安全和技術創新探索

螞蟻金服致力于通過互聯網技術為用戶與合作伙伴帶來價值。從2004年支付寶成立伊始,螞蟻金服就秉承用技術創新提升用戶體驗的原則,不斷磨礪技術,創造價值。

 

大數據技術

螞蟻金服在其生態體系中的諸多業務中應用了大數據技術。

螞蟻金服主導的網商銀行,及其前身“阿里小貸”,多年來通過大數據模型來發放貸款。螞蟻金服通過對客戶相關數據的分析,依照相關的模型,綜合判斷風險,形成了網絡貸款的“310”模式,即:“3分鐘申請、1秒鐘到賬、0人工干預”的服務標準。5年多來,為400多萬小微企業提供了累計超過7000億的貸款,幫助了他們解決了資金難題,促進了這些小微企業生存和發展,并創造了更多的就業機會。

類似地,大數據的應用也充分得體現在螞蟻金服生態中的第三方征信公司芝麻信用。“芝麻信用分”是芝麻信用對海量信息數據的綜合處理和評估,主要包含了用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度。芝麻信用基于阿里巴巴的電商交易數據和螞蟻金服的互聯網金融數據,并與公安網等公共機構以及合作伙伴建立數據合作,與傳統征信數據不同,芝麻信用數據涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等等。 

“芝麻信用”通過分析大量的網絡交易及行為數據,可對用戶進行信用評估,這些信用評估可以幫助互聯網金融企業對用戶的還款意愿及還款能力得出結論,繼而為用戶提供快速授信及現金分期服務。

 

 

人臉識別技術

螞蟻金服一直致力于研發先進的生物識別技術并 將其應用于互聯網身份認證領域,實現更高的安全性與更好的用戶體驗。以領先的人臉比對算法為基礎, 研發了交互式人臉活體檢測技術和圖像脫敏技術,并設計了滿足高并發和高可靠性的系統安全架構。以此為依托的人臉驗證核身產品提供服務化接口,已經成功實現產品化并在網商銀行和支付寶身份認證等場景應用。這其中的幾項核心算法分別是活體檢測算法、圖像脫敏算法以及人臉比對算法。

根據 2014 年香港中文大學做的一項研究結果表明,在國際公開人臉數據庫 LFW 上, 彼時人臉識別算法的準確率(99%)已經超過了肉眼識別(97.2%),而目前螞蟻金服運用的人臉識別算法在這個數據庫上的準確率已經達到 99.6%。除此之外,螞蟻金服在2015年初向公安部提交了人臉識別算法和技術的測試申請,進一步驗證人臉活體檢測防攻擊和人臉比對兩方面在實際真實場景的性能。

2016年6月30日,螞蟻金服研發的人工智能生物識別機器人“螞可”(Mark)上線,并與號稱“鬼才之眼”的《最強大腦》選手王昱珩比試:對“網紅臉”以及“網紅臉”的童年照進行人臉識別。最終王昱珩二平一負險勝機器人螞可。

 

云計算技術

螞蟻金融云,是螞蟻金服旗下面向金融機構的云計算服務。螞蟻金融云依托阿里巴巴和螞蟻金服在云計算領域的先進技術和經驗積累,集成了阿里云的眾多基礎能力,并針對金融行業的需求進行定制研發。螞蟻金融云作為螞蟻金服“互聯網推進器”計劃的組成部分,是一個開放的云平臺,它助力金融創新、助力金融機構的IT架構實現升級,去構建更加穩健安全、低成本、敏捷創新的金融級應用,使金融機構可以更好的服務自己的客戶。

經過幾年建設努力,螞蟻金融云已經具備如下特點:高可用容災(99.99%的可用性)、資金安全管理(上百億資金/每日的變動)、高并發交易(8.59萬筆/秒的峰值處理能力)、實時安全控制(毫秒級風險防御能力)、低成本交易(幾分錢/單筆交易)

 

風控技術

支付的核心是解決用戶需求,如何又快又安全地實現用戶所托,是支付的立身之本。如何控制風險,成為業界關注的頭等大事。創立于2004年12月的支付寶通過多年的探索,已經實現了風險控制的智能化,防控效果顯著。

支付寶風控系統利用原來的歷史交易數據進行個性化的驗證,提高賬戶安全性。80%左右的風險事件在智能風控環節就能解決。除了事后審核,事前預防、事中監控也非常重要——事前,將賬戶的風險分級,不同賬戶對應不同風險等級;事中,對新上線的產品進行風險評審以及監控策略方案評審。

螞蟻金服目前的近7000余名員工中,其中超過1500個員工從事風險管理業務;2000多臺服務器專門用于風險的監測、分析和處置;平均100毫秒實時風險識別與管控能力,比眨一次眼快四倍;支付寶資損率在十萬分之一以下,低于被隕石打中的概率,即便用戶不幸發生損失,支付寶也已經建立了包括快捷支付保障、余額支付保障、手機支付保障在內的一整套會員保障體系。

目前,螞蟻金服正在與公安機關、檢察院、法院合作,協同偵破線下擾亂互聯網金融秩序的案件,打擊犯罪。此外,螞蟻金服還積極與銀行、其他第三方支付公司、風險防控有關的軟硬件廠商、支付寶商戶和用戶、高校及科研機構等社會各界展開廣泛合作,以提升支付行業的安全防范的能力。

 

人工智能技術

螞蟻金服的人工智能技術集中表現在“智能客服”。螞蟻金服通過大數據挖掘和語義分析技術來實現問題的自動判斷和預測。可以識別到用戶的身份信息,客戶端也有用戶的行為邏輯,就可以知道用戶是在哪個環節遇到障礙,在哪里停住了,另外螞蟻金服也會總結在大的用戶層面大家可能都會遇到的問題。

在交流過程中,“我的客服”通過語義分析等方式獲得關鍵信息再給予匹配。 

目前,“我的客服”已經積累了近千個經驗專家知識調動庫、模型庫。原來,從發現和識別問題到快速調度客戶服務解決問題需要50分鐘,現在1.6分鐘做到策略智能調度響應。

2015年雙十一,螞蟻金服95%的遠程客戶服務已經由大數據智能機器人完成。同時實現了100%的自動語音識別,螞蟻金服客戶中心整體服務量超過 572萬人次,同比增長了150%。

除了“智能客服”,螞蟻金服還有智能質檢能力與智能賠付能力。服務好不好?原來需要通過人工去調研服務質量,抽樣的覆蓋率也就2%左右,現在智能服務具備了品質的判斷能力以及情感判斷能力,也就是說這個機器人可以實時地實現客服人員的智能自動質檢。

另一個是智能賠付能力。在保險業務上,“我的客服”已經具備了專業的審核能力,平均24小時就能夠完成賠付。其中32%理賠可以在一小時之內直接完成,而且有一半復雜的賠付可以在6個小時內完成。

十一选五神奇选号法