这家初创公司使用深度学习和数学检测金融欺诈

作者:星期三, 二月 15, 20170
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这是一个每天都可以在金融交易中上演成千上万次的场景:用户尝试使用信用卡为自己在便利店购物消费,但返回的却是“拒绝”的信息。这张卡完全在透支限额之内,PIN码也是正确的,用户在上周才使用这张卡完成了数次购买,但仍旧没有办法绕过这个信用卡无法消费的现实。

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对于金融服务行业而言,这些“假阳性”已经成为了一个日益严重的问题。一方面,它们让用户和商家双方都十分烦躁,另外一方面,它们要求行业进行必要的手动干预,来认证用户并解开对问题卡片的封锁。

每家金融服务企业都会宣称自己拥有专业化的欺诈检测系统,足以将欺诈行为和合法使用行为分离开来,但是在英国,几乎所有用户都遇到过在各种场景下卡片被错误拒绝的情况。这意味着有些地方出了毛病。

深度学习

在这个充斥着各种欺诈平台的世界上,一家位于剑桥的初创企业正推销一种被称为自适应行为分析 (Adaptive Beavioural Analytics) 的技术。公司认为,该技术可以更准确地判断交易合法与否。该公司名叫 Featurespace,它销售的平台使用ARIC引擎。这是一种机器学习系统,旨在通过复杂事件的微小细节来监测异常。

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该领域因另一家剑桥创办的企业:谷歌DeepMind而在近期大放异彩。DeepMind在技术中也使用了机器学习的概念和贝叶斯统计。该系统以计算机战胜人类围棋冠军为宣传噱头,但它的实力的确是一个窗口。机器将在未来十年内神偷到一大批决策系统当中。

十年前,大卫·杰克里 (David Excel,现任CTO) 和比尔·菲茨杰拉德 (Bill Fitzgerald,于2014年4月去世) 教授在剑桥大学开发了一个概念项目,这成为了 Featurespace 公司的基础。此后,该公司的发展历程一直缓慢而稳定, 但也具有一家初创企业证明自己理念的雄心壮志。自从公司在2012年任命了新首席执行官玛蒂娜·金 (Martina King) 之后,公司的步伐似乎已经明显加快。在2014年,该公司获得了一轮300多万英镑(约450万美元)投资,投资人中包括剑桥的著名校友、Autonomy公司创始人麦克·林奇 (Mike Lynch)。

在谈话中,公司CEO玛蒂娜显然很忙(她之前在自己漫长的职业生涯中曾执掌雅虎英国和Capital Radio)。她不讲行话,十分热情亲切。工程师们经常会被技术细节锁住阵脚,但玛蒂娜对 Featurespace 的愿景则足够清晰简单。

“当你在做全新的工作时,需要时间来让人们团结在一起,并告诉他们有一个更好的做事方法。”玛蒂娜坚定地相信,自适应行为分析作为一项曾经十分深奥的实验室技术,能够受到如今人们完全不同的对待。

“这是口碑。”

玛蒂娜是在迈克·林奇将她介绍给联合创始人菲茨杰拉德的时候第一次接触到 Featurespace 的。尽管菲茨杰拉德已经在2014年去世,但仍然能够感受到玛蒂娜对他的怀念。

玛蒂娜对银行使用的欺诈检测系统的失败不太满意。 “他们(金融服务)已经丢了这么多钱。攻击是如此复杂,你无法预测它们究竟会是什么。”

假阳性(即漏掉真正的欺诈)和客户不满意的问题已经在短短几年内从不方便的小事发展成一个重大事件。但为什么传统系统会遇到问题?玛蒂娜称,这类系统只是基于欺诈检测规则,对已知模式进行建模。一旦有异常情况出现,传统系统不然完全无法使用,不然管理成本变得昂贵。检测欺诈最终是一个复杂的手动过程。

ARIC的自适应行为分析更加详细地模拟了欺诈的真实世界,通过将事件放入上下文来理解异常。这是一种理解现实世界的理论,它在计算机安全的其他领域遭到了一些挫折,但这并不意味着该技术可以被轻易忽略。

这是很难做到的。你需要在统计建模方面有一些真正深入的知识,并能将其在企业规模实现。我们在许多方面创造了市场。(直到最近)没有人在谈论机器学习。

其优点是所有事件,包括欺诈,都是由人或代表人执行的。这让以贝叶斯数学为支撑的ARIC不仅能在搜索中理解理解事件的意义,而且还能预测接下来可能发生什么。

Featurespace 的挑战仅仅是使欺诈检测更好、更便宜和更快。

“当我早上醒来时,我在想如何能够缩短时间?”

她估计单独应对假警报的全球成本可能为64亿美元(40亿英镑),这一数字已经能够与真正的欺诈相提并论。换句话来说,在解决欺诈的过程中,面向欺诈的解决方案正变得像它要解决的问题一样繁琐。

“我们知道我们可以减少70%的警报,所以你不需要那么多的人来处理被规则挡在门外的客户”,玛蒂娜说。

未来

公司的客户名单不断壮大。尽管玛蒂娜对于2015年与移动支付处理商Zapp共同为英国巴克莱银行推出的的五年期交易倍感自豪。每秒处理数千次转账,这凸现了 Featurespace 的技术规模,属于一项笔墨浓重的能力证明。

ARIC也正被一家大型美国银行使用,虽然由于竞争原因需要产品保密,玛蒂娜不能指明该公司以及一系列其他金融机构具体是谁。

归根结底,决定公司持续增长的不仅仅是其客户名单,而是整个异常检测领域本身的状态。 DeepMind 现在已经世界著名,而沿着 Autonomy 十年前建立的一条路径,Featurespace 正在正确的时刻在正确的地块上建造房子。

在时间的烙印中,剑桥超越了它作为计算机科学和数学顶级机构的声誉,并已成为世界上最重要的机器学习中心之一。 计算机将被善用,它们不仅仅能使世界以一种不同的方式工作,还能提供一种更好的方式。 没有这一点,玛蒂娜可能会说,商业将慢慢沉没在无法可靠交易的地狱中。

“市场已朝着我们的方向发展。”

 

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