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4月11日，由O’Reilly與Intel AI共同舉辦的人工智慧大會在北京召開。
這幾年，人工智慧火爆，最終從大學實驗室的圈子走出，成為軟體開發人員工具集的重要組成部分，也成為主流公司的關注點。相對於學術會議中展示的研究成果，業界對於人工智慧的應用有緊迫的需求。這也是本屆人工智慧大會舉辦的目的，即如何讓人工智慧技術落地在現實場景。
本屆大會邀請到了眾多知名人工智慧科學家、學者、教授、企業代表等知名業內人士。這些專家專注於人工智慧的不同領域，並分享自己領域內專業的成果，現場思想火花碰撞。DataVisor作為領先的人工智慧科技創新公司也受邀參加，並分享了“在欺詐檢測中的應用人工智慧”的主題。
演講中，DataVisor解決方案架構師崔巨集宇（Hongyu Cui）從四個方面詳細分析了線上欺詐領域的一些狀況，包括欺詐現狀、欺詐技術手段、反欺詐面臨的挑戰，以及最新的反欺詐技術。
欺詐無處不在、技術也日益多變
總體而言，欺詐正愈演愈烈。從起初的電商領域，如我們熟知的刷單、薅羊毛，攻擊者一般是個人，發展到現在，欺詐幾乎無處不在，社交、遊戲、電子商務、搜尋……只要在網際網路上就有可能發生欺詐。與此同時，攻擊行為也發生了鉅變，它們有組織、有預謀、掌握各種先進技術、面向各個業務環節。
崔巨集宇（Hongyu Cui）重點列舉了當前應用非常廣泛的三大攻擊手段，包括裝置刷機、IP造假和養號。刷機是通過各種技術手段，為裝置建立新的識別符號，從而充當多臺裝置來使用。弊端顯而易見。舉個例子，一個App開發商，想通過一些市場推廣促進使用者下載，如果遇上刷機這種情況，那營銷費用就浪費了，因為這並不是真實的使用者。
IP造假與裝置刷機有些類似。最常見的就是一臺裝置通過不斷變更IP地址來躲避相應的檢測系統，來謀取非法暴利，比如虛假點選。而云計算服務商的出現，又給了欺詐者可趁之機進行IP造假，資料顯示，18%來自雲服務商的賬戶是欺詐性的。更棘手的是，IP造假和裝置刷機經常結合使用。
養號，從單個的使用者行為來看，與我們自己使用的賬號並沒有什麼差異，但看似正常的這些賬號可能會潛伏几天、幾個月甚至幾年，一旦被喚醒時，它們就是一個個攻擊者。DataVisor統計資料顯示，44%的欺詐賬戶在7天甚至更長時間保持睡眠狀態，37%的賬戶在三個月甚至更長時間內都不會採取行動。
毫無疑問，欺詐者變得越來越狡猾，反欺詐正面臨更多挑戰。在崔巨集宇（Hongyu Cui）看來，挑戰主要集中在三點，一是欺詐者越來越像正常使用者，這導致傳統基於規則、黑名單、IP等的反欺詐解決方案失效；二是欺詐變化太快，沒人會告訴你明天的欺詐是什麼樣子，這使得反欺詐相對滯後；三是需要檢測的資料量太大，原有系統難以招架。
DataVisor一招制勝
基於對欺詐現狀的理解和認識，DataVisor獨有的無監督反欺詐演算法，其最大的特點是無需人工干預，就能自動識別惡意賬戶、事件之間的細微關聯，並自動建立相應的規則和應對機制。
崔巨集宇（Hongyu Cui）舉例，一個欺詐團伙利用從各種渠道獲取的資訊申請新的信用卡，這個過程中填寫的各種資訊。如果只分析圖一的資訊，都是合法使用者，基於規則的一些反欺詐系統根本無從判定。即便加上第二張圖的資訊，常見的以IP黑名單、郵箱黑名單為檢測機制的反欺詐系統也幾乎沒什麼作用。
圖一、姓名、年齡、住址、郵箱等
圖二、姓名、IP、裝置型別、瀏覽器等
事實上，這些賬戶都是欺詐賬戶。申請相同的卡片型別、所有IP都來自資料中心、一樣的手機且都是舊版本的、一樣的作業系統、一樣的瀏覽器，這些在傳統單個檢視的反欺詐系統裡都會被定義為正常使用者，而在DataVisor無監督機器學習演算法中均能成功檢測，並自動形成相應的規則和應對機制。
除此之外，DataVisor無監督機器學習平臺基於Spark、Hadoop、HBase、ES等多種大資料處理框架，擁有超高的處理計算效率，可同時處理數十億事件的資料分析工作。
綜上，DataVisor反欺詐解決方案能充分應對當前的挑戰。也正因為此，DataVisor在全球受到了多家中大型企業的認可。截至當前，DataVisor已經覆蓋全球超過20億終端使用者，其客戶包括Pinterest、Yelp、阿里巴巴、大眾點評、今日頭條、獵豹移動、餓了麼和Tokopedia等全球最大的金融機構和網際網路企業。
同時，DataVisor多次獲得行業認可，比如，榮獲Frost &Sullivan 2017技術創新獎，在IFPI2017上獲得金融科技反欺詐傑出方案獎，在2017中國財經峰會上被評為2017年最具成長性公司，品途集團2017年度商業影響力大資料領域新銳企業TOP10，美國SINET安全領域2016創新獎等。
關於DataVisor
DataVisor是提供線上欺詐和金融犯罪檢測服務的領先企業，致力於利用最先進的人工智慧技術, 尤其是無監督學習演算法以及大資料應用，最大程度保護使用者和企業。DataVisor總部位於美國加州山景城，在中國北京和上海設有辦公室。2015年10月，DataVisor宣佈獲得由GSR與New Enterprise Associates領投的A輪融資；2016年5月，獲得元生資本的B輪投資，並同年成立中國分公司。2018年2月，獲得由紅杉資本中國基金領投的四千萬美元C輪融資。
崔巨集宇（Hongyu Cui）
現任DataVisor高階演算法工程師，自2015年起，負責使用分散式無監督機器學習演算法進行欺詐分析，負責過如Pinterest、Yelp、阿里巴巴和獵豹移動等世界上最大的網際網路企業上的大規模註冊、虛假內容、垃圾郵件、欺詐交易和虛假應用安裝等場景 。目前主要的經驗領域有模型調整、特徵工程和演算法開發。崔巨集宇擁有在愛荷華州立大學的博士學位，在博士期間的研究方向為資料分析和結構 – 效能建模等。