拍拍贷明镜系统：深挖金融科技，拦截用户欺诈

CIKM，全称ACM International Conference on Information Knowledge Management，是计较机规模影响力最大的专业学术组织ACM旗下的年度集会会议。在2019年十一月举行的CIKM2019集会会议中，拍拍贷与浙江大学、加州大学连系颁发的论文被任命，并作为口头陈诉于大会中先容。

初次通过交际收集验证不良中介，诓骗是金融行业面对的严厉挑衅。对付借贷营业而言，用户诓骗与违约的表像相似，怎样更有用地辨认诓骗用户并举办提防是一个很具挑衅性的课题，也受到金融机构的普及存眷。传统的反诓骗方法以法则为主，可以较好地将一些具有明晰特性的诓骗分子挡在门外。然而，在杀伤力最为庞大的团伙诓骗中，因为团伙成员各有分工，焦点的组织职员每每很敬重本身的羽毛，示意得很有疑惑性，用通例要领很难辨认。

由拍拍贷与浙江大学杨洋先生团队和加州大学洛杉矶分校孙怡舟先生团队相助完成的论文“Understanding Default Behavior in Online Lending”，不再把用户看作孤独的、遵从独立同漫衍假设的个别，而是还原了用户之间的交际收集相关，构建由万万节点构成的伟大收集，操作收集布局特征去发明团伙诓骗中的差异脚色和相关，举办有用辨认和提防。

用户的交际相关跟是否诓骗很难有直接的关联，然而不良中介是团伙诓骗的始作俑者，跟诓骗有直接的关联。论文中缔造性地引入不良中介这一非凡社会脚色作为桥梁，并基于1100万用户的大局限数据集，显现了不良中介差异于过时用户和平凡用户的交际收集特点。这也是就今朝所知，第一次从交际收集特征角度对不良中介的存在举办验证，而且深入研究这一团伙诓骗要害脚色在交际布局上区别于其他用户的特点。

论文还提出了一个全新的半监视进修框架——双使命因子图模子(如下图)，对不良中介(y)和违约(z)这两个高度关联的猜测方针举办连系建模，引入一个传导因子()来刻画这两个使命彼此的影响，从而可以通过跟违约用户的关联环境来辅佐更好地辨认不良中介，通过跟不良中介的关联环境来更好地猜测也许呈现的违约。

拍拍贷论文中的双使命因子图模子

拍拍贷AI团队技强职员暗示，这个框架提供了一个很强盛的上风：当大量缺失个中一个猜测方针标签数据的时辰，可以通过另一个关联的使命对该使命举办加强。因为不良中介的标签每每依靠反诓骗专家举办观测来获取，异常昂贵，而这个框架可以在险些没有已知不良中介标签的环境下实现对这一潜匿身份的有用辨认，而且辅佐晋升对违约的猜测。

据相识，该文事变的有用性在多个尝试中获得了验证，而且作为拍拍贷明镜反诓骗体系的重要一环已慢慢投入现实营业应用，大大晋升了反诓骗的有用性和服从。

创新算法晋升伟大收集暗示进修质量

另外，由统一团队推出的另一篇论文“A Unified Network Embedding Algorithm for Multi-type Similarity Measures”中的事变也将在CIKM workshop GRLA长举办先容。

据相识，该论文则是关于伟大收集暗示进修，即，将复杂的交际关联网中的一个个节点，描写为向量，而且保持原收集在布局、语义、相近等方面的性子。这个向量化的暗示一样平常是伟大收集存储和查询、建模等下流应用的出发点，暗示进修的质量直接影相应用，以是受到普及存眷。

经典要领一样平常回收收集连通可能布局相似来作为节点相似的怀抱尺度，而对不满意这种相似怀抱的数据和应用场景则结果不佳。好比过时用户节点每每具有连通相似的特征，而不良中介每每具有布局相似的特征。

拍拍贷研究职员暗示，在这篇文章中，提出了一个同一的算法框架，可以机动进修差异相似怀抱的重要水平，从而可以利便行使统一套算法来应对差异的下流应用，对营业工程实践很友爱。

作为头部金融科技平台，拍拍贷相干研究职员均来自国表里顶级高校和知名科技企业，并拥有来自加州理工大学、加州大学洛杉矶分校、浙江大学等高校的多名传授作为科学参谋，恒久保持起劲的相助。本次CIKM先容的2篇论文也展示了几方精采相助的阶段性成就。

今朝，拍拍贷自研技能已实现营业流程的全包围，如人脸辨认、多场景OCR、声纹辨认等多模态核身技能，语音辨认、意图辨认、语义领略等全流程智能对话呆板人技能，基于伟大收集的不良中介辨认和团伙辨认技能等。将来，拍拍贷还将在智能投放、精准营销、核身、反诓骗和智能客服等金融场景推出更多的应用和研究成就。

拍拍贷深挖智能科技，杜绝收集诓骗，在伟大的收集情形中创出一片净土，给用户以安心的体验，对用户认真，才是对本身认真。

（编辑：湖南网）

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