5月21日至23日，騰訊全球數字生態大會在昆明滇池國際會展中心舉行，行業共同探討科技推動下的產業智慧升級路徑和數字經濟發展趨勢。活動期間，騰訊副總裁馬斌和騰訊安全副總裁李旭陽就金融安全反欺詐、黑灰產以及智能風控等問題回答了記者的提問。
隱私保護要紮根消費互聯網，擁抱產業互聯網
近年來，因為互聯網金融的高速發展，人們進行互聯網理財的熱情一度高漲，參與互聯網理財的人數不斷攀升，隨之而來的隱私保護問題也一直是一個備受關注的重點話題。一方面，政府在基於隱私保護方面加強裡立法，另一方面，信息安全廠商也在努力與政府、金融機構形成多方聯動，合作打擊侵犯個人隱私的黑產行為。
在馬斌看來，隱私保護確實會涉及到立法層面的問題，各家企業也在根據國家的相關規定做相關的落實工作。
為了保護好用戶的個人隱私，騰訊的做法是，在跟政府的合作之時，保證數據源頭仍然是在政府層面，而騰訊主要是提供自己的算法運行，對本地的數據做深入分析，不觸及數據本身。
對於個人隱私數據的保護，馬斌表示，騰訊會嚴格按照國家的法律法規以及自己的保護措施做嚴格的執行。騰訊在紮根消費互聯網，擁抱產業互聯網，也會一直參與到個人隱私保護的工作中來。
AI、大數據風控是金融科技風控的必備手段
個人隱私保護之所以重要，是因為這項工作直接涉及到用戶的生命財產安全，與金融行業密切相關。
李旭陽表示，金融是產業互聯網非常重要的一個板塊。隨著銀行線上獲客的規模越來越大，從線上獲客的風控、反欺詐與傳統做法的差距非常大。
以前一個銀行網點線下能有幾百單其實就已經不少了，而現在，銀行在線上動輒就是幾十萬的申請量，如果不用現在的互聯網技術，而用傳統的方法去識別欺詐用戶和不良用戶，那難度有多大，可想而知。
隨著信息爆炸，數據越來越多，若是不用AI，不用大數據，很多的事情就沒有辦法做。
為了解決這個問題，在合規合法的前提下，騰訊和很多家銀行進行了合作，也取得了不俗的成績。合作內容主要是通過大數據和AI幫助銀行做風控和反欺詐。騰訊把多年來積累的黑產數據和經驗跟銀行的模型和數據深度融合。
關於金融安全，除了與金融機構合作外，騰訊還積極參與到協助金融監管方面的工作。
按照李旭陽的理解，互聯網上的涉嫌傳銷、高利貸都屬於監管風險，也包括各種違規的金融廣告。針對這樣的風險，騰訊是利用大數據的能力，以及過往的經驗和知識圖譜，找出金融風險的線索，然後把違規的金融線索拿出來給到監管側。
為了更好地監測線上金融風險，騰訊還為此做了金融小程序。通過這個小程序，用戶可以很方便地對疑似欺詐機構進行舉報，或者查詢網上的這些金融平臺是否合法。
通過這個小程序，騰訊會把相關的信息經過提煉，利用算法歸結之後就可以把掃出的高風險違規平臺或者線索給到金融監管機構，然後，金融監管機構會實時處理。
為什麼會有金融安全智慧超腦出現？
前面提到，騰訊對抗黑產必須用到AI和大數據。既然是用AI+大數據的模式來做金融風控，那麼如何才能體現出他的智能呢？馬斌就此做出瞭解答。他表示，這次的騰訊全球生態大會上提到的“金融安全智慧超腦”，是依據金融行業的真實業務場景、行業需求和風控實戰，以金融監管和金融風控為主要能力板塊，針對監管部門和金融機構推出金融安全的整體解決方案，為金融業務智慧升級提供數字化安全保障。
在需求場景方面，一方面，個人用戶的需求比較小，但大型機構的需求卻很大，很難同時滿足；另一方面，單獨依靠人工，金融監管的層面上很難做到實時和全網的複雜監管，需要引入AI的能力。騰訊金融安全智慧超腦的出現便是為了解決這些問題。
騰訊希望依靠大數據AI算法的運算，用提供產品和解決方案的方式，打造金融安全智慧超腦，無論後臺的哪一個系統，用戶都可以感受到他的能力，感受到他在金融安全層面上是一個“智慧超腦”。
基於這種“智慧”和“超級大腦”概念的算法和算力。騰訊安全能做到金融安全監管的“四早”( 早感知，早判斷，早預防，早處置)。
這就是騰訊今年將安全產品提升為金融安全智慧超腦的原因。這是希望通過打造出一個全新的名字體現出騰訊的努力，也是希望更加貼近整個金融監管和金融機構面臨的現狀。
25萬家金融機構有11345家存在不同程度的風險
在具體到如何掃描金融機構風險的話題上，馬斌和李旭陽都做了詳細介紹。
馬斌舉例說，騰訊幫助深圳地方金融監督管理局掃描了25萬家金融機構的數據。辦法是讓監管部門在監管範圍內使用騰訊的核心引擎，加上數據的算法能力融合的方式對企業風險進行掃描。據統計，這套引擎和算法去年共找出來11345家風險機構。然後，監管層在這些機構中重點查找那些真正有風險的金融企業，重點關注即將發生金融風險的機構。
簡言之，就是騰訊將掃描後發現的違規企業名單告訴監管單位，監管單位再去做相應的處置。
李旭陽隨後補充說明了相關的技術應用情況：有兩家與金融相關，而且非常大的金融企業，一個在江蘇，一個在深圳。兩家企業的會員數量有數百萬。
通過數據掃描，系統發現他們用了很多違規的方法做推廣，性質比較嚴重。後來，騰訊及時將信息反饋給監管單位。監管單位對企業進行了深度調研後，讓他們及時改正。
李旭陽指出，一些企業在早期推廣方式不是太規範，有一些擦邊球，但互聯網技術可以幫助騰訊儘快地發現情況並及時地報備給監管層，監管層給出整改要求，避免企業在違法和灰產的路上越走越深。
值得注意的是，灰產並不一定就是非法的，需要監管做適當的引導。按照馬斌的理解，人們可能對灰產有些誤解。
人們可能對灰產有誤解，安全團隊的目的之一是“生產”白名單
馬斌認為，數據層可以氛圍三部分：
首先是黑產。黑產是騰訊二十年打擊的對象，也是騰訊安全反詐騙實驗室一直做的事情。
第二是灰產，灰產不是真正的犯罪，但有風險。風險度的把握是非常重要的，看它是否犯罪，就得看它走向良性或者是惡性。
第三是白名單。白名單是遵紀守法的企業。騰訊安全做的所有努力都是在打擊黑產的同時把控灰產變化，後面引導大家走向沒有不良記錄的白名單。
不過，馬斌也強調，要區分黑產和灰產的邊界，引導企業進入白名單，完全靠人工是不現實的。雖然騰訊也做小程序，用戶可以進行舉報，企業也可以自糾自查，政府可以積極做好監管，整體上形成聯動機制，但要實現天下無詐，離不開AI大數據的風控能力。
不過，利用AI大數據風控對抗黑產並不一定輕鬆。
黑產也玩大數據和人工智能，每年帶來一千億的損失
在馬斌看來，有一些黑產分子的黑產技術完全利用一些隱性的漏洞規則，利用人們追求高利潤的心理，盯上用戶的本金，這是打擊黑產需要注意的最大問題。
黑產的技術其實也很強大，他們也用人工智能，也會用到用算法算力。據估算，黑產一年會帶來一千億的損失。
對於個人，黑產主要採取的策略是電話詐騙和網絡詐騙，而針對企業，他們則採用薅羊毛的策略。
據馬斌的觀察，有一些銀行做一個營銷活動，幾乎所有的營銷費用都被黑產拿走了。騰訊安全系統一天幫銀行實現防範詐騙超過100萬次，每天守護的金額是百億以上。
如果沒有核心能力，銀行就無法面對這麼多的黑產攻擊。用好大數據和金融安全智慧超腦的能力，隨時隨地應對黑產行為。
騰訊需要打造隨時隨地對抗黑產的核心能力，並且在場景裡釋放這種能力，與監管機構和金融機構合作，將被動防禦變主動規劃，不斷增強AI和大數據等核心能力，可以有效地震懾黑產分子，抑制，甚至打掉黑產的需求。
注：本文轉載自中國電子銀行網；文內觀點僅供參考。
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