螞蟻造“盾”的“二八定律”
作者 | 金旺
2018年，P2P產業暴雷，行業失序。
這一年，各地面臨最大的問題是：當地到底有多少家企業在從事非法金融活動，這些企業又存在怎樣的風險？
由此一併受到社會高度關注的，還有風控行業。
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大潮，也開始思考其中問題，着手構建商業信用視角的企業風險大腦。
當時的企業風險大腦主要在做兩件事：全網的輿情監控、全網企業信息識別。
“當時我們已經能夠通過全網信息理解一家企業在做什麼，判斷出他們是否在從事非法金融活動，”回憶起團隊在2019年構建的企業風險大腦，螞蟻數科安全科技技術總監章鵬如是說。
企業風險大腦，也成了螞蟻蟻盾後來進一步進入產業風控領域的開端。
四年後的今天，蟻盾已經進入到金融、出行、大宗貿易等十數個行業2000餘家企業，開始作爲copilot，輔助企業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風險大腦實際上是面向監管部門，爲監管部門提供服務的。
在2020年，當螞蟻蟻盾決定將企業風險大腦的客戶從政府監管部門擴展至企業時，他們發現，當時市面上已經有了一些企業信息聚合類平臺。
例如2014年成立的企查查和天眼查，這樣的平臺已經初步具備企業風險評估能力。
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做風控時就已經開始在做的事，是他們擅長的領域。
於是，這一年，當有企業用到螞蟻數科的企業風險大腦時，他們會發現，這一產品除了全網企業識別和輿情監控外，還融入了工商和司法輿情信息，並對這些信息做了進一步的解讀和穿透，當點擊基於這些信息生成的風險標籤時，可以看到這一風險的判斷依據。
信用逾期模型的加入，讓螞蟻蟻盾的企業風險大腦在進入企業市場時，有了自己的獨特性，不過，只有這一個模型，遠遠無法滿足企業市場的風雲莫測。
章鵬發現，在這一產品進入市場後，要面對企業生產決策中的諸多考量。
“當我們只爲企業提供這一個模型，企業工作流又是離線運行時，企業很難用起來。”
基於這樣的考慮，螞蟻蟻盾的企業風險大腦開始向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、准入到監控，構建起了全鏈路一站式平臺，還通過搭建授權鏈路、引入私域數據，提升模型和決策能力。
與此同時，風險指標池、行業圖譜、交互建模等技術開始被進一步引入。
當螞蟻蟻盾的企業風險大腦進化爲一站式產業風控平臺時，已經與市場上的企業信息查詢平臺的邏輯完全不同，章鵬認爲，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-產業風控平臺已經走向一站式工作臺，所以企業實際上已經能在這一平臺上完成諸如獲客、准入、監控等工作；
第二，蟻盾-產業風控平臺不只基於公開數據，要把企業風險識別準，還要引入行業特徵數據，甚至需要授權的私域數據，所以我們可以與企業生產系統進行打通，實現更精準的風險識別；
第三，我們希望和企業生產系統進行更多連接時，企業一定會對我們產品的準確性、效能有更高要求，因此我們也可以有更多定製，包括開放的能力出現，包括我們在做的數據和知識的交互式建模。
章鵬認爲，現在蟻盾擁有的能力相當於“信息聚合+一站式工作臺+與客戶生產關係打通”。
這樣的產業風控平臺，嵌入到了企業事前、事中、事後全流程數智風險管理工作流中，從而爲產業協作降低風險、提升效率。
02 數據驅動or知識驅動？
數據驅動，是消費互聯網體系中的一個重要策略，然而，當進入到產業風控領域時，數據驅動這條路不再走得通。
“在消費互聯網領域，數據足夠多，有數據驅動就已經足夠了；但在產業風控領域，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據，”章鵬如是說。
如此一來，要想做好產業風控，蟻盾就需要走出一條新路，一條將公域數據和私域數據有效融合的新路。
知識交互建模，就是蟻盾在這條路上摸索出來的一種新範式。
在知識交互建模範式中，整個建模過程被劃分成了客戶上傳樣本、樣本擴充、生成樣本標籤、生成行業模型四步。
章鵬解釋稱，“在一個行業模型真實建模過程中，帶標籤的樣本其實很少，因爲一個企業運營系統中的逾期客戶最多可能也只有三五十個，再多公司就要破產了。
“對於我們來說，如何根據行業經驗（知識）擴展樣本標籤就成了問題的關鍵。”
據章鵬介紹，整個樣本標籤擴展過程，又可以分爲如下幾步：
首先，需要企業風控人員根據經驗給出一定的規則，並結合蟻盾積累的行業模板，形成統一的准入規則；
其次，知識交互建模引擎藉助弱監督學習，通過這些準確率並不高的規則，推斷出很多新的企業，併爲這些新企業打標籤；
然後，專家根據新的企業標註，以及標籤關聯的結果和原因，對自動打標籤的結果進行修正。
最後，通過專家修正後的標籤更新平臺規則。
“如此循環往復，當我們擁有足夠多的標籤時，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籤擴展了5倍，AUC模型性能從60%提升到了85%，建模週期也從原來的數月縮短到了一週。”
03 平臺構建的“二八定律”
時至今日，蟻盾已經是螞蟻集團安全科技商業化品牌，對外提供包含身份安全、交易安全、合規安全等全鏈路風控產品和服務。
在2023年雲棲大會上，蟻盾正式對外發布了“知識交互建模引擎”，通過將實體產業知識與AI模型有機結合，最快10分鐘就能爲企業定製自主可控的垂直領域AI風控引擎。
目前，這一引擎已經面向大宗商品行業開始落地測試。
蟻盾產品負責人李莎指出，“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製化需求的不斷往復，我們現在依然處在一個從定製化產品向通用化產品轉型過程中。”
“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%需要定製化的功能，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，“我們現在還處於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。”