數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在成為技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新高地

　　2020年伊始，新冠肺炎疫情“黑天鵝事件”的發(fā)生，對(duì)各行各業(yè)產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。一方面餐飲、旅游、電影、娛樂等服務(wù)消費(fèi)行業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)停擺，造成了巨大經(jīng)濟(jì)損失；另一方面中小微企業(yè)遭到供需“兩端沖擊”，資金鏈處于斷裂邊緣，面臨生死考驗(yàn)。面對(duì)疫情，企業(yè)將重新審視在不確定性環(huán)境下的數(shù)字化能力和快速應(yīng)變能力，提升疫情過后的企業(yè)數(shù)字化免疫力和生存力，以提高其他不確定因素帶來(lái)的挑戰(zhàn)。通過智能化和自動(dòng)化，提升效率和降低成本，是這段時(shí)期企業(yè)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的重點(diǎn)。“后疫情時(shí)期”，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在成為技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新高地。

　　數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程：數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)管理是基礎(chǔ)支撐

　　對(duì)企業(yè)而言，在數(shù)字化時(shí)代充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)。加強(qiáng)數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)管理已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要內(nèi)容，應(yīng)當(dāng)引起企業(yè)管理層的高度重視。在Gartner 近期的相關(guān)調(diào)研數(shù)據(jù)中表明：65% 的 CEO 認(rèn)為，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的研究和投資已經(jīng)滯后于實(shí)際需求；77% 的 CEO 認(rèn)為，數(shù)字業(yè)務(wù)將引入新的風(fēng)險(xiǎn)類型與等級(jí)；83% 的 CEO 認(rèn)為敏捷方法越來(lái)越重要，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理提出了新的要求。

　　數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)管理的挑戰(zhàn)和變革

　　在管理模式方面，全方面的數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)管理不僅僅是合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、IT風(fēng)險(xiǎn)，隨著服務(wù)場(chǎng)景的多元化，企業(yè)的業(yè)務(wù)、管理和商業(yè)模式正在發(fā)生變化，商家、用戶、平臺(tái)方、電信運(yùn)營(yíng)商、第三方支付企業(yè)等更多的角色投入到服務(wù)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具體不確定性和變動(dòng)性，“先找監(jiān)管規(guī)范、再建內(nèi)控體系，之后合規(guī)審計(jì)”的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理模式已不能應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)開放的環(huán)境，海量的賬號(hào)和不可控的終端帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)由傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)榛ヂ?lián)網(wǎng)+風(fēng)險(xiǎn)管理模式，以業(yè)務(wù)安全為中心，進(jìn)行實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)分析和決策。

　　在風(fēng)控技術(shù)方面，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，交易雙方的真實(shí)身份難以驗(yàn)證，交易信息的真假難以辨別，欺詐行為呈現(xiàn)團(tuán)伙化和專業(yè)化，黑色產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)緊密配合。黑灰產(chǎn)的快速迭代、精細(xì)分工、嚴(yán)密協(xié)作，使得其可利用新技術(shù)和資源進(jìn)行攻擊，且攻擊手段在企業(yè)安全團(tuán)隊(duì)的認(rèn)知范圍之外。為應(yīng)對(duì)和防御黑產(chǎn)，反欺詐技術(shù)也必須隨之革新和升級(jí)。“以技術(shù)對(duì)抗技術(shù)”，是數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)管理的主要形式。

　　在風(fēng)控運(yùn)營(yíng)方面，目前企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)互不聯(lián)通，數(shù)據(jù)缺乏有效整合，這就使得大量數(shù)據(jù)被割裂開來(lái)，成為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)孤島，大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源不能發(fā)揮更大作用。數(shù)據(jù)共享及歸一化是實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)決策的核心，通過數(shù)據(jù)洞察輔助決策。企業(yè)應(yīng)打破由數(shù)據(jù)孤島帶來(lái)的壁壘，形成集中的數(shù)據(jù)池，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)而通過數(shù)據(jù)分析挖掘的手段賦能風(fēng)險(xiǎn)分析和決策，如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量分析、數(shù)據(jù)挖掘、風(fēng)險(xiǎn)建模、異常值分析、幸存者偏差、關(guān)聯(lián)分析等，總結(jié)風(fēng)險(xiǎn)特征和趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理和運(yùn)營(yíng)，提升客戶體驗(yàn)。

　　全面賦能企業(yè)數(shù)字化、智能化升級(jí)

　　為更好幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)這場(chǎng)突如其來(lái)、波及甚遠(yuǎn)的疫情危機(jī)，同盾啟動(dòng)護(hù)航計(jì)劃，從制度建設(shè)、咨詢管理和技術(shù)創(chuàng)新上，為企業(yè)提供數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)管理提供解決方案。

　　協(xié)助企業(yè)制定數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)管理戰(zhàn)略，培養(yǎng)數(shù)字文化和創(chuàng)新文化氛圍。為應(yīng)對(duì)技術(shù)、市場(chǎng)的快速變化，企業(yè)需培養(yǎng)數(shù)字化思維，建立兼具風(fēng)險(xiǎn)管理和鼓勵(lì)創(chuàng)新的數(shù)字風(fēng)險(xiǎn)管理模式，基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析和決策，通過持續(xù)的探索學(xué)習(xí)，培訓(xùn)創(chuàng)新人才，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能。

　　協(xié)助企業(yè)制定風(fēng)控策略和機(jī)制，設(shè)計(jì)場(chǎng)景化反欺詐規(guī)則和模型，建立多重指標(biāo)體系，完善風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)營(yíng)體系流程。線上業(yè)務(wù)的典型風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景主要包括用戶/賬戶安全、交易安全、營(yíng)銷活動(dòng)、電商購(gòu)物、渠道推廣和內(nèi)容安全等。企業(yè)可通過設(shè)備ID、IP、用戶手機(jī)號(hào)碼，歸屬地，用戶行為、交易時(shí)間等多重維度定制反欺詐規(guī)則，當(dāng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)過風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則過濾和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模型處理后，根據(jù)自身業(yè)務(wù)要求及風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果，按照不同風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別采取不同決策，主要包括攔截阻斷、人工審核、批準(zhǔn)通過。風(fēng)險(xiǎn)決策后，還需進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查、關(guān)聯(lián)排查、案件協(xié)查和損失處置的相關(guān)后續(xù)活動(dòng)，完善現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)策略，實(shí)現(xiàn)風(fēng)控流程的閉環(huán)反饋優(yōu)化。

　　協(xié)助企業(yè)建立客戶信用檔案，完善客戶行為和標(biāo)簽體系，精細(xì)化客戶管理。通過全量數(shù)據(jù)采集匯聚，全域數(shù)據(jù)融合，對(duì)用戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提供更多元、更靈活的驗(yàn)證方式和手段，引導(dǎo)用戶設(shè)置個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)驗(yàn)證策略，降低客戶打擾，提升客戶體驗(yàn)。

　　協(xié)助企業(yè)探索創(chuàng)新技術(shù)，構(gòu)建多維決策體系，提升風(fēng)險(xiǎn)決策效率和效能。企業(yè)可利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，特征發(fā)現(xiàn)、利用邏輯回歸、隨機(jī)森林、SVM、GBDT、XGBoost等不同算法進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練后達(dá)到要求的模型投入運(yùn)行，應(yīng)用于如客戶信息泄漏、異常登錄注冊(cè)、異常交易支付等風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別場(chǎng)景中。企業(yè)還可利用知識(shí)圖譜提供了從全局關(guān)系視角分析問題解決問題的能力，從事前環(huán)節(jié)提供了實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)、黑產(chǎn)團(tuán)伙挖掘、風(fēng)險(xiǎn)群體分析、風(fēng)險(xiǎn)群體報(bào)告以及風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)指標(biāo)輸出；事后環(huán)節(jié)提供了可視化圖關(guān)聯(lián)分析手段，可為風(fēng)控人員提供案件可視化關(guān)聯(lián)分析及風(fēng)險(xiǎn)追溯、時(shí)序分析等風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)反查服務(wù)，在現(xiàn)有個(gè)體視角風(fēng)控體系之上，補(bǔ)充了群體關(guān)系視角風(fēng)控手段，尤其對(duì)于新興互聯(lián)網(wǎng)渠道“非面對(duì)面、難以追溯”欺詐特征以及團(tuán)伙集團(tuán)化欺詐趨勢(shì)，為搭建更加完善、體系化的風(fēng)險(xiǎn)感知、處置、預(yù)防智能化風(fēng)控體系提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

　　自疫情以來(lái)，同盾已采取多項(xiàng)措施抗疫情、促?gòu)?fù)工、助生產(chǎn)，如新型冠狀病毒智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)和智能疫情回訪機(jī)器人，免費(fèi)為各級(jí)政府和公共機(jī)構(gòu)使用。企業(yè)的社會(huì)責(zé)任感是基礎(chǔ)，但更應(yīng)該貢獻(xiàn)科技的力量、數(shù)字基建的力量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的佳實(shí)踐是以強(qiáng)大的技術(shù)為支撐，再由技術(shù)支撐推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展，形成良性循環(huán)。同盾也將不斷提升產(chǎn)品和技術(shù)，持開放心態(tài)助力企業(yè)完成風(fēng)控精細(xì)化管理，為客戶提供更加完善的產(chǎn)品和服務(wù)，全面賦能企業(yè)數(shù)字化、智能化升級(jí)，持續(xù)為經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)科技力量。