揭祕：你的支付寶由誰來守護？

隨着移動支付的普及，如今的人帶着一個手機就能夠走遍天下，但若是手機丟了怎麼辦，他放在支付寶裏的錢又會怎樣呢？

在知乎上，也有人問了相似的問題：

對於這個不少人關心的問題，支付寶官方也作了回覆，總結就是：

首先支付寶承諾「你敢付我敢賠」，一旦發生盜刷會有保險公司賠付；其次，支付寶的風控系統，能夠將盜刷控制在很小範圍內。

事實上，支付寶曾經演示過比單純的丟手機更嚴重的情景，在今年年初的一場節目上作過這樣的演示：***得到了一個用戶的完整信息，包括手機、身份證、銀行卡等，而後試圖用支付寶將銀行卡里的錢取出。

使用這些信息，***成功進入了支付寶而且修改了登陸密碼，但在最後交易的關頭，仍是被支付寶成功識別爲惡意交易並中斷交易。

近幾年，網絡安全事件層出不窮，黑產行業愈發猖獗，對人們的信息安全和財產形成嚴重挑戰。支付寶做爲受人信賴的錢包和支付工具，是黑產們的重點目標，但與此同時，支付寶給人的印象很安全，就是由於支付寶背後有一個風控系統在守護着你的每一筆交易。

2005年，支付寶開始自主研發智能實時風控系統，通過不斷的優化，從2017年開始升級到第五代（AlphaRisk）系統。這套系統集風險分析、預警、控制爲一體，能經過數據分析、數據挖掘進行機器學習，自動更新完善風險監控策略，日均攔截黑產***近十萬次，資金損失率小於千萬分之一。

那麼，這個風控系統爲何這麼厲害呢？這就不得不提它背後的團隊了。

這個團隊就是支付寶安全團隊，風險決策就是該團隊中負責風險防控的模型團隊，團隊涉及的風險類型包括，盜用、欺詐、做弊、違規違禁等等。在平常的工做中，團隊成員須要從天天百億級別的交易數據中，抽絲剝繭，發現不法分子的蛛絲馬跡，併爲支付寶帳戶和商戶提供極致的安全和體驗，使他們免受盜用、欺詐、資金風險的侵害。

團隊的成員來自五湖四海，人員的組成也是五花八門。因爲研究的是利用最前沿的大數據和機器學習技術，很多人來自國內外的知名高校和研究機構，有學習統計、計算機的科班出身，也有學習數學、物理學半道出家的人；團隊裏既包含工業界的資深專家、學術界的助理教授，也有剛出校門的的新手小白。他們但願，每一個人都能在這裏找到本身的位置，找到可以爲之奉獻的終身事業和研究方向。

豐富多樣的人員構成使決策科學有足夠的能力在不一樣的領域進行深度拓展。

在人工智能的研究和利用方面，他們涉及的算法包含了知識圖譜、時序分析、無監學習、圖推理、模型可解釋性、NLP、CV、AutoML、運籌優化、強化學習、聯邦學習、在線學習等等。

利用這些算法和訓練出的模型，他們能夠作到對每條交易的風險程度進行評估，並給出對應的解釋，而後還能夠推薦合適的解決方案；利用圖像檢測和NLP算法，他們能夠對黑產進行主動***、挖掘黑產團伙的信息，將犯罪行爲暴露並聯合執法部分進行打擊。

今年還不到30歲的易燦就是團隊中的一員，前不久，他剛和團隊的幾個小夥伴一塊兒，利用業餘時間在KDD Cup 2019 Regular ML Track全球競賽中得到冠軍，這項比賽被譽爲數據挖掘界的奧林匹克。

KDD CUP大賽是大數據頂級峯會KDD大會設立的線上比賽，每一年的5月到8月期間開啓，以組隊形式，只要成功報名，任何人均可以參加，來自全球的高校、研究機構以及公司的數千只隊伍在三個月時間內反覆廝殺，只有最後總分最高者才能獲勝。

事實上，團隊內部在算法競賽方面稱得上是高手如雲，他們在過去兩年的螞蟻金服數據挖掘內部賽中連續得到冠軍。也更是在專業賽道好比CCL2019中國法研杯比賽，得到了總分第一。

這樣的一羣人，能打造出這麼厲害的風控系統也就不足爲奇了。

支付寶每個作安全的同窗的目標就是守護人們的支付安全，他們就像李白筆下的俠客同樣，在黑暗中與黑產廝殺，事了拂衣去，深藏身與名。對他們來講，安全風控不只僅是一項工做，更是一份社會責任。

最後，不得不提到的是團隊的培養和學習機制，也真正體現了在作風控安全這件有情有義的事情的是怎樣的一羣有情有義的人。

除了資深Kaggle GM不吝賜教、行業專家常常分享經驗以外，新人從入職開始，每一個人都有一個師兄或師姐一對一地傳幫帶；業務熟悉方面，他們準備了一系列課程，包括業務、產品、模型、案例分析等內容，能夠幫助新人快速全面融入新的環境；在學習成長方面，團隊內部有NLP/CV、聯邦學習、無監督弱監督、圖算法、強化學習、知識圖譜等虛擬小組，每一個人均可以根據本身的愛好報名參加，小組內按期分享學習討論，這對於團隊技術能力的廣度和深度的提高都是有力的保障。

目前，支付寶安全團隊仍在招募新成員，感興趣的同窗能夠查看下方的招聘信息，歡迎投遞簡歷~

支付寶安全團隊招人啦！

招聘崗位：

算法專家/數據挖掘專家

簡歷投遞郵箱：

weiqiang.wwq@antfin.com

崗位描述：

1.經過分析/挖掘數據，探索業務機會點並能經過多種AI機器學習算法，創建並持續優化各類風險行爲預測模型；

2.平衡體驗的便捷和安全，經過優化理論和方法，設計並實施風險-收益最優化的決策。

3.學習、總結、沉澱風控核心算法和能力，與團隊一塊兒打造風控算法架構。

職位描述（算法專家P7-P9）：

1.計算機、數學、統計、金融等相關專業的碩士或以上學歷；

2.三年以上數據挖掘或者機器學習相關工做經驗；

3.熟練掌握機器學習算法（或者對於最優化理論和方法有所研究和實踐），熟練運用SQL、R、Python等工具；

4.突出的分析問題和解決問題能力，自我驅動，而且具有較強的學習能力、創新應用能力及溝通協調能力；

5.擁有分佈式圖計算，實時流計算（Spark/Storm）、海量數據處理（Hadoop/Hbase/Hive）經驗者優先；有盜用欺詐做弊套現等風險識別工做經驗者優先。

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