互联网行业的高速发展让传统金融机构看到了极致用户体验带来的能量 ， 着力提升用户体验也由此成为金融行业转型升级的重要课题 ， 而实现这一目标的重要核心就是风控 。 在日前举办的“智能、普惠、链接——360数科技术开放日”深圳场中 ， 360数科系统架构总监黄建庭就向嘉宾们分享了360数科智能风控引擎Argus助力金融机构提升用户体验 ， 并突破“飞轮效应”临界点 ， 实现自主进化的实践经验与成果 。
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图：360数科黄建庭进行智能风控引擎Argus技术解析
黄建庭认为 ， 对金融来说 ， 风控是核心 ， 亦是大脑般的存在 。 在360数科 ， 担任“大脑”角色的就是Argus智能风控引擎 。 Argus是由数字资产+AI技术+专家经验+工程技术组成的有机结合体 ， 凭借反欺诈、信用评估和风险预警三大核心功能 ， Argus已成功拦截新型风险人数超过100万 ， 保护现有资产超800亿 ， 日挽资产损失率超过1000万 。 “我们期望把Argus打造成AI时代领先的风控引擎” ， 黄建庭表示 。
亿级计算实现极致响应时间 助力金融机构提升用户体验
对Argus智能风控引擎来说 ， 它的使命是通过AI决策以及为每一个客户定制不同风险流程 ， 让每一个客户获得最优的风险定价 。 黄建庭认为 ， 如果把Argus比作一个人 ， 数字资产就是其在不断学习中沉淀的知识 ， 也是做出行为判断的重要依据 ， 而构建金融人关系图谱就是在学习中梳理知识点的过程 。 通过金融人关系图谱的大型复杂关系网络 ， Argus能够在海量数据中提取最为关键的信息 ， 从而判定用户资质 。
“当客户在线提交交易时 ， 我们需要进行实时风险预测 ， 一个强大的风险计算引擎必不可少 。 ”目前 ， 金融人实时图计算引擎已进化至第四代 ， 建立了超过20亿个点 ， 300多亿个边 ， 相比第三代性能上有20倍的提升 ， 每天在线提供1.2亿次的计算 ， 一度关系计算平均9ms ， 二度关系平均600ms 。 “只有通过极致的响应时间 ， 我们才能为用户提供极致的用户体验 。 ”黄建庭表示 。
【决策|360数科黄建庭：突破“飞轮效应”临界 Argus实现自主进化】在金融人关系图谱强大的计算力支撑下 ， 360数科建立起实时拦截大盘 ， 精准识别团案、多头、坏账等风险 。 数据显示 ， 360数科团案损失率为0 ， 欺诈亏损率少于0.2%；金融人关系图谱应用到贷前 ， 在贷前授信审批环节 ， 影响退件率超过38%；在电销领域 ， 金融人关系图谱帮助360数科降低超过10%的获客成本 。
除了金融人关系图谱 ， Argus另一个重要的数字资产是价值名单库 。 黄建庭介绍 ， Argus通过自学习以及反欺诈专家的识别 ， 在海量的数据中挖掘出大量价值名单 ， “到目前为止我们一共挖掘出来超过29类名单3.5亿条 ， 这些价值名单再结合超大的金融人关系图谱 ， 它就会为Argus提供强大的反欺诈能力 。 ”
跨越“飞轮”临界点形成正向循环 实现Argus自主进化
数字资产帮助Argus智能风控引擎获得判断风险的能力 ， 而AI决策则是数字资产产生的必要条件 。 在黄建庭看来 ， AI决策就是Argus的大脑 ， 也是数字化的利器 。 “它需要利用海量数据进行不断的学习 ， 自我进化 ， 然后将数据变成有价值的数字资产 。 ”
作为Argus的大脑 ， AI决策由基于专家经验的科学决策系统、ModelRobot AI建模平台、PAI可编程平台、统一特征平台等一系列平台组成完整的平台架构 。 其中 ， 统一特征平台通过超20万的特征数据 ， 形成580个决策及与超400个模型数据 ， 为决策平台提供基础数据加工 。 同时 ， 为避免误伤好客户 ， 360数科还打造了影子系统 ， 新版本开发完成后就会上传至影子系统进行克隆生产流量验证 ， 从而及时发现bug并修复 ， 不影响正常的生产 。
在特征平台完成数据加工后 ， 数据传输到决策平台进行决策 。 黄建庭介绍 ， Argus决策平台分为AI决策与专家经验决策 。 其中 ， 科学决策基于专家经验沉淀出来的风险规则 ， 360数科拥有大量风险专家 ， 他们需要一个决策平台对风险规则进行管理 。 360数科为其打造了决策平台 ， 从提出规则的需求、编写规则、批量测试到部署上线、再到监控 ， 线上的指标监控整套闭环都在平台完成 ， 不需要开发参与 ， 极大地节省了决策时间 。 目前 ， 策略的平均执行时间是49ms ， 已有的规则资产超过4万条 。
AI能力的决策需要借助AI人才 ， 这不仅对很多传统的策略专家形成挑战 ， 昂贵的用人成本也让许多金融机构踌躇不前 。 基于此 ， 360数科推出自主研发的可视化、可编程的机器学习平台“ModelRobot” ， 集成360数科基于分割神经网络独创的联邦学习算法 ， 让联邦学习技术开箱即用 ， 帮助金融机构更好地完成风险预测的同时 ， 也助力金融机构在数字化升级过程中控制成本 。 联邦学习可以帮助打破机构之间的数据孤岛 ， 让机构之间的数据不走出机构又能形成协同风控效果 。 360数科提出基于分割神经网络的联邦学习算法 ， 相比目前开源的联邦学习项目 ， 具有交换中间变量更小的优势 ， 对带宽要求更低 。
准确快速是风控平台的基础 ， 而要达到极致的用户体验 ， 还需为每一个客户提供最合适的风险定价 ， 做到千人千面 。 为实现这一目标 ， 360数科打造可编排风控流程的核心平台 ， 同时利用计算左移思想 ， 风控策略执行分散化、计算分散化 ， 在大部分策略成功的情况下 ， 部分做柔性降级 ， 保证服务的稳定 ， “实时交易场景最多76ms ， 交易完全是无感的 ， 毫秒级的 。 ”
通过为客户提供最合适的风险定价 ， Argus帮助金融机构吸引更多用户 ， 从而让更多用户发生交易行为 ， 用户的交易行为又会提供大量的数据促进Argus进化 。 对此 ， 黄建庭表示：“在商业上有一个飞轮效应 ， 飞轮启动时需要外力推动 ， 但当它的转动速度超过一定临界点 ， 自身的惯性就会为转动提供源源不断的动力 ， Argus本身风控能力的增长飞轮已经跨越了这个临界点 。 ”
对于用户来说 ， 能够带来高效、安全、优质的平台才最值得信赖 。 360数科作为金融科技企业 ， 正以技术实力助力金融机构实现全面数字化升级 ， 为用户带来极致的体验 。 目前 ， 360数科累计为逾20家金融机构输出风控能力 ， 意向洽谈机构超过100家 。 黄建庭表示 ， 360数科希望将风控能力赋能给更多机构 ， 让每个人可以享受到最便捷的普惠金融服务 。
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