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解析支付宝风控的无人驾驶方案实现风控策略

2019/05/15 来源:渝中信息港

导读

背景近年来自动驾驶技术大红大紫,从Google无人驾驶汽车到Tesla Model-S量产,无人驾驶技术慢慢从概念走向了现实。 如今,自

背景

近年来自动驾驶技术大红大紫,从Google无人驾驶汽车到Tesla Model-S量产,无人驾驶技术慢慢从概念走向了现实。 如今,自动驾驶的概念则被支付宝创新性地应用到了风控领域,通过AI技术颠覆传统风控的运营模式,实现风控领域的无人驾驶技术。

随着人工智能的热潮推进,支付宝风控引擎也从CTU时代直接进入AlphaRisk时期,开启了人工智能驱动的支付风控的新纪元。其中,的改变就是AI算法的全面运用,以及引擎功能模块的升级。AutoPilot作为AlphaRisk四大核心模块之一,目标是实现用户核身方式的推送。

有别于经典的基于专家经验的风控策略,以及单一模式的核身推荐,AutoPilot通过半监督算法和进化算法实现了用户个性化的风险控制策略,不同用户的核身认证方式因场景、时间和地点的不同而不同,同时大大提升了风险控制的精确性、实现风控运营自动化能力。

不仅如此,在2017年天猫双十一,AutoPilot首次面对大促交易峰值的考验,实现了完全无人风控策略调剂,风控引擎自动根据交易流量和风险变化动态调剂风险控制强度。

下面,我们从技术的角度出发,给大家揭秘AutoPilot的方案思想。

AutoPilot的核心思想

1) 用户分群

用户分群是通过决策树算法+德尔斐法相结合而得,综合考虑了分群的稳定性、业务含义和风险概率,既从大数据角度动身科学分群,又包含了特定的业务含义。

2) 多目标优化

风险决策策略推荐需要解决的问题是求满足多业务目标(打扰率、覆盖率、失败率和限权率)的解。这是一个典型多目标优化问题:

而现实世界的多目标优化问题存在两个困难:相互制衡或冲突的目标和复杂的解空间。因此多目标问题不存在单一解,而是存在一组帕累托前沿(Pareto-optimal),在缺乏主观偏好函数下无法进行解之间的权衡,使得解空间可能非常复杂和庞大,所以高效率而精确的求解极其困难。

所以朴素的思想是:先推导出一组帕累托前沿,然后选择一个解,可以有下面三种具体实现方法:

i.先决策后搜索,根据人为偏好,将多目标融合转化为单目标,此方法需要对业务有深入的理解;

ii.先搜索后决策,先搜索出一组解,再根据偏好选择其中一个解,此方法需要较长的计算时间;

iii.同时搜索和决策,每一步的搜索结果输出给人工进行交互;

自然而然,进化算法成为的选择之一。

进化算法的概念以下:

保持一组候选解集合(population)

评价种群中个体的适应度(fitness)

进行选择操作(selection),高质量的个体保存进入操作池

进行杂交和变异(crossover/mutation)操作,产生下一代种群

进化算法的目标为尽量的靠近帕累托前沿,而且解的分布尽量的广泛,使种群有较好的差异性。

终究的算法我们采用了基于RWGA的改进: Random Weight Based + niche method。具体算法步骤以下:

step1: 生成初始随机种群E;

step2: 对种群中每个个体赋予一个适应度:对每一个个体,基于随机权重w,汇总多目标函数为一个原始的适应度值;同时根据个体周围的生态拥挤程度,对适应度进行惩罚调剂;

step3: 基于适应度计算选择概率;

step4: 基于选择几率选择杂交父母,杂交后进行变异操作,得到集合Q;

step5: 合并E和Q,选择适应度靠前的子集进入下一代;

step6: 若不满足停止条件,则step2;

AutoPilot的运用结果

AutoPilot实现了风险覆盖和用户打扰的平衡,在保障风险资损低水位的基础上,实现了管控方案从千篇一律向千人千面的转换。当交易被识别存在风险时,AutoPilot可自动推荐适合这个会员,且安全的管控方案,实现用户核身体验的化。以O2O线下支付场景为例,该场景常见的风险为的用户丢失(即用户丢失后,被非本人使用),AutoPilot通过AI算法匹配,优先推荐人脸等生物核身手段,而非传统或静态核身方式,以有效保障账户资金安全。

同时,AutoPilot实现了风险防控策略的自助运营,极大减少人工干预。2017年天猫双11大促,AutoPilot首次落地应用,根据交易流量和风险变化动态自动调整模型和策略的管控力度,实现了无人调配策略的可能,并承受住了大促时期黑产的攻击。

结语

总而言之, AlphaRisk的核心内容是人类直觉AI(analyst intuition)和机器智能AI(Artificial intelligence)相结合,打造具有机器智能的风控系统。而AutoPilot作为AlphaRisk的核心功能,用的意义在于科学决策和无人驾驶。

2017年初,支付宝开始建设AlphaRisk风控大脑,愿景是探索风控领域的无人驾驶技术。 AlphaRisk项目1期上线后,支付宝的资损率从原先十万分之1下降至 百万分之0.5以内 ,让讹诈损失率低于任何银行卡服务。目前,支付宝的资损率仅为国外先进第三方支付公司资损率的1/200,处于行业的水平。而这一切,都是为了支付宝的用户能够用户更的安全和更完美的体验。

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