9月24日，京東金融Vector Lab（向量實(shí)驗(yàn)室）的論文《使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電商網(wǎng)站交易的欺詐檢測(cè)》Session-Based Fraud Detection in Online E-Commerce Transactions Using Recurrent Neural Networks入選今年的PKDD。
PKDD全稱(chēng)是歐洲機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)國(guó)際會(huì)議（European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Database: ECML/PKDD），是一個(gè)歐洲的數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)會(huì)議，在國(guó)內(nèi)獲得了中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)的權(quán)威認(rèn)定，含金量極高。
此次，京東金融風(fēng)控團(tuán)隊(duì)反欺詐技術(shù)入選PKDD論文，代表著京東金融在數(shù)據(jù)挖掘與人工智能領(lǐng)域的技術(shù)成果已經(jīng)得到世界最權(quán)威機(jī)構(gòu)的認(rèn)可。
傳統(tǒng)的反欺詐系統(tǒng)大多采取基于特征匹配的專(zhuān)家系統(tǒng)或者基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這類(lèi)方法確實(shí)在實(shí)際系統(tǒng)中防范了大量的欺詐行為，但是電商場(chǎng)景是一個(gè)復(fù)雜多變的場(chǎng)景，無(wú)論是商品的更新還是客戶的偏好都在隨時(shí)變化，僅靠基于業(yè)務(wù)特性手動(dòng)設(shè)計(jì)出的統(tǒng)計(jì)特征很難及時(shí)捕捉到少量變化的欺詐行為。
另一方面壞人反偵查能力很強(qiáng)，他們會(huì)通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間積累下來(lái)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，總結(jié)出要規(guī)避哪些行為，盡量偽裝成合法用戶的樣子，比如他們會(huì)模擬正常用戶少量交易去養(yǎng)號(hào)，注冊(cè)時(shí)會(huì)故意拖延時(shí)間讓機(jī)器批量注冊(cè)看起來(lái)像是人工注冊(cè)，交易時(shí)也盡量規(guī)避敏感產(chǎn)品，總而言之就是躲避那些專(zhuān)家和統(tǒng)計(jì)算法的紅線。
但是“雁過(guò)留聲，人過(guò)留痕”，即便故意閃躲，欺詐者終究還是會(huì)在行為序列中留下蛛絲馬跡。京東有2.58億活躍用戶，每天系統(tǒng)日志會(huì)留下海量的用戶行為日志，京東金融Vector Lab采用RNN技術(shù)對(duì)基于用戶的瀏覽行為的時(shí)間序列進(jìn)行建模，得到了超越傳統(tǒng)算法三倍以上的精度，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）通常應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域，是一個(gè)擁有對(duì)時(shí)間序列顯示建模能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
同時(shí)，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的遷移學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)能力，因此模型在實(shí)際應(yīng)用中可以實(shí)現(xiàn)快速更新迭代。京東金融通過(guò)不斷收集處理平臺(tái)產(chǎn)生的新的數(shù)據(jù)，在原有模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步調(diào)整參數(shù)，使得模型能夠不斷學(xué)到新的行為模式，實(shí)現(xiàn)進(jìn)化。欺詐與反欺詐不斷處于動(dòng)態(tài)博弈，所謂“魔”高一尺，“道”亦高一尺。
“異常的行為隱藏在行為序列中，總會(huì)找到蛛絲馬跡。我們把一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的所有行為按先后順序給機(jī)器學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)大量樣本后，它就能找出其中的細(xì)微差別，這就是RNN時(shí)間序列算法對(duì)于金融的價(jià)值所在”，京東金融風(fēng)險(xiǎn)管理部總經(jīng)理沈曉春如是表示。
以下是京東金融Vector Lab入選2017PKDD的論文節(jié)選，感謝清華大學(xué)交叉信息研究院在項(xiàng)目中的幫助，pdf：
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