沈晓春：设备识别、人机识别、生物识别为京东支付安全保驾护航

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“自2016年12月以来，京东金融风险管控黑屏项目组推动并深入配合当地公安机关破获29起网络黑制作案件，捣毁13个黑制作团伙，抓获118名犯罪嫌疑人，避免了用户损失。1亿元。”11月30日，在“2017互联网金融支付安全联盟大会”上，京东金融风险管理部总经理沈首次曝光京东金融的“停电报告卡”。她还呼吁整个行业，如公安机关，企业，金融机构和用户的共同努力，打击黑色产品。

京东金融凭借自身在电子商务和金融领域的优势，依托自身的数据和技术优势，打造了智能风险控制系统，在打击黑色产品方面取得了显著成绩。据了解，京东金融已经建立了500多种风险控制模型、5000多种风险策略和5000万份黑名单和灰名单。到目前为止，京东金融在支付业务的损失率和信贷业务的逾期率方面都是全行业最低的。

京东金融风险管理部总经理沈

会上，重点介绍了京东金融如何利用数据和技术能力避免各种欺诈事件。申说:“为了保证每个用户账户的安全，我们从账户的角度构建了一个安全系统，其中包括三大技术:设备识别、人机识别和生物识别。”

例如，在前端客户登录过程中，JD Finance可以准确识别客户的设备，通过一些相应的技术手段收集客户的设备环境，并帮助生成客户身份标识。在后端，通过机器学习等方法对设备进行准确判断，并辅以生物识别技术，最终达到账户登录的风险控制效果。"

事实上，在大多数情况下，欺诈是隐蔽的，也是一个群体。对于许多互联网金融公司来说，这是一个很好的考验，如何追踪并抓住所有的黑色生产集团。沈介绍说，京东金融基于大规模图形计算的黑关联群挖掘技术，已经能够通过一个突破点捕捉到许多隐藏的欺诈行为，并提前将其防范和拦截出系统。目前，该算法已有效应用于防止交易欺诈、营销欺诈、保险欺诈等，并已成为整个业务的“安全防火墙”。

在数据和技术不断积累和更新的基础上，京东金融也在向外界输出其风险控制能力，努力提高行业的风险控制能力。对此，申重点介绍了京东金融打造的风险控制明星产品:安全魔方。该产品依托京东庞大的用户和交易量数据以及相关的外部合作伙伴数据资源，通过多维建模，可以有效防范应用欺诈、信用欺诈、账户盗窃、洗钱、羊毛交易和虚假交易。

申以破获一起案件为例，称一些犯罪分子驾驶装有“伪基站”的汽车，向校园内过往行人发送带有木马病毒链接的短信，非法获取公民个人信息。然后，他利用市民的个人信息，伪造受害者的身份，在一些网上购物平台上购物，以达到非法获利的目的。犯罪分子不知道的是，这一系列行为已经被京东金融的“安全魔方”反欺诈系统所识别。

申表示，京东金融的“安全魔方”从注册、登录、浏览、支付等环节快速分析了犯罪分子操作账户的风险行为，并通过“安全魔方-智能盾牌”模块锁定了犯罪分子使用的硬件设备信息，进而关联其全部隐性风险交易进行拦截。“安全魔方-情报政策”模块对风险交易进行逐一扫描分析，制定应对策略，阻断后续风险，并从地理信息、设备信息、行为习惯、交易行为等维度形成情报信息报告，与警方同步，协助警方破案。

申在主旨演讲结束时强调:“反欺诈工作的最大成就，其实不在于事后帮助用户挽回损失，而在于事前防范风险，默默保护用户资产。在此过程中，通过数据和技术能力提前识别和调查罪犯尤为重要。"