“多维空间技术”在线下欺诈风险管理中的应用

多维空间技术结合了GPS聚类、AI技术，与机器学习、图谱关联等形成完整的、互补的反欺诈策略体系，对线下团伙欺诈有很好的管控效果。

来源 | 黑镜君

作者 | 小镜君

关系图谱、机器学习模型、中文模糊匹配等工具已经成为管控集团欺诈的常规性武器，在各家金融机构中普遍得到应用。

但欺诈风险的特征是动态的，攻击手段在不断升级和演变。例如线下有场景的融资类诈骗、骗贷类诈骗，这些欺诈因作案手法隐蔽、爆发滞后，使得常规工具和技术很难识别。

黑镜君拟从多维空间的角度，浅析该技术在线下欺诈风险管理的作用。

什幺是多维空间技术

多维空间技术是在GPS聚类的基础上，结合AI图像模型技术，升级形成了一个“多维空间”的关系。基于密度空间聚类算法，结合机器视觉技术、深度学习的创新应用，对高密度区域（结合数量、时间、频次等）实时高效精准预警，同时形成管控的策略。包括以下几个重要维度：

1、动态区域：基于DBSCAN（Density-Based SpatialClustering of Applications with Noise）聚类算法，将空间中距离相近的聚成一类，实时动态的将客户所在区域画出来，相比层次聚类、系统聚类、K-means聚类、K中心聚类，DBSCAN算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇。

2、深度AI图像模型：将深度学习+机器视觉+图像处理等技术相结合，应用于图像识别的深度级联算法，能有效识别、匹配相似的图像背景，并对背景相似的团伙进行聚类，相较单一的算法，例如DEEPLAB-V3，识别率更高，应用效果更精准。

多维空间技术有以下几个特点：

1、时间＋空间＋位置的立体式管控思路；

2、关联信息简单：无需获取大量的信息，运行简单，系统承载要求低；

3、多技术的深度结合：基于机器视觉技术和GPS的多模态管控应用。

多维空间技术在反欺诈的应用

1、具备时效性、能识别集团性案件、自动化的风险预警工具：

线下团队类欺诈，已由集中代操作转变成引导客户自己操作。客户成功申请后，欺诈团伙会帮客户代偿一段时间再失联。因此这类案件普遍呈现集中爆发、发现滞后、金额巨大、线索甚少等特点。

我们知道，不论采取什幺方法，欺诈发生的地点都是相对固定的，同一批申请背景也是相对一致的，这就为多位空间技术的应用提供了基础。

通过多维空间技术，形成有监督的、无监督的动态预警工具，对同地址且同背景的申请进行实时抓取，可以快速识别异常申请，进而通过人工、智能外呼等策略，提示风险，识别风险，达到管控风险的目的。

2、具有强互补性、高精准性、高覆盖率的风险策略工具：

通过前面的预警、数据分析，结合人工排查确定阈值的有效性，对达到阀值的客户进行策略自动化管控。这有效的强化了管控体系，也是对图谱等集团欺诈管控的有效补充。

同时能对高风险空间进行分级管控，管控空间可以精确到小区、楼栋之间，支持100*100或者10*10不同区域的管控，管控精准度更高；管控流程可以嵌入到贷前、贷后，GPS及背景的信息获取相对简单，技术在产品中的应用覆盖更广。

搭建多维空间技术的重要节点

搭建多维空间技术，是1+1>2的一个新的尝试，但也面临着挑战：

1、技术有效性的验证。多维空间技术创新结合了很多新型的算法，需要用充分的案例和数据来验证。通过人工排查的方式，大量样本数据反复校验，不断的调优、迭代、升级，形成闭环的管理。

2、精细化管理。多维空间技术，应用方向很多，但管控维度增多代表计算量成倍的增加，对系统、耗时都是很大的考验。用最少的维度达成最优的策略效果，是一个博弈的结果，因此需要持续的精细化管理。

多维空间技术，创新性的结合了GPS聚类、AI技术，与机器学习、图谱关联等形成完整的、互补的反欺诈策略体系，对线下团伙欺诈有很好的管控效果。