來源：中國網  

提到風控技術，很多人會覺得太過專業，離我們也很遙遠，其實并非如此。隨著科技的不斷發展，多樣的移動支付手段、豐富的消費金融產品正在改變著我們的生活方式。隨之而來的是申請欺詐、信用欺詐、賬戶盜用、虛假交易等不法事件也頻繁發生，金融平臺的風控能力變得越來越重要。京東金融作為一家科技公司，也是業界公認的獨角獸企業，始終將用戶放在首位，為了保護用戶的賬戶和交易安全，京東金融在用科技加持風控能力方面下足了功夫。

每次交易的背后都交織著眾多風控技術

目前，京東金融基于5千萬+的黑灰風險名單、500+個風控模型、5000+個風險策略和60萬+風控變量，已經實現對3億+用戶信用風險的評估。京東金融做的是高維的模型，也就是盡可能多的把和用戶相關的數據都拉進來，從各個維度去看，去篩選，去甄別用戶的好壞，這樣才能對這個用戶有更完善的描述。這中間還運用了很多先進的人工智能技術，比如生物探針、圖計算、涉黑群體挖掘技術等。

基于生物探針技術，京東金融可以在APP端根據用戶在整個使用過程中的按壓力度、手指觸面等120+個指標，通過用戶的行為去判斷這個人是否為風險用戶，實現用戶的身份判定。據悉，這項技術已經大量應用于京東金融的反欺詐和防盜刷場景之中。

如果用戶的賬戶被盜，生物探針技術的硬件數據將被傳輸到后端，通過算法判斷后會給出不是本人的決斷，從而及時阻斷賬戶資金流失。在提高用戶體驗方面，當用戶進行支付時，如果算法判斷當前操作手機的是本人，可以直接進行免密支付，如果不是本人操作，則進行加驗。

為了讓金融風險防控更精準，京東金融還運用圖計算技術，通過超過10億個用戶節點的圖以及所有在這些節點上發生行為的相關連接，把一系列的用戶行為都描述出來。圖計算應用最典型的場景就是白條用戶授信，比如一個新的用戶在白條注冊時，由于沒有他的任何資料，他是否可信，給他多少額度很難抉擇。在這種情況下，京東金融可以通過這個用戶以及和他相關的一系列行為描述去判斷他的好壞。

所謂物以類聚、人以群分，單個人的節點即使看起來再好，收入再多，如果他周圍相關的都是做欺詐的、套現或者其他相關灰產的人，這個人一定也是很惡意的人。如果沒有關于這個人的描述，但是和他相關的周圍區域的ID都是很良性的，信用良好的或者收入水平很高的人，這個人相應是一個好人的概率比較大。正是基于圖計算技術的應用，白條授信的風險率得到了大幅降低。

毫秒響應賬戶安全，讓不法分子無處可逃

在保障用戶安全方面，京東金融不但修煉內功，還將技術能力實現對外輸出。京東金融依托京東龐大的用戶和交易量數據以及關聯外部合作伙伴數據資源，通過多維度建模形成了安全魔方產品。安全魔方擁有每分鐘千萬級的風控指標運算能力，還具備毫秒級的風險預警及響應時效，可以提升金融機構及電商客戶的信貸申請反欺詐、賬號與交易安全、營銷反欺詐能力。如針對白條賬戶，進行賬戶安全等級、環境安全等級、行為安全等級的評定，防范賬戶被盜、撞庫、惡意攻擊等風險，形成反欺詐網絡，讓欺詐份子作案成本不斷提高。

相關數據顯示，2017年，京東金融的風控打黑團隊，一共推動和深度配合各地公安機關破獲網絡黑產案件30余起，避免用戶損失上億元。這得益于京東金融“銅墻鐵壁”般的風控技術，以及快速的響應能力，第一時間為消費者提供安全防護。

事實上，保護用戶安全刻不容緩，但也并不是一蹴而就，靠某一個企業就能完成的事情，它還需要全社會、全行業，甚至每個人的加入和共同努力。為了規范行業發展，京東金融也在不斷尋求合作，如與中國銀聯基于區塊鏈技術，共同發布《風險信息共享方案》，進一步強化產業風險信息共享機制，不斷提升風控和反欺詐能力，打造安全的支付基礎設施。

當然，平臺在提供金融風控保障的同時，消費者也應該提高自身的金融風險意識，做到不泄露自己的賬戶密碼、不隨意在不安全的網絡環境下進行金融交易、購買賬戶安全險等。一旦遇到賬號異常或平臺風險提示時應該警惕，及時聯系官方客服或立即報警。