數(shù)據(jù)，也沒有削尖腦袋想鉆進(jìn)數(shù)據(jù)江湖。
按照張克的說法，創(chuàng)業(yè)公司沖進(jìn)這個領(lǐng)域要面對艱難的競爭，還不如做好手頭的技術(shù)，因此，他們與諸葛io、talkingdata 等公司合作，引進(jìn)第三方數(shù)據(jù)，同時(shí)把自己的技術(shù)下沉到每一個客戶的應(yīng)用中，梳理基于他們的應(yīng)用收集的數(shù)據(jù)。
專心打造一項(xiàng)技術(shù)，讓自己足夠強(qiáng)，強(qiáng)到與客戶的應(yīng)用相匹配時(shí)，可以像一股細(xì)細(xì)涓流，絲毫不產(chǎn)生震蕩的影響，這就是猛犸的策略之一。
在費(fèi)心竭力地搜集終端、用戶、賬戶、業(yè)務(wù)和第三方數(shù)據(jù)后，還有關(guān)鍵的一步是讓數(shù)據(jù)“說同一種語言”。因此要對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，實(shí)現(xiàn)語義的統(tǒng)一，再在感知能力這一塊，對設(shè)備、渠道、用戶、產(chǎn)品和交易之間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行特征抽取與建模。
“在機(jī)器學(xué)習(xí)里，如果機(jī)器學(xué)習(xí)是一個金字塔，塔尖是模型和結(jié)論，效果卻是由塔的基座（數(shù)據(jù)）來決定。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)決定效果，上面的模型都是盡量接近塔尖——所能夠預(yù)設(shè)的天花板而已。”張克冷靜而克制，他并不迷戀一座宏偉的金字塔塔尖的登頂，而是清晰地看到什么是基礎(chǔ)，到底每一層能發(fā)揮什么作用，而自己又能看到怎樣的風(fēng)景。
那么，到底是什么在支撐猛犸進(jìn)行智能風(fēng)控？張克介紹：
第一，IT系統(tǒng)。現(xiàn)在業(yè)務(wù)遷移到互聯(lián)網(wǎng)，最基礎(chǔ)的是要知道做業(yè)務(wù)的現(xiàn)場是什么？如果犯罪了，要知道犯罪現(xiàn)場，交易則要知道設(shè)備現(xiàn)場。
張克稱，猛犸的設(shè)備指紋技術(shù)與其他廠家相比，并非做做主動式指紋，而是做被動式指紋。
被動式指紋的優(yōu)點(diǎn)在于能打通微信，比如，用微信、內(nèi)嵌瀏覽器訪問一個服務(wù)，其他廠家無法識別是否來自于同一個設(shè)備，但是被動式指紋都能夠打通。一旦打通，就可以更好地建立頂層數(shù)據(jù)集。
第二，異常檢測。猛犸把它分成四類，做了四種不同的計(jì)算框架，只要客戶提出來，最少一天，最多一周，就能根據(jù)業(yè)務(wù)需要、業(yè)務(wù)場景把新的計(jì)算工程放進(jìn)去，然后檢查用戶行為異常。
在異常檢測上，猛犸做了統(tǒng)一量綱。如果一個人一天登錄了十次，數(shù)值有異常，這是一個特征。還有一種場景是：同樣一個人，兩次交易之間相隔了一小時(shí)，但地理位置相隔了一千公里，這個也是異常特征。
但是以上層模型用的這兩個異常特征其實(shí)風(fēng)馬牛不相及，根本不是在一個框架里面討論問題。異常統(tǒng)一量綱后，根據(jù)概率分布，猛犸分析出來的結(jié)果是，所有的分布都在1和1000之間，用起來非常簡單，這種模型對使用便利性而言，是巨大的提升。
還有一個好處是冷啟動，你做模型時(shí)經(jīng)常碰到一個問題：如果不給我數(shù)據(jù)，怎樣才能試出一個可用的模型？
還有一點(diǎn)，在反欺詐里，數(shù)據(jù)本身就有很大的問題：標(biāo)注數(shù)據(jù)非常稀少，數(shù)據(jù)本身是非飽和數(shù)據(jù)，一個數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集可能有幾千個不同的維度，這幾千個維度在所有的數(shù)據(jù)里不一定都有。
在這種情況下，用監(jiān)督式的方法很難做，做出來的模型效果也很差，所以猛犸就采用非監(jiān)督的方法，第一，能冷啟動，第二，在標(biāo)注數(shù)據(jù)比較少時(shí)，可以較快地主動發(fā)現(xiàn)一些欺詐。用這種異常做聚類，也會更加準(zhǔn)確。
第三，行為生物識別。生物識別現(xiàn)在也是一個很火的領(lǐng)域。很多供應(yīng)商在做指紋、聲紋、人臉識別，而且做得都不錯。但是，還有一個問題：它是 N 次檢測，每次檢測時(shí)，用戶會知道你調(diào)用了指紋檢測，或調(diào)用了人臉識別的檢測，因此，存在兩個問題：
1.影響用戶體驗(yàn)。
2.黑客會知道你在用什么手段在找他。
所以，女朋友趁著男朋友睡覺時(shí)，拍一張照片，或者拿手機(jī)在他臉上照一照就能夠貸款，有很多這種類似的破解手段。
現(xiàn)在還有一種方法——用行為做生物檢測，而非物理、生理的方式做生物檢測。
比如，你手里拿著一個 iPhone6，如果是右撇子，滑動的位置，更大的概率是靠近左邊。如果是左撇子，滑動的位置大概是靠近右邊。靠左還是靠右，以及上下的位置，在一定程度上會反映出手掌的大小。在輸入時(shí)，可以檢測出手指的力度、大小。
這些都是一些弱因素，并不能通過一個因素直接判斷這個人是誰。但是，當(dāng)一系列弱因素結(jié)合在一起時(shí)，很容易判斷出來，在這個時(shí)間用特定的一臺手機(jī)的人與過一段時(shí)間后再用特定的同一臺的手機(jī)的人是不是同一個人。
這種判斷的好處是：這是一種基于行為的生物識別，識別背后操作手機(jī)的人會不會有變化。對黑客而言，他不知道你在用什么手段，就算他知道了，把我的手機(jī)偷走了，但也很難在用戶的手機(jī)上模擬用戶真正的使用行為。
對用戶而言，對用戶體驗(yàn)的影響很小，因?yàn)橛脩舾緹o法意識到。現(xiàn)在已經(jīng)有很多國外的創(chuàng)業(yè)公司在做這種技術(shù)，丹麥最大的一家銀行在幾年前就已經(jīng)部署這種技術(shù)。
----正事講完----
愿天下無騙子
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借錢要還
本文作者：雷鋒網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全專欄作者李勤
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