資料觀思享會走進DataVisor 暢聊AI技術在“反欺詐”領域應用的那些事
4月18日下午，2019數博會網路沙龍·資料觀思享會第二期直播活動走進全球領先的AI反欺詐企業——DataVisor，並邀請該公司CEO謝映蓮一起探討AI技術如何讓欺詐無所遁形。
DataVisor 是一家將人工智慧領域中的無監督機器技術應用到反欺詐領域的領先企業。其聯合創始人、CEO謝映蓮在卡內基梅隆計算機係獲得博士，擁有10年以上在網際網路安全和反欺詐領域的經驗。在建立DataVisor之前，她是微軟矽谷研究院的資深研究員，曾為微軟產品開發出一系列成功的網際網路安全和反欺詐技術創新，其中包括基於微軟Hotmail社交圖以對使用者進行認證的系統架構，以及大幅度降低信用卡實時交易風險的演算法。其開發的大資料反欺詐技術廣泛應用於微軟的支付平臺、Hotmail、Xbox和Bing等。
在網路沙龍活動中，謝映蓮首先談及了當下欺詐技術的形勢背景與無監督機器學習（UML）的必要性。隨著當前個人資訊不斷氾濫，以及越來越多的企業業務往線上轉移，欺詐者的攻擊技術也日趨複雜且不斷變化，而企業現有的反欺詐解決方案往往無法及時有效應對這種複雜多變的欺詐行為。謝映蓮表示，現有的解決方案單純依靠以往的攻擊模式或經驗，這也意味著有監督機器學習模型經常被動地應對欺詐事件。同時，當今大多數防禦系統僅僅是孤立地分析單個賬戶或事件，無法分析各賬戶之間的關聯，因而無法洞察全域性。
在傳統方式已不能應對不斷演變的欺詐攻擊行為的背景下，該如何破局？謝映蓮隨即談到了該公司的解決方案——無監督機器學習。“無監督機器學習不需要歷史標籤，能夠自動分析使用者行為，自動判定和檢測欺詐使用者。”謝映蓮在對UML進行解釋時表示，其最大的優勢就是一改傳統方式的劣勢，化被動為主動，從而實時甚至提前檢測出未知欺詐。UML引擎無需標籤和訓練資料即可提前防範、靈活應對不斷演變的欺詐模式，同時還能夠一次處理所有事件和使用者活動，分析成千上萬個賬戶之間的關聯和相似性，並發現在這些欺詐使用者中存在的微妙、潛在的模式，其準確度也較人工審查及有監督機器學習模型有了很大提升。
直播過程中，網友們圍繞本次網路沙龍主題，分別就如何甄別欺詐使用者，聯絡社會相關欺詐案例及技術本身發展等話題與嘉賓進行提問互動，謝映蓮針對不同問題進行了詳細的解答。
據瞭解，本期網路沙龍活動由2019數博會組委會主辦，資料觀、ZAKER貴陽承辦。活動採用網路視訊直播的方式進行，期間有1.6萬網友線上觀看、參與直播活動。（資料觀記者 王婕）