作者 | 金旺

2018年，P2P產(chǎn)業(yè)暴雷，行業(yè)失序。

這一年，各地面臨最大的問題是：當?shù)氐降子卸嗌偌移髽I(yè)在從事非法金融活動，這些企業(yè)又存在怎樣的風險？

由此一并受到社會高度關注的，還有風控行業(yè)。

當時在螞蟻集團做C類風控的一支團隊，面對如此洶涌的行業(yè)大潮，也開始思考其中問題，著手構建商業(yè)信用視角的企業(yè)風險大腦。

當時的企業(yè)風險大腦主要在做兩件事：全網(wǎng)的輿情監(jiān)控、全網(wǎng)企業(yè)信息識別。

“當時我們已經(jīng)能夠通過全網(wǎng)信息理解一家企業(yè)在做什么，判斷出他們是否在從事非法金融活動，”回憶起團隊在2019年構建的企業(yè)風險大腦，螞蟻數(shù)科安全科技技術總監(jiān)章鵬如是說。

企業(yè)風險大腦，也成了螞蟻蟻盾后來進一步進入產(chǎn)業(yè)風控領域的開端。

四年后的今天，蟻盾已經(jīng)進入到金融、出行、大宗貿(mào)易等十數(shù)個行業(yè)2000余家企業(yè)，開始作為copilot，輔助企業(yè)進行風險評估和拓客決策。

01 蟻盾“入仕”三部曲

2019年，螞蟻蟻盾搭建的企業(yè)風險大腦實際上是面向監(jiān)管部門，為監(jiān)管部門提供服務的。

在2020年，當螞蟻蟻盾決定將企業(yè)風險大腦的客戶從政府監(jiān)管部門擴展至企業(yè)時，他們發(fā)現(xiàn)，當時市面上已經(jīng)有了一些企業(yè)信息聚合類平臺。

例如2014年成立的企查查和天眼查，這樣的平臺已經(jīng)初步具備企業(yè)風險評估能力。

當時螞蟻蟻盾團隊想到的是，要再往前走一步——不僅要做信息聚合，還要做信用逾期風險這樣非常具體的風險評估。

而這其中的技術是螞蟻蟻盾團隊在支付寶內(nèi)做風控時就已經(jīng)開始在做的事，是他們擅長的領域。

于是，這一年，當有企業(yè)用到螞蟻數(shù)科的企業(yè)風險大腦時，他們會發(fā)現(xiàn)，這一產(chǎn)品除了全網(wǎng)企業(yè)識別和輿情監(jiān)控外，還融入了工商和司法輿情信息，并對這些信息做了進一步的解讀和穿透，當點擊基于這些信息生成的風險標簽時，可以看到這一風險的判斷依據(jù)。

信用逾期模型的加入，讓螞蟻蟻盾的企業(yè)風險大腦在進入企業(yè)市場時，有了自己的獨特性，不過，只有這一個模型，遠遠無法滿足企業(yè)市場的風云莫測。

章鵬發(fā)現(xiàn)，在這一產(chǎn)品進入市場后，要面對企業(yè)生產(chǎn)決策中的諸多考量。

“當我們只為企業(yè)提供這一個模型，企業(yè)工作流又是離線運行時，企業(yè)很難用起來。”

基于這樣的考慮，螞蟻蟻盾的企業(yè)風險大腦開始向2.0版本演進，搭建一站式工作臺的想法也由此萌生。

在這個過程中，螞蟻蟻盾團隊不僅從拓客、準入到監(jiān)控，構建起了全鏈路一站式平臺，還通過搭建授權鏈路、引入私域數(shù)據(jù)，提升模型和決策能力。

與此同時，風險指標池、行業(yè)圖譜、交互建模等技術開始被進一步引入。

當螞蟻蟻盾的企業(yè)風險大腦進化為一站式產(chǎn)業(yè)風控平臺時，已經(jīng)與市場上的企業(yè)信息查詢平臺的邏輯完全不同，章鵬認為，二者至少有以下幾點不同：

第一，我們不只是一個信息聚合平臺，如今的蟻盾-產(chǎn)業(yè)風控平臺已經(jīng)走向一站式工作臺，所以企業(yè)實際上已經(jīng)能在這一平臺上完成諸如獲客、準入、監(jiān)控等工作；

第二，蟻盾-產(chǎn)業(yè)風控平臺不只基于公開數(shù)據(jù)，要把企業(yè)風險識別準，還要引入行業(yè)特征數(shù)據(jù)，甚至需要授權的私域數(shù)據(jù)，所以我們可以與企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進行打通，實現(xiàn)更精準的風險識別；

第三，我們希望和企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進行更多連接時，企業(yè)一定會對我們產(chǎn)品的準確性、效能有更高要求，因此我們也可以有更多定制，包括開放的能力出現(xiàn)，包括我們在做的數(shù)據(jù)和知識的交互式建模。

章鵬認為，現(xiàn)在蟻盾擁有的能力相當于“信息聚合+一站式工作臺+與客戶生產(chǎn)關系打通”。

這樣的產(chǎn)業(yè)風控平臺，嵌入到了企業(yè)事前、事中、事后全流程數(shù)智風險管理工作流中，從而為產(chǎn)業(yè)協(xié)作降低風險、提升效率。

02 數(shù)據(jù)驅動or知識驅動？

數(shù)據(jù)驅動，是消費互聯(lián)網(wǎng)體系中的一個重要策略，然而，當進入到產(chǎn)業(yè)風控領域時，數(shù)據(jù)驅動這條路不再走得通。

“在消費互聯(lián)網(wǎng)領域，數(shù)據(jù)足夠多，有數(shù)據(jù)驅動就已經(jīng)足夠了；但在產(chǎn)業(yè)風控領域，實際情況剛好相反——這時我們往往有很多知識，但卻沒有足夠多的數(shù)據(jù)，”章鵬如是說。

如此一來，要想做好產(chǎn)業(yè)風控，蟻盾就需要走出一條新路，一條將公域數(shù)據(jù)和私域數(shù)據(jù)有效融合的新路。

知識交互建模，就是蟻盾在這條路上摸索出來的一種新范式。

在知識交互建模范式中，整個建模過程被劃分成了客戶上傳樣本、樣本擴充、生成樣本標簽、生成行業(yè)模型四步。

章鵬解釋稱，“在一個行業(yè)模型真實建模過程中，帶標簽的樣本其實很少，因為一個企業(yè)運營系統(tǒng)中的逾期客戶最多可能也只有三五十個，再多公司就要破產(chǎn)了。

“對于我們來說，如何根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗（知識）擴展樣本標簽就成了問題的關鍵。”

據(jù)章鵬介紹，整個樣本標簽擴展過程，又可以分為如下幾步：

首先，需要企業(yè)風控人員根據(jù)經(jīng)驗給出一定的規(guī)則，并結合蟻盾積累的行業(yè)模板，形成統(tǒng)一的準入規(guī)則；

其次，知識交互建模引擎借助弱監(jiān)督學習，通過這些準確率并不高的規(guī)則，推斷出很多新的企業(yè)，并為這些新企業(yè)打標簽；

然后，專家根據(jù)新的企業(yè)標注，以及標簽關聯(lián)的結果和原因，對自動打標簽的結果進行修正。

最后，通過專家修正后的標簽更新平臺規(guī)則。

“如此循環(huán)往復，當我們擁有足夠多的標簽時，我們的建模工作也就完成了一大半。”

章鵬告訴我們，“通過這樣的知識交互建模方式，我們幫某個客戶將樣本標簽擴展了5倍，AUC模型性能從60%提升到了85%，建模周期也從原來的數(shù)月縮短到了一周。”

03 平臺構建的“二八定律”

時至今日，蟻盾已經(jīng)是螞蟻集團安全科技商業(yè)化品牌，對外提供包含身份安全、交易安全、合規(guī)安全等全鏈路風控產(chǎn)品和服務。

在2023年云棲大會上，蟻盾正式對外發(fā)布了“知識交互建模引擎”，通過將實體產(chǎn)業(yè)知識與AI模型有機結合，最快10分鐘就能為企業(yè)定制自主可控的垂直領域AI風控引擎。

目前，這一引擎已經(jīng)面向大宗商品行業(yè)開始落地測試。

蟻盾產(chǎn)品負責人李莎指出，“從最開始做一個通用平臺給到某個具體客戶，到客戶提出更多功能需求，我們的算法團隊進而幫客戶做定制化需求的不斷往復，我們現(xiàn)在依然處在一個從定制化產(chǎn)品向通用化產(chǎn)品轉型過程中。”

“未來，我們期望的是80%的客戶需求能夠直接由我們通用平臺中已有的能力得到滿足，另外20%需要定制化的功能，我們會開放出來，由我們的合作伙伴來完成。”

不過，李莎也坦言，“我們現(xiàn)在還處于將我們通用平臺的能力從能夠滿足客戶50%的需求提高到80%的過程中。”