“十个小时就能带来几个亿的坏账。全国每年有千亿规模的资金进了黑产的口袋。有人可能会觉得危言耸听，但是如果真正参与到反欺诈战役中，你就会知道这个数字还是保守估计。所以大家说的996、007……那不一定是风控人员的工作时间，但一定是从业者的担心时长。” 360 金融风控团队的老李认真的近乎可爱，“即便知道那不是我的钱，我还是心疼。”

       产业互联网时代，金融黑产正在成为金融安全的重要威胁。据统计，黑产军团从业人数超过百万，他们手头有 2 千多万个手机号码，流窜在各大互联网平台，专营漏洞，一单“生意”，少则几万，多则上千万，分秒间吸干一家平台。

       初创公司因黑产的攻击直接倒闭、一些大型平台也因黑产导致巨额损失……为了抵御风险，无数金融组织及团队前赴后继地开始了与黑产的斗争， 360 金融的风控团队是其中之一。

       人工智能“智”斗黑产五毒

       羊毛党、黄牛党、打码党、金融欺诈党、小程序网赚党，被称为“黑产五毒”。随着技术的更新，黑产诈骗手法迭代速度惊人。从初期通过手机墙模拟器进行操作;到使用手机端的轨道程序操作;再到网络众包模式，给参与者以相应奖励，通过真人操作，完整地绕过现存的安全逻辑，其集团化、产业化、智能化趋势显著，躲避企业风控技术及手段的策略也日益清晰。

       在 360 金融技术风控团队与黑产的无数次斗争中，最让老李津津乐道的是曾经一起由黑产团伙在酒店发起的攻击。当时，数个用户发起的申请被 360 金融智能风控系统拦截， 360 金融技术风控团队在事后进行数据分析时发现，这些申请来自黑产团伙的一次集中攻击。

        360 金融风控系统之所以能够识别出这次攻击得益于底层拦截系统中设置的背景识别技术。该技术在识别全景照片时发现，此次提交申请的多个用户照片背景中的墙纸图案、家具样式与摆放重合度高达92%，系统判别出这些申请来自一个酒店的同一个房间，过于集中的申请聚集地让风控系统给出了警示判断。

       随后，系统将这些申请人在关系网络中进行综合比对时发现，此次申请用户呈现出男多女少、多数不是本地户口，且彼此多处于第一关系网络等特征。经过精密复杂的判断， 360 金融风控系统最终认定这些申请的风险等级过高，将它们全部自动拒绝。

        360 金融选择将人工智能技术融入到金融反欺诈中。老李将这形容为“智”斗黑产，人工智能的“智”。

       金融安全战火不熄 风控之路永无止境

       人工智能、大数据等底层技术的应用，让 360 金融逐渐构建起了一座金融反欺诈的“城墙”，并成长为“黑产克星”。

       如今， 360 金融已经形成了千万级别的“黑/灰名单库，能够及时预警潜在的针对客户的欺诈风险。“当申请进入系统，如果命中黑名单就会被直接淘汰。”

       在此基础上，相比维度单一、效率低下且范围受限的传统反欺诈技术， 360 金融复杂关系网络通过AI算法在既有海量数据中延伸关系网络数据价值，深度挖掘客户信息并提炼有效数据构建预测模型，将借款人的日常生活行为、生活轨迹、社交关系等多维度信息整合进结构化的关系网络中，发掘该申请人是否与黑灰名单具有关联性，从而判断风险。目前， 360 金融的复杂关系网络已经具备 11 多亿个关系节点和 140 多亿的关系边。

图：AI技术的应用让 360 金融风控系统能够从多维度对个人风险状况进行评估

       此外，位置标签对风险识别也具有重要借鉴作用。为此， 360 金融还通过地址热力图分析申请来源地来判别风险。依托于地图的底层数据， 360 金融地址热力图将城市的每一平方公里都标记为一个“点”，在了解每一平方公里的设备接入数量后，地址热力图会形成从零到一的数据。根据这些数据的不同特征， 360 金融地址热力图将它们进行颜色标示、升维等操作，进而形成判断每个点的GDP信息综合分析出客户的风险大小的依据。

图： 360 金融推出的地址热力图能够有效识别高风险区域

       技术的发展让金融风控充满机遇与挑战。一方面，新技术的应用让黑产的手段更加高明;另一方面，金融反欺诈也能够利用新技术更加精准快速。如何以更加先进的技术帮助客户构建反欺诈的“城墙”，保卫金融行业的安全，是众多风控团队不懈探索的目标。“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”，对 360 金融来说，金融安全之路永无止境。