人(rén)工智能(AI)作爲(wéi / wèi)一(yī / yì ／yí)項引領未來(lái)的(de)戰略性技術，經過多年發展，目前已迎來(lái)第三次爆發期，各個(gè)産業領域都開始進入人(rén)工智能規模化商用階段。

作爲(wéi / wèi)國(guó)内領先的(de)綜合支付和(hé / huò)信息服務巨頭，銀聯商務近年來(lái)不(bù)僅将目光聚焦在(zài)各類新型支付、普惠金融、大(dà)數據應用、雲服務等綜合創新服務領域，還基于(yú)對AI技術應用的(de)深入理解和(hé / huò)能力挖掘，積極探索人(rén)工智能語境下的(de)“新支付”。

據了(le／liǎo)解，一(yī / yì ／yí)個(gè)由銀聯商務運用人(rén)工智能技術自主研發的(de)“銀商大(dà)腦”平台已具雛形：“銀商大(dà)腦”是(shì)銀聯商務AI技術的(de)集成式架構平台，目前已上(shàng)線銀商深度學習平台(UEDL)、銀杏大(dà)數據平台等多個(gè)AI能力基礎平台，并推出(chū)包括安全魔方、終端守護者模型、全能識别技術、智能客服、企信之(zhī)眼等在(zài)内各種具體應用解決方案，從創新支付、智能風控、資産管理、計算機識别等領域，全新建構“新支付”的(de)内涵和(hé / huò)外延。

告别傳統規則，“風控”走向人(rén)工智能

伴随着互聯網技術的(de)日新月異，信息化違法手段更新叠代頻繁，支付機構的(de)風險控制技術、能力不(bù)可避免地(dì / de)面臨着日漸嚴峻的(de)挑戰。

對于(yú)支付機構而(ér)言，風險控制的(de)核心主要(yào / yāo)在(zài)于(yú)風險篩查規則的(de)制定，然而(ér)，目前業内通用的(de)傳統風險規則制定模式，都或多或少的(de)存在(zài)高度倚賴個(gè)人(rén)經驗、準确率較低、規則變化滞後等痛點，風控智能化已成爲(wéi / wèi)支付機構迫在(zài)眉睫的(de)需求。

針對傳統風險控制工作中的(de)相關痛點和(hé / huò)難點，銀聯商務基于(yú)多年來(lái)積累的(de)風控數據、技術和(hé / huò)經驗，将先進的(de)人(rén)工智能技術引入到(dào)支付服務中的(de)風險控制領域，研發推出(chū)智能風控解決方案“安全魔方”，結合交易流水、商戶信息、商戶所在(zài)行業屬性等綜合信息，可以(yǐ)更高效、準确地(dì / de)預測各類風險結果，并給出(chū)疑似風控案例及其相關數據。

相比傳統風險規則制訂模式，“安全魔方”同樣是(shì)以(yǐ)曆史風險樣本爲(wéi / wèi)數據基礎，但是(shì)由人(rén)工智能技術自定義特征訓練生成的(de)風控模型，不(bù)僅可以(yǐ)實現數據的(de)批量輸入和(hé / huò)實時(shí)篩查，還能突破個(gè)人(rén)經驗的(de)認知局限，同時(shí)囊括成千上(shàng)萬個(gè)風險特征規則，從而(ér)涵蓋更廣泛、更多元的(de)風險情況，提高風險控制精度；此外，人(rén)工智能還可以(yǐ)利用每月最新的(de)交易數據、商戶數據等信息進行自動訓練，生成适用于(yú)最新風險手段的(de)風險模型，以(yǐ)此确保風控規則的(de)靈活性。

除了(le／liǎo)通過AI技術自動訓練生成模型之(zhī)外，“安全魔方”還支持風控人(rén)員根據各種定制化需求，自主完成建模。針對風險業務人(rén)員不(bù)懂編程、IT建模門檻高等難題，“安全魔方”可提供簡單、易上(shàng)手的(de)圖形化建模方式，将複雜的(de)建模過程轉化爲(wéi / wèi)與業務相關的(de)邏輯，幫助非IT人(rén)員快速掌握建模方法。風控人(rén)員隻需在(zài)平台上(shàng)“拖拉拽”讀取算子(zǐ)、預處理算子(zǐ)等各類數據，就(jiù)可以(yǐ)輕松實現一(yī / yì ／yí)個(gè)完整風險控制模型的(de)建構流程。

據介紹，目前銀聯商務已經成功落地(dì / de)應用了(le／liǎo)夜間移機模型、非法集資模型以(yǐ)及套現模型等，其中套現模型相對于(yú)傳統規則在(zài)精确度方面，已經提升了(le／liǎo)近20倍。

人(rén)工智能技術的(de)應用，不(bù)僅大(dà)幅降低風險控制管理工作中的(de)人(rén)力投入、時(shí)間和(hé / huò)學習成本，還從深度、寬度和(hé / huò)廣度上(shàng)全面提升風控能力，可以(yǐ)預見，銀聯商務的(de)風險控制管理與人(rén)工智能還将深度融合，擦出(chū)更亮的(de)火花。

決勝千裏， AI技術助力終端資産管理

作爲(wéi / wèi)一(yī / yì ／yí)家耕耘在(zài)支付受理環境建設第一(yī / yì ／yí)線整十七年的(de)支付機構，銀聯商務當年是(shì)通過布設一(yī / yì ／yí)台台的(de)終端設備，爲(wéi / wèi)國(guó)内電子(zǐ)支付的(de)普及提供了(le／liǎo)發展土壤。時(shí)值今日，移動支付大(dà)行其道(dào)，銀聯商務十幾年來(lái)布設的(de)百萬級海量終端早已全面擁抱互聯網，爲(wéi / wèi)“雲閃付”、掃碼支付、銀聯“手機閃付”等各類新興支付方式在(zài)大(dà)街小巷的(de)廣泛應用，發揮着不(bù)可忽視的(de)作用。

最新數據顯示，銀聯商務的(de)業務範圍覆蓋全國(guó)337個(gè)地(dì / de)級以(yǐ)上(shàng)城市，服務超過800萬商戶，旗下維護近1000萬終端。在(zài)如此龐大(dà)的(de)商戶服務受理網絡背後，終端資産管理是(shì)銀聯商務不(bù)得不(bù)面對的(de)課題，也(yě)曾面臨終端損壞、人(rén)工巡檢成本高、巡檢情況分布不(bù)均勻等運營難點。針對終端資産管理，銀聯商務多年前就(jiù)在(zài)業内率先開發應用了(le／liǎo)系列互聯網化的(de)終端管理系統，例如從後台可以(yǐ)實現對終端應用遠程控制下載、數據灌輸、終端使用情況監測的(de)TMS系統，以(yǐ)及爲(wéi / wèi)防範跨地(dì / de)域移機風險，通過LBS技術爲(wéi / wèi)移動終端設置的(de)“電子(zǐ)圍欄”應用等。

借助人(rén)工智能技術，銀聯商務從數據源的(de)采集、清洗、轉化入手，收集包括市場第一(yī / yì ／yí)線客戶經理、終端和(hé / huò)商戶等相關多維度數據；并以(yǐ)此爲(wéi / wèi)基礎進行數據挖掘，基于(yú)AI技術構建“終端保護者”解決方案，通過多種模型對地(dì / de)域類特征、商戶經營、商戶風險、合作模式、終端日常維護等各項行爲(wéi / wèi)特征提取和(hé / huò)分析，提前對終端使用情況進行預測，并對終端盤點情況進行分析标記，從而(ér)爲(wéi / wèi)一(yī / yì ／yí)線客戶經理的(de)提供服務依據。

“終端保護者”解決方案中的(de)部分模型于(yú)2019年投入使用，目前已經可以(yǐ)實現對終端盤點工作的(de)半自動化管理，而(ér)盤點終端準确率較2018年大(dà)幅提高了(le／liǎo)近3倍，有效減少了(le／liǎo)終端盤點的(de)成本，提高了(le／liǎo)終端營運效率。

據介紹，“終端保護者”模型作爲(wéi / wèi)“銀商大(dà)腦”的(de)體系的(de)一(yī / yì ／yí)部分，後期還會結合自然語言處理和(hé / huò)圖像識别等技術，上(shàng)線異常商戶、異常終端、異常工單自動排查等功能模塊。

開啓智慧眼，AI識别技術變革服務模式

作爲(wéi / wèi)人(rén)工智能最早落地(dì / de)開花的(de)“試驗田”，計算機識别技術早已經轉換成爲(wéi / wèi)當前支付服務領域最炙手可熱的(de)人(rén)臉支付、語音支付等新型支付方式。

專注綜合支付和(hé / huò)信息服務的(de)銀聯商務，基于(yú)AI識别技術，已推出(chū)了(le／liǎo)自己的(de)人(rén)臉支付、語音支付産品，并廣泛應用于(yú)無人(rén)超市、企業園區食堂以(yǐ)及商業智能音箱等多個(gè)場景。

銀聯商務并沒有就(jiù)此止步于(yú)自身最擅長的(de)支付服務，近年來(lái)還在(zài)持續深入探索人(rén)工智能識别能力的(de)更多應用可能，并研發出(chū)包含人(rén)臉、語音、身份證、銀行卡、協議書、簽購單、驗證碼等在(zài)内各種識别功能的(de)全能識别技術産品，爲(wéi / wèi)商戶服務、智慧城市建設、普惠金融、精準營銷等領域提供智能化識别解決方案。

例如在(zài)銀聯商務的(de)商戶服務領域，通過全能識别技術産品中的(de)目标檢測、文字識别等功能，客戶經理無須手工錄入，隻要(yào / yāo)通過一(yī / yì ／yí)款與銀聯商務後台業務管理系統對接的(de)APP，在(zài)商戶現場以(yǐ)拍照或掃描方式就(jiù)可完成商戶身份證、銀行卡等證件信息的(de)自動獲取和(hé / huò)錄入，後台實時(shí)進行資料審核和(hé / huò)反饋，不(bù)僅确保商戶信息的(de)完整、規範、準确，還節約了(le／liǎo)往返确認的(de)時(shí)間周期，從而(ér)實現了(le／liǎo)整套流程的(de)“線上(shàng)化”、“自動化”、“實時(shí)化”。

據介紹，“銀商大(dà)腦”平台的(de)全能識别解決方案，還能滿足特定應用場景下的(de)各種定制化、多元化需求，例如在(zài)身份證信息識别中，根據某些特定應用場景對用戶身份認證、頭像信息錄入的(de)相關需求，在(zài)身份證識别功能模塊加入人(rén)臉檢測，可同步提取身份證上(shàng)的(de)照片信息；在(zài)銀行卡信息識别應用中，爲(wéi / wèi)兼容識别目前市面上(shàng)發行并流通的(de)各種類型銀行卡，對銀行卡識别技術做了(le／liǎo)進一(yī / yì ／yí)步優化，即便是(shì)卡号印在(zài)卡片背面的(de)新型銀行卡，也(yě)可以(yǐ)輕松完成識别和(hé / huò)信息錄入；在(zài)車輛信息識别中，針對4S店車輛盤點中對于(yú)車架号信息錄入的(de)需求，特别定制開發出(chū)了(le／liǎo)車架号識别模型。

結合自身業務，銀聯商務圍繞核心技術、人(rén)才建設、标準規範等方面推出(chū)的(de)“銀商大(dà)腦”已經啓程。然而(ér)“銀商大(dà)腦”的(de)概念和(hé / huò)布局規劃并不(bù)局限于(yú)風控、資産管理和(hé / huò)識别技術等範疇，未來(lái)還将在(zài)商業征信、智能客服、大(dà)數據分析、雲服務等方面一(yī / yì ／yí)展身手，以(yǐ)“新支付”爲(wéi / wèi)各行各業的(de)數字化轉型賦能。

 

 

來(lái)源：中國(guó)新聞網