不久前，一家业界领先的机器学习公司告诉「甲子光年」：常有客户带着迫切的反欺诈需求主动找来，但是，我们不敢接。
难点何在？
作者｜晕倒羊
编辑｜甲小姐
设计｜孙佳栋
生死欺诈
企业越急速发展，越容易产生安全隐患。
岂安科技联合创始人兼CPO（首席产品官）刘明向「甲子光年」讲了这样一个例子：
某银行2016年为满足用户需求和提高效率，主推线上申办信用卡业务，却迎来大量虚假申请。每张卡可以透支2000元，而这些人员无从查实，导致银行半年内损失了近2个亿。
除此之外，银行的线下推广渠道为了谋求佣金、开卡奖励等分成收益的最大化，虚假开卡现象层出不穷。大量僵尸卡出现，导致银行在市场投入、份额方面的认知出现严重偏差，增加了客服和运维成本，而这些损失甚至难以估量。
仅去年一年，全球信用卡、借记卡、预付卡和私有品牌支付卡的损失就高达163.1亿美元。据中国银行业协会《中国银行业产业发展蓝皮书》显示，2016年，中国信用卡欺诈损失排名前三的欺诈类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。
除了金融行业，互联网行业也面临着挑战：今年4月，湖北破获一起特大团伙诈骗案，涉案金额高达上千万元，受害者是斗鱼直播平台。
据创业基金会报道，去年6月，斗鱼报案称，其直播平台的充值系统在和苹果支付平台进行结算时，收支资金明显不符，损失严重。问题集中在充值业务“鱼翅”上。嫌疑人利用非法购买盗取的境外信用卡和手机账号，利用境外信用卡的预授权额度，在苹果应用商店进行盗刷。盗刷充值后，斗鱼直播平台会默认交易成功，发放“鱼翅”给客户，但被盗刷的持卡人发现后，只要向发卡机构证明非自己消费，就可以不支付这笔损失。而由于苹果与软件开发者之间并非实时结算，而是月度结算，结算时，苹果也就不会向斗鱼支付这笔费用。损失便由斗鱼来埋单。
O2O行业也存在大量的欺诈现象。2016年的315晚会揭露了刷单行业的一角。商家为让自己的评价高，花钱雇刷单公司用“刷手”刷单，消费者被好评误导了消费，平台也被店家“骗了补贴”——最后，大量补贴被不良店家和刷单人分掉。
图片来源：创业基金会
这些损失背后，往往有着“黑产”的身影。
“黑产”，网络黑色产业链的简称。去年9月，湖北省公安厅网安总队队长黄海军公开介绍：从目前掌握情况看，网络黑色链条呈现出分工明确、组织严密的特点，黑产从业人员已超过150万，市场规模更是达到了千亿级别。
公开资料显示，2016年，宜人贷被欺诈团伙盯上，损失了8130万元。风险管理咨询公司Kroll发布的《2016/2017年度全球反欺诈及风险报告》指出，已核实的欺诈造成的损失平均占企业营业额0.5%至3%之间不等，而这一比例还在逐年上升。
此时此刻，共有1.3亿张手机卡握在不法分子手中以实施欺诈行为。据《2017年金融反欺诈行业报告》显示，中国互联网欺诈风险在全球排名前三，网络欺诈导致的损失已达GDP的0.63%——如果按照2016年中国GDP总量74.4万亿元计算，网络欺诈导致损失高达4687.2亿元。
黑产想要得到的是直接利益，因此金融、电商、航空、游戏等“离钱近”的领域纷纷沦为重灾区。其中，如航空公司等传统企业在向互联网转型时，由于经验、资源方面的缺失，反欺诈从零开始，往往被迫交了很多“学费”。
黑产团伙手段五花八门，从假身份到猫池（一种模拟成手机终端，可同时放多张卡的设备）等攻击方式层出不穷。虽然越来越多企业意识到，必须建立安全体系对抗黑产，但自建需要大量成本投入，技术门槛也高，企业若以一己之力对抗“武装到牙齿”的黑产无疑是螳臂当车。
于是，一部分企业开始向技术服务公司抛出橄榄枝：你能不能帮我们做做反欺诈？
反欺诈，作为一个行业，市场规模约为征信市场的十分之一，达几百亿甚至千亿级别。与之相对的，则是供给上的严重不足。
从人才角度看，一名反欺诈从业者，要有技术能力、业务场景理解力、客户沟通能力，这样的复合型人才一将难求；从行业角度看，虽然国外SAS、VISA、FICO等大牌企业均已进入中国，但它们普遍不了解中国国情和数据，解决方案也难以应对中国人口基数；而国内除了阿里、腾讯等巨头，少有大公司具备反欺诈服务能力。
由此可见，初创公司在反欺诈领域存在很大的机会和空间。
毕竟，反欺诈关系着诸多企业的生死存亡。正如猛犸反欺诈副总裁刘刚对「甲子光年」所言：“反欺诈市场的繁荣，并不是因为技术突飞猛进了，是市场需求爆发了。”
反欺诈之难
不久前，一家业界领先的做机器学习的人工智能初创公司告诉「甲子光年」：常有客户带着迫切的反欺诈需求主动找来，但是，我们不敢接。
反欺诈市场盘子这么大，为什么竟然有公司将客户拒之门外？
因为它是整个技术服务领域公认的难点。
「甲子光年」综合了多个业内专家的说法，将反欺诈解决方案按产品形态分为三类，我们可逐一分析：
第一类是黑名单产品和服务。
在几十年前，FICO就已经在用黑名单反欺诈了，它在欧美地区非常知名。如果一个用户在黑名单内，便会被认为是虚假用户。此做法优点是产品轻，接入快。
然而，这种做法的缺陷在于，可能“漏网”，漏掉还没有进入黑名单内的异常用户；还可能“误杀”，一个不小心忘还款的“好人”可能直接变成“恶意用户”；又或者一些用户只在部分情况下违约，“一棍子拍死”进入黑名单，企业就流失了原本的目标用户。此外，黑名单的收集还存在一些网络隐私问题。
第二类是基于安全技术的产品和服务。
这一类，主要指利用验证码、人脸识别等安全技术反欺诈。
这种做法的隐患是，一旦技术被破解，大家却认为该技术还很安全，依旧在使用，后果便不堪设想。比如，今年央视“315”晚会爆出用假脸欺骗人脸识别技术的漏洞，一时引起恐慌。
第三类是基于机器学习技术的服务。
机器学习可以为反欺诈系统提供一个更为全面的评判结果。优势在于，机器学习可以从案例中不断学习，以适应不断更新的欺诈手段。此外，很多黑产从业者素质并不高，不会写代码，运用机器学习后，低素质的从业者自然被排除在外，而素质较高的从业者实施成本也会上升——当黑产投入大于产出，自然会选择放弃。
比较上述手段，第三种最“聪明”。然而，用机器学习做反欺诈虽然看起来很美，实现过程却非常之难。
很多客户的数据质量不够好，或者不愿意将完整数据给到技术服务商（在客户看来，给数据“价值小，风险大”），导致机器学习难以施展用武之地。
“有数据的没技术，有技术的没数据，打不通都白搭。”一位业内人士如此评价，“如果有个客户让你随便看，你还不谢天谢地？”
反欺诈总会涉及企业核心机密，而客户的信任只有一次。上述业内人士如此解释企业与反欺诈服务商的关系，“二者就像医患，企业说自己的‘病症’，服务商来‘开药治病’。没给你看过病的医生你敢相信吗？”
机器学习包含监督学习和无监督学习，单独分开来看，无论用哪种方式，在应对反欺诈时都有弊端。
监督学习的典型例子是谷歌的“猫脸识别”实验——用一个庞大的机器学习系统“学习”了数百万张标注过的猫的图片，机器便可以识别出来猫。业内人士告诉「甲子光年」，这种方法看起来很美好，却难以应用于反欺诈，因为没有异常用户的数据标签，“我不知道什么是猫，便找不到猫”。
据「甲子光年」了解，在实际应用中，由于缺乏足够的先验知识，难以提前对欺诈现象进行标注，因此很多反欺诈服务商都声称自己使用的是无监督学习技术——通过识别什么是好人，从而找出坏人。
但无监督学习也存在缺陷。无监督算法出来的结果不具有“可解释性”——当你判断一个人是坏人时，你没有办法向客户解释他是坏人的理由。“用无监督学习找出异常客户，这不是搞笑么？误报率带来的客户损失谁来解决？”一位专家向「甲子光年」表示。
这么说来，三种解决方案都存在明显的缺陷性。那么，究竟是否存在一劳永逸的完美解决方案？
刘明颇具讽刺意味地说：“要等到黑产绝迹时。”
那么，反欺诈真的没有出路了吗？
破局
我们采访了大量行业专家，发现市场玩家普遍经历了“栽坑”的过程——最开始，大家寄希望于数据，为了建立黑名单，甚至不惜收集用户的隐私数据以做反欺诈。然而，随着网络安全法的出台，这些行为统统进入了具有法律风险的灰色地带。于是，业界领先的反欺诈公司通常还是会把研究出路的重心放在技术上。
技术究竟怎么做才行？
经过诸多试错后，业界的普遍共识是：将上述三种技术方案相结合，应用的时候，哪个管用用哪个。
同盾联合创始人祝伟认为，在反欺诈领域，对于有标签的数据，就用监督学习进行异常行为检测；没标签的数据，就用无监督学习进行聚类，找出异常的人，进一步由专家鉴别，从而定义出新的欺诈特征。
瀚思产品市场总监张安清介绍到：“我们也是有监督学习和无监督学习相结合。”
虽然前文所述无监督学习存在“不可解释”的问题，但腾讯云安全技术总监王翔向「甲子光年」发表了自己的看法：不管用什么模型，最终还是要解决实际问题，至于是否可解释，只放在第二位。
当然，也有一些企业的目标并不是寻找反欺诈的普世解决方案，而只想专注于解决其中一类问题。
比如猛犸反欺诈选择专注于“设备指纹”的识别——设备指纹，是指从网络流量中提取出来的网络通讯中的所有可用信息，相当于一个设备的抽象ID。猛犸反欺诈目前已拥有超四亿条设备指纹数据，在和黑产对抗时效果不错。
在技术之外，如何赢得客户的信任，反欺诈技术公司也花足了心思。
一个赢得信任的方式是“把真相完整展示出来”。
刘明表示，他们和航空公司客户沟通需求后，首先搜集了黑产的经典欺诈方式（如恶意抢占舱位等）；然后他们模拟黑产欺诈行为，以此发现客户网站的安全问题；最后，他们通过分析投入产出比，明明白白给客户演算出来其所面临的实际损失——例如10个票务代理一起恶意退票会造成大约每天2百万元损失——客户在看到了这些信息时，便选择了相信。
此外，一部分技术服务商开始试图说服客户给出数据。
刘刚正在帮一家监管类公司做反欺诈咨询，他打了一个有趣的比喻：“没有看到数据，我们永远不会给出建议——你会娶一个直到拜堂那天才看到脸的新娘吗？特征决定了价值的下限，数据决定了价值的上限，如果数据本身是杂乱无章、定义混乱的，那本身就很难产生价值。”
还有一个常见场景：遇到一个拿不准的异常数据，是选择“误杀”还是“放过”？
「甲子光年」采访过的多数厂商均认为，这个问题本质是客户风险偏好问题。厂商会在合作时明确客户对风险的偏好，根据需求选择放行、人工核实或直接终止。通常来说，企业能容忍的误报率很低，因为误报可能带来客户流失，所以很多企业在最开始的时候都会希望有尽可能少的“误杀”。
值得一提的是，我们不应该对机器学习解决反欺诈盲目崇拜。机器学习的响应速度很慢，等待模型调整和效果验证的时间会很长。反欺诈系统要考虑灵活性，不能一味追求准确率而牺牲时间。否则当你把问题完整分析出来，黑产可能已经换了新手法。
好在，随着技术进步，人工智能无法确认的欺诈因素会越来越少，通过机器学习发现未知，通过已有经验和人工结合转化为已知，二者相结合才能达到目的。刘明认为，反欺诈技术在未来一定会是机器学习和专家规则的结合，从长远来讲，解决问题才是好事情——不管黑猫白猫，抓住耗子就是好猫。
壁垒
有反欺诈服务商向「甲子光年」抱怨：我们很讨厌跟互联网公司合作，一些公司刚买了你的服务，便自行研发的反欺诈系统取代了你。
“现在是算法人才缺口，买你服务是买你的人头，”一位业内人士说，“等过两年，没有形成壁垒的，才难受。”
反欺诈初创公司究竟怎样才能构建壁垒？
张安清介绍到，瀚思的一家客户会让他们给客户员工做开发培训，这其实是客户的持续认可。瀚思会选择和客户一块合作，不断丰富反欺诈的场景和模型。从商业本质来看，合作的本质是“你有价值”，如果反欺诈公司的经验技术比企业更领先、成本更低、速度更快，那很就难被替代。
此外，同行之间的合作必不可少。祝伟说，金融行业存在借款人和放款人的信息不对称，为此同盾科技希望建立“反欺诈联盟”以解决多头负债问题。而王翔认为，大企业和创业公司也应该更多地合作，通过共建模型的方式一起完善效果。
“技术能被开源，人才能被挖，客户能被抢。但持续提供价值的场景难以被复制，这便是壁垒。”刘明说，未来真正的壁垒是“数据+算法+行业”的闭环解决方案。
真正的壁垒并非一日之功。“你去淘宝挖100个人也造不出淘宝，这才是壁垒，不是吗？”一位业内人士说。
急不得，一砖一瓦始成墙。一个企业，唯有不断打磨解决方案的每个环节，不断培养人才，构筑企业文化，才能最终形成属于自己的壁垒。
正如瀚思一名普通员工所说的：“慢慢走，比较快。”
END.
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