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解密双十一保护用户钱袋的AI黑科技

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解密双十一保护用户钱袋的AI黑科技

别以为双十一只有降价促销与定金膨胀,今年,各大电商战火已经猝不及防地烧到了AI上——在买买买之余,来看看京东金融为了让你“剁手”成功,都用上了什么AI黑科技。

“双十一”购物狂欢节的阵势真可谓一年比一年盛大了,如今,几年前那个线上小型促销活动已经成长为全民级别的消费盛宴,而各大电商平台的战火也从线上广告促销烧到了线下实体阵营里,无论是公交站牌、地铁视频、还是电梯广告,无处不见双十一的战火硝烟。

而今年,各大电商平台更是将竞争升级到近年里大火的人工智能层面——也就是AI。拿京东金融,这个被刘强东在2017 JDD大会上点名表扬的团队,其AI技术赋能的营销能力、风控能力都能在双十一的场景下发挥了最大的作用。对于用户而言,双十一AI技术升级能够保障京东用户账号安全、资金安全;而对于商家来说,双十一的AI技术能够帮助入驻京东平台的商家进行精准营销、获客、风险控制、涉黑群体挖掘等。

数据+技术,双剑合璧赋能金融AI

在前两天的2017 JDD大会上,京东创始人刘强东在介绍目前京东的“AI+”两大应用时,就专门提到了京东金融。

京东金融成立于2013年,最初的定位是解决京东内部的金融问题,经过了随后几次的业务重心调整后,继从金融科技公司的定位转型成服务于金融机构的科技公司,进一步强调和突出技术能力。

目前,业界公认的人工智能的几大决定性因素在于数据、算法、计算力。而在过去四年,京东金融不断加强数据投入,在数据量、数据源、数据处理能力方面都有着不错的进展。

截至目前,京东金融拥有3.6亿支付及金融用户,以及2.58亿电商活跃用户,金融与零售场景下每天都有大量的交易,并且都处在不断动态调整过程中,因而每日新增的庞大的数据量(200TB)为京东金融提供了海量数据基础。此外,由于同时具备商户数据、交易数据、物流数据、产品数据等,京东金融的数据源也呈现出多维度的“厚”特性。

除了数据之外,京东金融的另一大优势来自于技术——前不久,京东金融还上线了其人工智能技术解决方案“京东超脑”,为京东及其他合作伙伴提供提供人脸识别、虹膜识别、知识图谱、自然语言等技术。

技术跟数据都有了,接下来就是实际应用场景。在京东实际业务的加成下,京东金融能够成功把这些新的技术运用到了包括在风险模型、量化运营、用户洞察等各个金融领域中,并且最终将这些能力投放到了业务线和产品层,比如电商交易、线下支付、众筹、保险ABS平台等。

而在“双十一”这个AI练兵场上,京东金融则更是将大场景、大数据下的AI技术运用到了极致,通过生物识别、图像识别、图计算、区块链等技术,从买家与卖家两方面保障大家“剁手”成功。

用AI来判别“好用户”和“坏用户”

随着线上支付的发达,用户的个人安全也变得越来越重要,毕竟一个账号绑着无数银行卡与信用卡,还有各种白条、借贷、免密支付功能,账户安全稍有差池,损失惨重。

在这方面,京东金融风险管理首先从用户的账户登录开始:京东金融建立了包括设备识别、人机识别、生物识别三大技术,以及异常登录模型和账户等级模型在内的账户安全体系。

拿设备识别为例,在用户登录过程中,通过设备识别、设备环境采集等技术,再利用机器学习进行设备精准核算和判定。

而“异常登录模型”则是保护用户安全的核心模型——账户安全模型是由多层架构组成,异常登陆模型就是接近于顶层架构的分类模型。结合了前端收集的设备特征编码、生物信息ID与历史数据规律,京东金融可以在迅速完成特征加工与模型计算,确保账户安全。

除了保障登陆安全之外,再用户成功登陆账号之后,京东金融还会根据用户的浏览行为数据进行分析判断、路径学习,确认这是你本人在操作,而不是一个盗号的骗子。

举个例子,当用户在双十一期间到京东商城购物,他会先看看优惠券,再去看商品,这种先后顺序代表着用户潜在的行为。

而反过来,坏人的路径和好人是不一样的。当一个账户被人接管、被盗用的时候,他的行为路径应该是先看这个账户有多少钱,接下来就想着立刻转账出去,立刻去下个单,买个贵的东西,比如金条、iPhone等可以立即变现的商品。

通过京东金融的RNN时间序列算法,京东金融如今已经可以分辨出好人与坏人的这种行为区别,对于“坏用户”识别的准确率可以超过常规机器学习算法的3倍以上——这一算法研究已经被欧洲机器学习会议的2017PKDD收录。

既能营销推广、又能建起“安全防火墙”

对于商家而言,京东金融的AI则可以在智能营销帮助推广、生物探针判断风险用户、以及对于大规模欺诈行为的提前挖掘与防范。

以智能营销为例,目前京东金融云推出了“京东来客”项目,依靠京东金融的数据优势+技术优势,通过用户洞察将营销活动定向、精准投放到最优质的用户,以更低成本实现高用户留存率。

而生物探针技术则指的是京东金融在APP端,根据用户在整个使用过程中的按压力度、手指触面等一百多个指标,通过用户的行为去判断这个人是否为风险用户,实现用户的身份判定,大量应用于反欺诈和防盗刷。

最后,也是最让人兴奋的一点——基于大规模图计算的涉黑群体挖掘技术。

近年来,欺诈行为已经越来越具备隐蔽性、群体性、甚至是大规模团体作案,不管是欺诈还是洗钱还是其他的林林总总恶意的行为,它越来越倾向于变成群体性产业链的一系列相关事件的行为,这对于金融行业来说已经成为了一大难题。

风控已经不是一个单纯的个体行为了,金融系统需要更多的把一个用户和他的行为以及和他行为相关人的一系列行为都全部拿出来,在这个维度上去做风控才能更准确。

因此,在风险控制过程中,京东金融会运用图计算技术,通过超过10亿个用户节点的图,以及所有在这些节点上发生行为的相关行为的连接,最终可以把一系列的用户和行为都描述出来,通过一个突破点从而延伸,抓住很多隐蔽在后面的欺诈行为,提前预防并拦截在体系之外。

这项算法已经在京东金融交易欺诈,营销欺诈,保险欺诈各个方面进行相应的应用,是京东金融整体业务的“安全防火墙”。

京东平台双十一最新数据

智东西最新获悉,11日0点到1点,白条支付交易额同比增长450%,7个小时白条支付交易额超去年11月11日全天。

11日0点到12点,京东支付订单同比增长350%,支付峰值是去年5倍。

11.11期间,京东金融联合品牌商共为用户节省5亿元,其中,白条用户通过分期免息节省了3亿元。

白条平均提额2800元/人,50%的用户购物时也购买了京东金融的保险保障服务。

与此同时,京东金融还为供应商及第三方商户提供了300亿元贷款支持,帮助他们更好备战11.11。

11.11期间,京东用户最爱用的信用卡前五位是招商银行、建设银行、交通银行、中信银行、工商银行,最爱买的保险前五位是运费险、延长保、碎屏保、意外保、品质保。

结语:双十一战火升级,安全成第一考量要务

目前,京东金融无论是在市场推广还是安全保障方面,都有着显著的效果。在市场推广方面,在京东来客上线测试中,京东金融使得整个外部投放的点击率在原来的效果上提升了25%,投放成本下降了20%。

而安全保障方面,京东金融通过AI技术已经实现了无人审核下的授信和放款业务,坏账率和资损水平也低于行业平均值50%以上;在帮助银行在信贷审核上的效率提高了10倍以上,客单成本降低了70%以上。

随着“双十一”越来越成为一个全民级别的盛会,大型电商平台间的竞争已经从单纯的促销营销竞争升级到技术层面、AI层面的竞争。电商平台、移动支付的迅速普及虽然给我们带来了众多方便,但账户安全、资产安全永远是所有用户最关心的一部分。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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解密双十一保护用户钱袋的AI黑科技

别以为双十一只有降价促销与定金膨胀,今年,各大电商战火已经猝不及防地烧到了AI上——在买买买之余,来看看京东金融为了让你“剁手”成功,都用上了什么AI黑科技。

“双十一”购物狂欢节的阵势真可谓一年比一年盛大了,如今,几年前那个线上小型促销活动已经成长为全民级别的消费盛宴,而各大电商平台的战火也从线上广告促销烧到了线下实体阵营里,无论是公交站牌、地铁视频、还是电梯广告,无处不见双十一的战火硝烟。

而今年,各大电商平台更是将竞争升级到近年里大火的人工智能层面——也就是AI。拿京东金融,这个被刘强东在2017 JDD大会上点名表扬的团队,其AI技术赋能的营销能力、风控能力都能在双十一的场景下发挥了最大的作用。对于用户而言,双十一AI技术升级能够保障京东用户账号安全、资金安全;而对于商家来说,双十一的AI技术能够帮助入驻京东平台的商家进行精准营销、获客、风险控制、涉黑群体挖掘等。

数据+技术,双剑合璧赋能金融AI

在前两天的2017 JDD大会上,京东创始人刘强东在介绍目前京东的“AI+”两大应用时,就专门提到了京东金融。

京东金融成立于2013年,最初的定位是解决京东内部的金融问题,经过了随后几次的业务重心调整后,继从金融科技公司的定位转型成服务于金融机构的科技公司,进一步强调和突出技术能力。

目前,业界公认的人工智能的几大决定性因素在于数据、算法、计算力。而在过去四年,京东金融不断加强数据投入,在数据量、数据源、数据处理能力方面都有着不错的进展。

截至目前,京东金融拥有3.6亿支付及金融用户,以及2.58亿电商活跃用户,金融与零售场景下每天都有大量的交易,并且都处在不断动态调整过程中,因而每日新增的庞大的数据量(200TB)为京东金融提供了海量数据基础。此外,由于同时具备商户数据、交易数据、物流数据、产品数据等,京东金融的数据源也呈现出多维度的“厚”特性。

除了数据之外,京东金融的另一大优势来自于技术——前不久,京东金融还上线了其人工智能技术解决方案“京东超脑”,为京东及其他合作伙伴提供提供人脸识别、虹膜识别、知识图谱、自然语言等技术。

技术跟数据都有了,接下来就是实际应用场景。在京东实际业务的加成下,京东金融能够成功把这些新的技术运用到了包括在风险模型、量化运营、用户洞察等各个金融领域中,并且最终将这些能力投放到了业务线和产品层,比如电商交易、线下支付、众筹、保险ABS平台等。

而在“双十一”这个AI练兵场上,京东金融则更是将大场景、大数据下的AI技术运用到了极致,通过生物识别、图像识别、图计算、区块链等技术,从买家与卖家两方面保障大家“剁手”成功。

用AI来判别“好用户”和“坏用户”

随着线上支付的发达,用户的个人安全也变得越来越重要,毕竟一个账号绑着无数银行卡与信用卡,还有各种白条、借贷、免密支付功能,账户安全稍有差池,损失惨重。

在这方面,京东金融风险管理首先从用户的账户登录开始:京东金融建立了包括设备识别、人机识别、生物识别三大技术,以及异常登录模型和账户等级模型在内的账户安全体系。

拿设备识别为例,在用户登录过程中,通过设备识别、设备环境采集等技术,再利用机器学习进行设备精准核算和判定。

而“异常登录模型”则是保护用户安全的核心模型——账户安全模型是由多层架构组成,异常登陆模型就是接近于顶层架构的分类模型。结合了前端收集的设备特征编码、生物信息ID与历史数据规律,京东金融可以在迅速完成特征加工与模型计算,确保账户安全。

除了保障登陆安全之外,再用户成功登陆账号之后,京东金融还会根据用户的浏览行为数据进行分析判断、路径学习,确认这是你本人在操作,而不是一个盗号的骗子。

举个例子,当用户在双十一期间到京东商城购物,他会先看看优惠券,再去看商品,这种先后顺序代表着用户潜在的行为。

而反过来,坏人的路径和好人是不一样的。当一个账户被人接管、被盗用的时候,他的行为路径应该是先看这个账户有多少钱,接下来就想着立刻转账出去,立刻去下个单,买个贵的东西,比如金条、iPhone等可以立即变现的商品。

通过京东金融的RNN时间序列算法,京东金融如今已经可以分辨出好人与坏人的这种行为区别,对于“坏用户”识别的准确率可以超过常规机器学习算法的3倍以上——这一算法研究已经被欧洲机器学习会议的2017PKDD收录。

既能营销推广、又能建起“安全防火墙”

对于商家而言,京东金融的AI则可以在智能营销帮助推广、生物探针判断风险用户、以及对于大规模欺诈行为的提前挖掘与防范。

以智能营销为例,目前京东金融云推出了“京东来客”项目,依靠京东金融的数据优势+技术优势,通过用户洞察将营销活动定向、精准投放到最优质的用户,以更低成本实现高用户留存率。

而生物探针技术则指的是京东金融在APP端,根据用户在整个使用过程中的按压力度、手指触面等一百多个指标,通过用户的行为去判断这个人是否为风险用户,实现用户的身份判定,大量应用于反欺诈和防盗刷。

最后,也是最让人兴奋的一点——基于大规模图计算的涉黑群体挖掘技术。

近年来,欺诈行为已经越来越具备隐蔽性、群体性、甚至是大规模团体作案,不管是欺诈还是洗钱还是其他的林林总总恶意的行为,它越来越倾向于变成群体性产业链的一系列相关事件的行为,这对于金融行业来说已经成为了一大难题。

风控已经不是一个单纯的个体行为了,金融系统需要更多的把一个用户和他的行为以及和他行为相关人的一系列行为都全部拿出来,在这个维度上去做风控才能更准确。

因此,在风险控制过程中,京东金融会运用图计算技术,通过超过10亿个用户节点的图,以及所有在这些节点上发生行为的相关行为的连接,最终可以把一系列的用户和行为都描述出来,通过一个突破点从而延伸,抓住很多隐蔽在后面的欺诈行为,提前预防并拦截在体系之外。

这项算法已经在京东金融交易欺诈,营销欺诈,保险欺诈各个方面进行相应的应用,是京东金融整体业务的“安全防火墙”。

京东平台双十一最新数据

智东西最新获悉,11日0点到1点,白条支付交易额同比增长450%,7个小时白条支付交易额超去年11月11日全天。

11日0点到12点,京东支付订单同比增长350%,支付峰值是去年5倍。

11.11期间,京东金融联合品牌商共为用户节省5亿元,其中,白条用户通过分期免息节省了3亿元。

白条平均提额2800元/人,50%的用户购物时也购买了京东金融的保险保障服务。

与此同时,京东金融还为供应商及第三方商户提供了300亿元贷款支持,帮助他们更好备战11.11。

11.11期间,京东用户最爱用的信用卡前五位是招商银行、建设银行、交通银行、中信银行、工商银行,最爱买的保险前五位是运费险、延长保、碎屏保、意外保、品质保。

结语:双十一战火升级,安全成第一考量要务

目前,京东金融无论是在市场推广还是安全保障方面,都有着显著的效果。在市场推广方面,在京东来客上线测试中,京东金融使得整个外部投放的点击率在原来的效果上提升了25%,投放成本下降了20%。

而安全保障方面,京东金融通过AI技术已经实现了无人审核下的授信和放款业务,坏账率和资损水平也低于行业平均值50%以上;在帮助银行在信贷审核上的效率提高了10倍以上,客单成本降低了70%以上。

随着“双十一”越来越成为一个全民级别的盛会,大型电商平台间的竞争已经从单纯的促销营销竞争升级到技术层面、AI层面的竞争。电商平台、移动支付的迅速普及虽然给我们带来了众多方便,但账户安全、资产安全永远是所有用户最关心的一部分。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。