DataVisor創(chuàng)始人謝映蓮：無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)使企業(yè)反欺詐化被動為主動

2013年感恩節(jié)前夕，謝映蓮和俞舫離開工作多年的微軟研究院，二人從同事關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)業(yè)伙伴，在美國硅谷成立了人工智能公司DataVisor。當(dāng)時，深耕于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的她們已經(jīng)擁有超過24項專利，并在頂尖學(xué)術(shù)會議上發(fā)表了50多篇研究論文。

盛名之下，許多公司聽聞DataVisor的成立，紛紛拋出橄欖枝，其中更有一家中國公司，遠(yuǎn)渡重洋來到美國，向其尋求反欺詐方案——這家公司就是陌陌。

作為擁有上億用戶的社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品，如何識別和防止用戶賬號盜用曾是陌陌所面臨最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。DataVisor官網(wǎng)所提供的企業(yè)應(yīng)用案例中，引用了陌陌的首席執(zhí)行官唐巖的話：

“DataVisor幫助我們提前、高效的檢測出了大量的惡意spam（垃圾郵件）群組，使我們能夠在這些spam影響正常用戶之前有效封禁其賬號。這對于我們平臺保護(hù)用戶體驗，保證用戶數(shù)量的持續(xù)快速增長至關(guān)重要?！?/p>

2021年，50%的企業(yè)會在反欺詐中運用無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)

“無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)”這一技術(shù)亮點，無疑是吸引企業(yè)主動找上門的關(guān)鍵。

“目前可以說，DataVisor在將無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)落實到產(chǎn)業(yè)服務(wù)的創(chuàng)新應(yīng)用上是做得最好的。”在接受億歐金融專訪的過程中，謝映蓮向我們充分地展示了這種自信。

傳統(tǒng)的反欺詐方法包括：黑白名單、規(guī)則引擎和有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)。

四種反欺詐方法比對；圖片來源：DataVisor提供

其中，黑白名單因為操作簡單方便而被廣泛采用，但其缺點與優(yōu)勢同樣顯著，黑白名單受限于時效性，“假設(shè)一個電話號碼進(jìn)了黑名單，在6個月后這個號碼自動銷號，這個黑名單就失效了?！敝x映蓮舉例道，并且這種方式只能用于識別已知的欺詐分子，“黑白名單可以作為一種信號參考，但是企業(yè)很難憑此決定是否封禁一個用戶。”

時至今日，對企業(yè)而言危害性最大的欺詐行為，早已不是來自個人，而是來自規(guī)模性欺詐行為，其背后往往是一個有組織、有計劃、甚至有技術(shù)的黑產(chǎn)生態(tài)鏈。欺詐分子可能同時竊取大量“好人”的個人信息來養(yǎng)數(shù)百個賬號、申請上百張信用卡，每個賬號、每次申請所使用的信息都無懈可擊，而以黑白名單為典型的傳統(tǒng)反欺詐方法，往往將其作為一個個獨立事件進(jìn)行檢測，結(jié)果自然是“道高一尺，魔高一丈”，不僅造成企業(yè)損失，還會傷害大量無辜的消費者。

面對千變?nèi)f化的新型欺詐，利用標(biāo)簽化處理已知欺詐行為，并以此訓(xùn)練機器辨別類似行為的傳統(tǒng)反欺詐方法顯然過于遲緩和被動。“欺詐與反欺詐是非常快速的攻防戰(zhàn)，手段是多種多樣的，因為欺詐分子了解了有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)的攻防機制，所以采用的欺詐方法往往是之前沒見過的，對于歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)注，也就是標(biāo)簽所訓(xùn)練出來的模型，其實對新的攻擊仍然是不敏感的?！敝x映蓮在采訪中介紹，DataVisor研發(fā)的無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)專利技術(shù)，最大的優(yōu)勢就在于去標(biāo)簽化，使得模型能夠?qū)崿F(xiàn)“隨著欺詐攻擊變化的同時，智能地進(jìn)行攻防策略的調(diào)整，主動發(fā)現(xiàn)未知的欺詐方法?！?/strong>

簡單來說，有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)就是通過人為地標(biāo)簽化某些行為或事物，并使用這些標(biāo)簽對機器進(jìn)行訓(xùn)練，如圓形且可食用的紅色水果是蘋果，經(jīng)過訓(xùn)練，遇到“圓形”、“可食用”、“紅色”這三個標(biāo)簽時，機器即可識別出“蘋果”；而無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)則是機器自發(fā)地通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，尋找出規(guī)律，如機器獲取了蘋果、西紅柿、草莓的數(shù)據(jù)，盡管機器并不認(rèn)識這三種水果，但卻能發(fā)現(xiàn)它們之間存在的一個共同之處，即都是“紅色”。

不同的算法各有所長，無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)在尋找數(shù)據(jù)間的聯(lián)系方面得天獨厚，DataVisor發(fā)現(xiàn)在現(xiàn)代欺詐事件中，“壞人”之間往往有著某種隱秘的聯(lián)系，顯示出“壞人扎堆，好人分散”的特征。因此，無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)尤其適用于識別黑產(chǎn)這一類團(tuán)伙作案。

Gartner曾預(yù)言：“在 2021年, 50% 的企業(yè)將會運用無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)技術(shù)到現(xiàn)有的反欺詐檢測系統(tǒng)之中?！?/strong>

事實上，無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)的反欺詐方法并不是零和競爭的關(guān)系。“一個機構(gòu)要建立完善、嚴(yán)密的風(fēng)控體系，可以同時采用我們的無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品和黑白名單等產(chǎn)品，它們是互為補充的。”DataVisor的產(chǎn)品體系中，同樣包含了有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)引擎、規(guī)則引擎和標(biāo)簽化產(chǎn)品：全球智能信譽庫。

DataVisor UML解決方案架構(gòu)；圖片來源：DataVisor官網(wǎng)

對此，謝映蓮做了一個形象的比喻：“反欺詐決策就像是做一道菜，算法是菜譜，系統(tǒng)引擎是廚具，數(shù)據(jù)源是米，黑白名單是抄過水的半成品，沒有半成品可以，但巧婦難為無米之炊，有充足的原始數(shù)據(jù)是前提。”

金融科技賽道，中國超越美國了嗎？

盡管兩位創(chuàng)始人都是土生土長的中國人，在硅谷成立的DataVisor卻更像一家國際化的AI公司，“國內(nèi)的科技創(chuàng)企是資本驅(qū)動的，為了贏得投資人親睞，往往會在各個賽道布局，以豐富產(chǎn)品線，但在國外，尤其是美國的科技創(chuàng)企往往規(guī)模不大，更加傾向于聚焦在某一個賽道中深耕?！?/p>

從2013年在硅谷成立至今，DataVisor經(jīng)過6年的發(fā)展，一直專注于反欺詐領(lǐng)域的研究。目前，DataVisor已在金融、社交、電商、移動應(yīng)用推廣等領(lǐng)域積累了豐富的實踐經(jīng)驗，其產(chǎn)品被應(yīng)用在賬號盜用、信用卡申請欺詐、信用卡套現(xiàn)、反洗錢、支付欺詐、薅羊毛、刷單等多種場景中。2016年，元生資本創(chuàng)始人彭志堅親自來到美國拜訪謝映蓮，雙方達(dá)成B輪融資協(xié)議，這也促使DataVisor正式進(jìn)入了中國市場。2018年2月12日，DataVisor宣布獲得由紅杉中國領(lǐng)投的4000萬美元C輪融資。

由于DataVisor兼具中美基因，采訪中難免提到現(xiàn)在一個熱門的話題：在金融科技賽道，中美發(fā)展速度到底孰優(yōu)孰劣？

對此，謝映蓮認(rèn)為中美兩國的金融科技都在快速發(fā)展，暫時還沒有分出先后。

“中國的人口優(yōu)勢使其在互聯(lián)網(wǎng)化進(jìn)程中擁有著巨大的市場潛力。對金融領(lǐng)域而言，無疑也是一個巨大的市場體量，但目前中國的金融科技其實沒有想象的要快，這一方面是受限于監(jiān)管，另一方面也受市場體系完善程度的影響。比如在傳統(tǒng)銀行的場景，美國的信用卡市場依托于先進(jìn)的社會征信體系，使用戶可以全程在線上完成信用卡申請，而在中國必須配合多重線下審核來進(jìn)行風(fēng)控。也就是說，現(xiàn)在中國很多反欺詐并不是通過技術(shù)方案解決，這套傳統(tǒng)的模式對用戶體驗而言并不太好，同時也抑制了傳統(tǒng)金融機構(gòu)對新科技的需求?！?/p>

DataVisor也發(fā)現(xiàn)，盡管國內(nèi)的傳統(tǒng)金融機構(gòu)在積極引入新科技以完成互聯(lián)網(wǎng)化轉(zhuǎn)型，但其實現(xiàn)周期還是較為漫長。謝映蓮表示：“大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)體系的建立、對新技術(shù)的認(rèn)知和對新技術(shù)的需求，當(dāng)這三個要素都具備時，DataVisor就能更好地為這些傳統(tǒng)企業(yè)賦能?！?/strong>

銀行與金融科技融合的理想境界是什么？是銀行即服務(wù)。

2019年6月14日，億歐智庫研究院將在“2019丨全球新經(jīng)濟(jì)年會·金融科技峰會”上發(fā)布《2019開放銀行與金融科技發(fā)展研究報告》，深度解讀金融科技賦能開放銀行的融合與落地應(yīng)用——上?！ず鐦颉な蕾Q(mào)展館邀您見證！搶票鏈接：https://www.iyiou.com/post/ad/id/818