沈晓春：设备识别、人机识别、生物识别为京东金融支付安全保驾护航

“自2016年12月以来，京东金融风控打黑项目团队共推动和深度配合各地公安机关破获网络黑产案件29起，打掉黑产团伙13个，抓获犯罪嫌疑人118人，避免用户损失上亿元。”11月30日，在“2017年互联网金融支付安全联盟大会”上，京东金融风险管理部总经理沈晓春首次晒出京东金融“打黑成绩单”。她同时呼吁，打击黑产并非一两家企业就能解决的事情，更需要公安机关、企业、金融机构、用户等全行业的共同努力。

之所以在打击黑产领域成果显著,是因为京东金融凭借自身的电商和金融场景优势，依托数据和技术优势锤炼出的智能风控体系。据了解，目前京东金融已经构建出500多个风控模型，5000多个风险策略，5千万个黑灰名单。截至目前，不论是支付类业务资损率，还是信贷类业务的逾期率，京东金融均位居全行业最低行列。

京东金融风险管理部总经理沈晓春

在大会现场，沈晓春重点介绍了京东金融如何用数据和技术能力，避免各类欺诈事件的发生。沈晓春表示：“为了保证每一位用户帐户安全，我们搭建了账户角度的安全体系，其中包含设备识别、人机识别、生物识别三大技术”。

比如设备识别，在最前端的客户登录过程中，京东金融就能够精确识别客户的设备，通过一些相应的技术手段来采集客户的设备环境，帮助生成客户识别的ID。在后端，则通过机器学习等方法实现设备精准判定，这中间还会辅以生物识别技术,最终达成在账户登录环节风险控制的效果。”

事实上,在多数情况下,欺诈行为具有隐蔽性，也很有群体性。如何能顺藤摸瓜，将相关黑产群体一网打尽,对很多互联网金融公司都是一个巨大考验。沈晓春介绍，京东金融基于大规模图计算的涉黑群体挖掘技术，已经可以通过一个突破点抓住很多隐蔽在后面的欺诈行为，提前预防并拦截在体系之外。目前，这项算法在防范交易欺诈、营销欺诈、保险欺诈等方面都获得了有效应用，成为整体业务的“安全防火墙”。

在数据和技术不断积累、迭代的基础上，京东金融也在将风控能力对外输出，为行业提升风控能力做出努力。对此，沈晓春重点介绍了京东金融打造的风控明星产品：安全魔方。这款产品依托京东庞大的用户和交易量数据以及关联外部合作伙伴数据资源，通过多维度建模，能够实现对申请欺诈、信用欺诈、账户盗用、洗钱、羊毛党、虚假交易等行为的有效防范。

沈晓春以一起案件的破获举例说，有犯罪分子通过驾驶搭载有“伪基站”的汽车，到校园周边向过往群众发送带有木马病毒链接短信的方式，非法获取公民个人信息。随后利用掌握的公民个人信息，伪冒事主身份到一些网络购物平台进行购物，达到非法获利目的。犯罪分子不知道的是这一系列的行为已经被京东金融“安全魔方”的反欺诈系统识别了出来。

沈晓春说，京东金融“安全魔方”快速对犯罪分子所操纵的账户从注册、登陆、浏览、支付等各环节，进行了全方位的风险行为分析，并通过“安全魔方—智盾”模块对犯罪分子所使用的硬件设备信息进行了锁定，并据此关联出其全量隐含风险交易进行拦截处理。“安全魔方—智策”模块对风险交易进行逐一扫描分析，制定出应对策略阻击后续风险，并将风险交易特点从地理信息、设备信息、行为习惯、交易行为等多维度形成情报信息报告，同步至警方，协助警方破案。

沈晓春在主题演讲的结尾强调说：“反欺诈工作最大的成就，其实不是来自事后帮助用户追回了多少损失，而是来自于事前的风险拦截，并在无声无息中保护用户的资产安全。在这个过程中，通过数据和技术能力对犯罪分子的提前甄别和排查尤其重要。”