中证网讯（记者 叶斯琦） 在近日举办的2017智慧金融年度峰会上，京东金融风险管理部总经理沈晓春从AI在金融场景的应用出发，阐述了算法为风控带来的改变。
“从登录环节开始，京东金融就开始见微知著。”沈晓春首先以账户登录场景的风险管理为例介绍，为了确保每一位用户的账户安全，京东金融建立了包括设备识别、人机识别、 生物识别三大技术以及异常登录模型和账户等级模型在内的全方位账户安全体系，用于判断当前登录可能产生风险、当前用户行为偏好等。
以设备识别举例，“我们在这项技术的应用上，会有前后两个模块来同时推进，比如在最前端，在客户进行登录过程中，我们已经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，则是通过机器学习等计算方法实现设备精准核算和判定，从而进行更好的风险控制和体验的增强”，沈晓春表示。
人机识别也是类似的逻辑。沈晓春表示，京东金融自主研发了整体的人机识别体系，从六个维度对一次实际登录行为进行不同维度的判定。比如在手机端，通过手摁在屏幕上的力度来判定是不是本人；在PC端，则是通过评估鼠标的轨迹是否规整，来判断是否真正遇到恶意攻击。
除了阐述AI在账户安全登录场景下的应用，沈晓春还介绍了京东金融的两个比较有代表性的算法。第一个算法是路径的轨迹学习。根据沈晓春介绍，该算法是通过判断正常用户和异常行为用户浏览点击的不同轨迹，以及他们对于页面产生的不同反应，来进行好坏用户的相应判断。第二个算法是京东金融基于大规模图计算的涉黑群体的挖掘技术。沈晓春表示，现在社会中的欺诈行为很有隐蔽性，也很有群体性。京东金融可以通过一个突破点开始延伸，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。
沈晓春表示，作为一家服务金融行业的科技公司，京东金融背靠互联网、零售和金融服务三大业务，积累了大量业务数据。在多维、海量、动态的数据基础上，京东金融实现了人工智能、生物识别、深度学习、图像识别、云计算和区块链等领先技术的创新，并应用到了风险模型、量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等各个与金融相关的领域中去。
“在数据不断积累和技术驱动的前提下，我们的风控也在更新迭代，不断走向成熟。我们希望达到的目标，是风控真正做到无形，因为无形的风控才能让产品更好的融合在一起。”沈晓春说。
