WOT講師李學慶：大數據風控能否讓互聯網金融黑產“滾粗”
原創互聯網金融的發展帶火了P2P市場，也折射出風控體系建設的缺失。關于這個問題，基于大數據、個人征信的風控手段似乎能指出一條明路，這從理論上來講無可厚非，但在實際行動中卻有諸多困難。
究竟大數據風控是否存在為互聯網金融保駕護航的現實途徑，【WOT2015"互聯網+"時代大數據技術峰會】特邀講師、“京東安全第一人”李學慶在接受51CTO記者獨家訪談時做出如下解讀。
李學慶，京東安全方向第一人，早在2011年入職京東商城，并承擔公司安全質量提升和自動化測試工作。他是京東安全開發生命周期SDL實踐者，在前期帶領團隊規劃和實踐了上線安全、生產環境安全、重要項目安全、業務部門安全下沉等相關體系流程工作;他在2013年開始規劃和籌建京東安全應急響應中心(JSRC)，到目前為止京東核心白帽子已達到百余人，接報漏洞上千余個，并通過接報漏洞建立內部安全技術提升的機制。他通過多年積累整理出一套不同行業定位安全方向的模型"安全決策蜂窩模型"。
為何黑產頻頻盯上P2P
黑勢力為何頻頻將魔爪伸向電商和P2P平臺?李學慶認為，這是由于電商P2P平臺具備黑產關注的兩個焦點：一是平臺賬戶中存在真金白銀;二是隨著交易不斷產生的大量用戶真實數據，這些都吸引著黑客們在此安營扎寨。
然而，存在于P2P一些現實問題，更給黑色產業帶來諸多入駐的有利條件。首先，企業在創始之初往往將大部分精力集中于業務發展層面，忽視了風控體系建設的完整方案;再者，P2P企業往往選擇同一類開源框架搭建平臺，雖然這降低了P2P平臺的技術門檻，但是一旦框架本身出現問題，可能會使一批P2P平臺面臨巨大災難。
電商與P2P融合 推動大數據風控技術發展
傳統的風控模式更多關注的是靜態風險，對風險進行預判。這種做法往往以個人經驗為依據,風險較大，而且缺乏時效性。大數據技術則通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示，更多關注對風險的實時把握。
紅火的P2P市場讓越來越多的傳統金融企業轉型互聯網金融。但實際上，中國的P2P發展尚處于起步階段，很多平臺的業務依然嚴重依賴線下，線上風控系統的建立剛更不完善。這就導致風控的壓力隨平臺規模的增大而增大。信息壁壘讓可以給風控系統支撐的有效數據少之又少。數據從何而來?電商挺身而出!
作為像京東這樣的大型全品類綜合電商，每天都會有海量來自消費在網站前端瀏覽、搜索、評價、交易到網站后端支付、收貨、客服等多維度的用戶真實數據匯集，這為風控系統模型建立的兩個核心提供堅實的基礎：一是樣本篩選，就是通過在這些龐雜無序的海量數據建立相關性，從而推演出某一相同行為群體可能引發風險的概率;二是規則制定，這需要足夠多的數量來覆蓋統計學里的偶發性特征。
因此，長期看來，P2P和電商資源的融合將是真正做到大數據風控，實現互聯網金融的便捷、高效的一條捷徑。
實時大數據風控尚需探索
李學慶具體講解到，風控體系模型可以通過數據提取、數據分析、數據存儲、規則學習、對外服務五個層面進行實現。數據提取部分可以從各業務線的mq、行為日志、業務日志，埋點等進行抽取。數據分析針對用戶IP畫像、人機畫像、設備畫像、征信畫像等多個維度建立矩陣式畫像模型。通過矩陣分類式對每一級畫像進行最小顆粒維護，并可以做到橫向、豎向進行組合規則分析。數據存儲可根據存儲的屬性進行分類，例如風險數據、原始數據、狀態等進行逐類存儲打標。規則學習可根據真實的效果進行調整，其中包含正向和反向特征調整。最后需要以產品的形式呈現給其他業務方使用和調取。
談及未來大數據風控技術的發展時李學慶表示，除了不斷完善底層的大數據技術，如何提高大型企業平臺的系統性能和運算速度，使系統做到實時的風險控制，還需要一段時間的探索。
WOT2015 我們說點兒你不知道的
李學慶認為，在構建風控系統時，技術、框架只是其中一個方面，建設思路才是核心。實現框架的方式多種多樣，而風控更多的還是定制屬于自己公司的規則庫。怎樣才能針對企業自身的發展和業務方向，玩兒轉大數據風控系統，使其發揮到最大作用?在11月28-29日由51CTO主辦位于深圳的【WOT2015“互聯網+”時代大數據技術峰會】中，李學慶將會把自己的經驗分享給大家，并就電商行業面臨的風控威脅、電商行業風控體系建設以及大數據實時分析框架技術展望等話題，和與會者近一步交流。
51CTO主辦的高端技術峰會【WOT2015“互聯網+”時代大數據技術峰會】將于11月28日-29日在深圳盛大揭幕，42位業內重量級嘉賓匯聚，重磅解析大數據技術的點睛應用。福利大放送，主辦方將邀請更多講師來到“WOT講師專訪間”，深度解析技術干貨。
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