提到风控技术，很多人会觉得太过专业，离我们也很遥远，其实并非如此。随着科技的不断发展，多样的移动支付手段、丰富的消费金融产品正在改变着我们的生活方式。随之而来的是申请欺诈、信用欺诈、账户盗用、虚假交易等不法事件也频繁发生，金融平台的风控能力变得越来越重要。京东金融作为一家科技公司，也是业界公认的独角兽企业，始终将用户放在首位，为了保护用户的账户和交易安全，京东金融在用科技加持风控能力方面下足了功夫。
每次交易的背后都交织着众多风控技术
目前，京东金融基于5千万+的黑灰风险名单、500+个风控模型、5000+个风险策略和60万+风控变量，已经实现对3亿+用户信用风险的评估。京东金融做的是高维的模型，也就是尽可能多的把和用户相关的数据都拉进来，从各个维度去看，去筛选，去甄别用户的好坏，这样才能对这个用户有更完善的描述。这中间还运用了很多先进的人工智能技术，比如生物探针、图计算、涉黑群体挖掘技术等。
基于生物探针技术，京东金融可以在APP端根据用户在整个使用过程中的按压力度、手指触面等120+个指标，通过用户的行为去判断这个人是否为风险用户，实现用户的身份判定。据悉，这项技术已经大量应用于京东金融的反欺诈和防盗刷场景之中。
如果用户的账户被盗，生物探针技术的硬件数据将被传输到后端，通过算法判断后会给出不是本人的决断，从而及时阻断账户资金流失。在提高用户体验方面，当用户进行支付时，如果算法判断当前操作手机的是本人，可以直接进行免密支付，如果不是本人操作，则进行加验。
为了让金融风险防控更精准，京东金融还运用图计算技术，通过超过10亿个用户节点的图以及所有在这些节点上发生行为的相关连接，把一系列的用户行为都描述出来。图计算应用最典型的场景就是白条用户授信，比如一个新的用户在白条注册时，由于没有他的任何资料，他是否可信，给他多少额度很难抉择。在这种情况下，京东金融可以通过这个用户以及和他相关的一系列行为描述去判断他的好坏。
所谓物以类聚、人以群分，单个人的节点即使看起来再好，收入再多，如果他周围相关的都是做欺诈的、套现或者其他相关灰产的人，这个人一定也是很恶意的人。如果没有关于这个人的描述，但是和他相关的周围区域的ID都是很良性的，信用良好的或者收入水平很高的人，这个人相应是一个好人的概率比较大。正是基于图计算技术的应用，白条授信的风险率得到了大幅降低。
毫秒响应账户安全，让不法分子无处可逃
在保障用户安全方面，京东金融不但修炼内功，还将技术能力实现对外输出。京东金融依托京东庞大的用户和交易量数据以及关联外部合作伙伴数据资源，通过多维度建模形成了安全魔方产品。安全魔方拥有每分钟千万级的风控指标运算能力，还具备毫秒级的风险预警及响应时效，可以提升金融机构及电商客户的信贷申请反欺诈、账号与交易安全、营销反欺诈能力。如针对白条账户，进行账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级的评定，防范账户被盗、撞库、恶意攻击等风险，形成反欺诈网络，让欺诈份子作案成本不断提高。
相关数据显示，2017年，京东金融的风控打黑团队，一共推动和深度配合各地公安机关破获网络黑产案件30余起，避免用户损失上亿元。这得益于京东金融“铜墙铁壁”般的风控技术，以及快速的响应能力，第一时间为消费者提供安全防护。
事实上，保护用户安全刻不容缓，但也并不是一蹴而就，靠某一个企业就能完成的事情，它还需要全社会、全行业，甚至每个人的加入和共同努力。为了规范行业发展，京东金融也在不断寻求合作，如与中国银联基于区块链技术，共同发布《风险信息共享方案》，进一步强化产业风险信息共享机制，不断提升风控和反欺诈能力，打造安全的支付基础设施。
当然，平台在提供金融风控保障的同时，消费者也应该提高自身的金融风险意识，做到不泄露自己的账户密码、不随意在不安全的网络环境下进行金融交易、购买账户安全险等。一旦遇到账号异常或平台风险提示时应该警惕，及时联系官方客服或立即报警。
提到风控技术，很多人会觉得太过专业，离我们也很遥远，其实并非如此。随着科技的不断发展，多样的移动支付手段、丰富的消费金融产品正在改变着我们的生活方式。随之而来的是申请欺诈、信用欺诈、账户盗用、虚假交易等不法事件也频繁发生，金融平台的风控能力变得越来越重要。京东金融作为一家科技公司，也是业界公认的独角兽企业，始终将用户放在首位，为了保护用户的账户和交易安全，京东金融在用科技加持风控能力方面下足了功夫。
每次交易的背后都交织着众多风控技术
目前，京东金融基于5千万+的黑灰风险名单、500+个风控模型、5000+个风险策略和60万+风控变量，已经实现对3亿+用户信用风险的评估。京东金融做的是高维的模型，也就是尽可能多的把和用户相关的数据都拉进来，从各个维度去看，去筛选，去甄别用户的好坏，这样才能对这个用户有更完善的描述。这中间还运用了很多先进的人工智能技术，比如生物探针、图计算、涉黑群体挖掘技术等。
基于生物探针技术，京东金融可以在APP端根据用户在整个使用过程中的按压力度、手指触面等120+个指标，通过用户的行为去判断这个人是否为风险用户，实现用户的身份判定。据悉，这项技术已经大量应用于京东金融的反欺诈和防盗刷场景之中。
如果用户的账户被盗，生物探针技术的硬件数据将被传输到后端，通过算法判断后会给出不是本人的决断，从而及时阻断账户资金流失。在提高用户体验方面，当用户进行支付时，如果算法判断当前操作手机的是本人，可以直接进行免密支付，如果不是本人操作，则进行加验。
为了让金融风险防控更精准，京东金融还运用图计算技术，通过超过10亿个用户节点的图以及所有在这些节点上发生行为的相关连接，把一系列的用户行为都描述出来。图计算应用最典型的场景就是白条用户授信，比如一个新的用户在白条注册时，由于没有他的任何资料，他是否可信，给他多少额度很难抉择。在这种情况下，京东金融可以通过这个用户以及和他相关的一系列行为描述去判断他的好坏。
所谓物以类聚、人以群分，单个人的节点即使看起来再好，收入再多，如果他周围相关的都是做欺诈的、套现或者其他相关灰产的人，这个人一定也是很恶意的人。如果没有关于这个人的描述，但是和他相关的周围区域的ID都是很良性的，信用良好的或者收入水平很高的人，这个人相应是一个好人的概率比较大。正是基于图计算技术的应用，白条授信的风险率得到了大幅降低。
毫秒响应账户安全，让不法分子无处可逃
在保障用户安全方面，京东金融不但修炼内功，还将技术能力实现对外输出。京东金融依托京东庞大的用户和交易量数据以及关联外部合作伙伴数据资源，通过多维度建模形成了安全魔方产品。安全魔方拥有每分钟千万级的风控指标运算能力，还具备毫秒级的风险预警及响应时效，可以提升金融机构及电商客户的信贷申请反欺诈、账号与交易安全、营销反欺诈能力。如针对白条账户，进行账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级的评定，防范账户被盗、撞库、恶意攻击等风险，形成反欺诈网络，让欺诈份子作案成本不断提高。
相关数据显示，2017年，京东金融的风控打黑团队，一共推动和深度配合各地公安机关破获网络黑产案件30余起，避免用户损失上亿元。这得益于京东金融“铜墙铁壁”般的风控技术，以及快速的响应能力，第一时间为消费者提供安全防护。
事实上，保护用户安全刻不容缓，但也并不是一蹴而就，靠某一个企业就能完成的事情，它还需要全社会、全行业，甚至每个人的加入和共同努力。为了规范行业发展，京东金融也在不断寻求合作，如与中国银联基于区块链技术，共同发布《风险信息共享方案》，进一步强化产业风险信息共享机制，不断提升风控和反欺诈能力，打造安全的支付基础设施。
当然，平台在提供金融风控保障的同时，消费者也应该提高自身的金融风险意识，做到不泄露自己的账户密码、不随意在不安全的网络环境下进行金融交易、购买账户安全险等。一旦遇到账号异常或平台风险提示时应该警惕，及时联系官方客服或立即报警。
