人工智能攻克反欺诈难题

央视《机智过人》的一期节目曾引发广泛关注：

宁波国家高新区一家企业开发的名为“阿尔法鹰眼”的智能识别系统获邀参加节目，其与8名参与过护航、撤侨的原蛟龙突击队队员过招。面对这些“泰山崩于前而色不变”的钢铁战士，“阿尔法鹰眼”使用了视频帧间运动振幅情感AI算法，判断人是否说谎、紧张等情绪变化，精准地捕捉到了最细微的情感波线，用“情感AI读心术”成功地找出了这8名队员中唯一的狙击手。

情感AI时代的帷幕已经拉开

事实上，近年来随着情感AI技术发展突飞猛进，央视节目中的特种兵测谎场景只是小试牛刀。在真实世界中，情感AI技术已经开始在安防、广告、教育等与特殊人群密切相关的行业中得到初步应用。

而在被视为高端服务业的金融业中，各种人群会因为与金钱之间的千丝万缕的关系而时刻发生着极为复杂的各种交互，尔虞我诈、互相博弈等情形比比皆是，情感AI技术在这样的关系高度复杂、利益紧密相关的场景下将大有所为。

目前的AI技术应用大多集中在与智商相关的智能领域，并且相关技术已经相当成熟，无论是数字处理能力还是图像、语音、语义等信息的识别能力，AI已经开始超越人类，相关技术红利和创新已经渐渐看到了天花板。

因此，很多AI领域的顶级学者都在探索AI技术下一步发展的方向。例如美国斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责人李飞飞教授认为，“下一步人工智能的发展，需要加强对情感、情绪的了解，要走进认知科学，心理学。未来，从情绪到情感，最是人工智能未来前进的方向。”

人工智能在发欺诈中的应用

由于信息不对称形成的金融风险可以分为客观层面的信用风险和主观层面的欺诈风险。其中信用风险的成因较为复杂，与资金使用主体的自身情况、市场政策等外部情况相关，其造成的损失是相对损失，存在一定概率。而欺诈风险则不同，其属于资金使用主体恶意为之，其结果是绝对损失。因此，欺诈从来都是金融行业的毒瘤、金融机构的梦魇。

情感AI技术在金融反欺诈过程中的角色，目前主要是替代信贷审核人员从事贷前面审环节。由于心理学和AI技术的突飞猛进和深度融合，越来越多的学者开始将这种能力定义为一种更为复杂的决策算法，是大脑神经元进行大量碳基计算的结果，而只要数据足够巨大，基础算法足够精确，人工智能通过硅基计算一样能够达到同样的结果。情感AI技术能够从事信贷反欺诈，就是让机器拥有了原以为人类独有的在信贷欺诈识别领域的“不假思索的决断力”。

现代AI技术的基础是机器深度学习技术，其需要大量数据源进行自我训练从而形成AI算法，并且不断吸收新的数据源实现算法自我更新。情感AI技术也不例外，它能够实现金融反欺诈的重要前提是与人类欺诈心理相关的海量数据资源，相关数据量越大，算法越精确，技术的可用性越强。

比较常见的金融欺诈情形包括主体不实和信息不实，前者可以通过人脸识别、指纹识别等生物体证识别类的AI技术解决，后者则是通过面审解决，传统人工面审对面审人员的经验和能力要求极高，而情感AI技术就是要替代这些技艺高超的面审人员，将其面审流程标准化和审核结果数量化。

目前，人工智能技术已深入应用到金融、医疗、教育、工业等很多领域，比较常见的应用包括人脸识别、智能客服、语音识别、无人驾驶等等。

在人工智能技术如何有效运用到反欺诈检测中，可以总结到如下几点优势：

1.超越人脑思维

靠人的经验知识的判断，往往容易走向惯性思维，只关注经验中起作用的极少数信息因子的关联或变化，无法做到对案件中所有信息进行有效分析。

采用深度学习技术，可以有效解决人脑无法完成的海量关联组合分析，再利用GPU的性能，可以使得系统在很短时间内完成众多因子的关联组合关系分析，从而形成最终的欺诈判断模型。这样学习形成的模型，不但可以发现已知的欺诈类型，还可以在一定程度上对新的欺诈类型进行预测。

2.自我优化提升

AI模型生成后，可以通过无监督、有监督不断学习新的案件数据，实现模型的不断优化迭代，从而获得系统更高的识别准确率，而无需对程序进行较大的调整。有效避免因采用传统规则进行欺诈判断时，发现新的欺诈类型或者总结出新的判定规则后，必须对程序进行重写。

3.非结构化数据识别

人工智能技术在结构化数据的应用上相对成熟有效，在反欺诈工作上的应用提出了更高的要求，希望通过不同技术手段的运用，在欺诈案件的识别上有所突破。

当今金融行业被公认为金饭碗，原因在于金融从业人员大多需要具备丰富的专业知识和高超的人际沟通能力，而AI是对人类的终极性替代，机器从此不仅比我们知道得多、计算得快，甚至比我们更理解自身和他人的主观感受，在这样宏大的未来科技变革的大背景下，未来的AI金融一定会得到快速发展。