数据观思享会走进DataVisor 畅聊AI技术在“反欺诈”领域应用的那些事

2019数博会网络沙龙第二期成功举办

来源：数据观时间：2019-04-18 19:26:17 作者：

4月18日下午，2019数博会网络沙龙·数据观思享会第二期直播活动走进全球领先的AI反欺诈企业——DataVisor，并邀请该公司CEO谢映莲一起探讨AI技术如何让欺诈无所遁形。

DataVisor 是一家将人工智能领域中的无监督机器技术应用到反欺诈领域的领先企业。其联合创始人、CEO谢映莲在卡内基梅隆计算机系获得博士，拥有10年以上在互联网安全和反欺诈领域的经验。在创建DataVisor之前，她是微软硅谷研究院的资深研究员，曾为微软产品开发出一系列成功的互联网安全和反欺诈技术创新，其中包括基于微软Hotmail社交图以对用户进行认证的系统架构，以及大幅度降低信用卡实时交易风险的算法。其开发的大数据反欺诈技术广泛应用于微软的支付平台、Hotmail、Xbox和Bing等。

在网络沙龙活动中，谢映莲首先谈及了当下欺诈技术的形势背景与无监督机器学习（UML）的必要性。随着当前个人信息不断泛滥，以及越来越多的企业业务往线上转移，欺诈者的攻击技术也日趋复杂且不断变化，而企业现有的反欺诈解决方案往往无法及时有效应对这种复杂多变的欺诈行为。谢映莲表示，现有的解决方案单纯依靠以往的攻击模式或经验，这也意味着有监督机器学习模型经常被动地应对欺诈事件。同时，当今大多数防御系统仅仅是孤立地分析单个账户或事件，无法分析各账户之间的关联，因而无法洞察全局。

在传统方式已不能应对不断演变的欺诈攻击行为的背景下，该如何破局？谢映莲随即谈到了该公司的解决方案——无监督机器学习。“无监督机器学习不需要历史标签，能够自动分析用户行为，自动判定和检测欺诈用户。”谢映莲在对UML进行解释时表示，其最大的优势就是一改传统方式的劣势，化被动为主动，从而实时甚至提前检测出未知欺诈。UML引擎无需标签和训练数据即可提前防范、灵活应对不断演变的欺诈模式，同时还能够一次处理所有事件和用户活动，分析成千上万个账户之间的关联和相似性，并发现在这些欺诈用户中存在的微妙、潜在的模式，其准确度也较人工审查及有监督机器学习模型有了很大提升。

数据观思享会走进DataVisor 畅聊AI技术在“反欺诈”领域应用的那些事