AI一贯看似“神乎其技”。在互联网金融行业里，金融机构彷佛得AI者就能得天下。而AI在互联网金融行业里最被看好的运用之一，便是反敲诈。可别忘了，当今的金融敲诈紧张来自于“网络黑产”，而这以网络家当的数据触目惊心，且正在往技能化、网络家当化、国际联网方向发展。一组来自于中国互联网行业协会《中国网民权柄保护调查报告2016》显示：“网络黑产金融机构”直接从业者：超过40万人；算上“黑产”高下游职员：160万人；游离在市场上的身份证：约1000万张；造成的银行卡敲诈，去年比前年的增长率：40%。
那么，面对连专门经营风险的银行业都防不胜防的黑产与金融敲诈，AI又是如何利用技能杜绝风险的呢？首先我们得知道黑产是如何骗贷的？
首先他们需一个伪装身份无论是传统反敲诈的办法，还是当下备受重视的AI技能，要想有效地反敲诈，就必须先要搞懂黑产究竟是如何骗贷的。有业内人士表示，骗贷的人首先都有一个伪装的身份，由于只有伪装成年夜大好人，他们才能够骗得贷款。但他们的身份假造并非无迹可寻：常日这些黑产分子要冒用他人身份注册，随后进行也给贷款申请，末了恶意拖欠，并利用造孽得到的信用卡进行交易。也便是说，黑产分子打一开始就摆明了想要骗钱，无论是贷前、贷中、贷后，都充斥着虚假信息，其目的便是为了骗取资金。
AI技能如果想有效地反敲诈，就必须从源头上开始杜绝：戳穿黑产分子用以伪装的身份。以百度在今年6月份推出的反敲诈系统磐石为例，其反敲诈身份识别就包括了三个部分：设备风控、活体识别、OCR笔墨识别。通过这三层筛选能有效防控伪冒申请、虚假资料。详细来说，设备风控可以保障产品运用环境更加安全，识别仿照器、盗号、羊毛党刷单等设备风险；活体识别可精确到真实的个体，百度人脸识别技能准确率高达98%；OCR笔墨识别则是虚假身份证等伪冒风险的克星。
仅仅是贷前拦截敲诈，并不能算是完备的反敲诈。在贷中，AI的反敲诈仍旧可以发挥效用：在贷款的环节上，借款人是否多头借贷、是否涉及黑产，AI的反敲诈系统都必须有所反应。实际上，多头借贷在全体互联网金融行业中十分多见。在刚刚出台的《网贷信息表露指引》中，监管层就哀求平台表露借款人收入及负债情形、截至借款前6个月内借款人征信报告中的过时情形、借款人在其他网络借贷平台借款情形，剑指多头借贷。
无论是贷前还是贷中，拦截金融敲诈实在只不过是反敲诈的第一步，而拦截之后，互联网金融行业对付这些涉及黑产或是蓄意骗贷之人的长效管理机制的培植，才是最为关键的一步。正所谓除恶务尽。对付弘大的黑产家当链，金融机构短期的打击可谓静态手段，只能是治标之策。而长期行动才能治本，这就须要大数据积累和持续的技能升级。这些数据是什么？这天常平常用户在百度上搜索的痕迹、是在网上商城购物的订单、也是游戏里充值的会员等级……而这些数据，更多地节制在BATJ几家互联网巨子手中，借助于这些数据，互联网公司正在帮助金融机构补齐短板