在我国的互联网支付、移动支付高速发展过程中，风险问题始终贯穿其中，支付机构与不法分子的博弈也在不断升级。

       黑产和风控从来都是一对生死冤家，在这对冤家中，风控往往是处于劣势的一方。俗话说，道高一尺，魔高一丈。前者变化万千、无孔不入，后者如被动防御，则总是落后一拍，只能亡羊补牢。

       值得庆幸的是，随着互联网、大数据、人工智能的发展、成熟，这种局面正在转变，数据模型的建立、机器学习能力的提升，让智能风控开始逐步取代人工风控，成为风控的主流和未来。易宝支付近年来在数据能力、技术能力上加大投入，逐步开发部署智能风控体系，在防控交易和业务风险上开始发挥价值。早在2016年，易宝支付就开始探索智能风控的实施路径，目前已初见成效。

      在我国，支付早已深入日常生活、生产经营中的各个环节。每天都有海量交易产生，涉及广泛人群和大量资金。中国人民银行于9月发布的《2020年度第二季度支付体系运行总体情况》显示，二季度非银行支付机构处理网络支付业务2035.08亿笔。这也意味着，平均每天发生的网络支付高达22亿笔之多。

       海量交易背后，伴随而来的是日趋复杂和隐蔽的海量风险。不法分子通过假冒、伪造等方式，通过合法外衣进行伪装，并利用支付机构的事件时有发生。今年疫情期间，犯罪分子通过诸如假冒慈善机构、学校工作人员等方式，欺骗受害者向指定账户捐款、转账的案件就时有发生。据不完全统计，类似案件超9000起，涉案金额从几千元到数万元不等。

       对于此类问题，监管层始终保持高度重视，提出加强支付受理终端业务管理、特约商户管理、收单业务监测等要求。饱受虚假商户、违法商户之苦的支付机构也对此深恶痛绝，不断加强在业务风险上的防控能力，智能风控在这样的背景下迅速发展。

       易宝支付相关负责人表示，传统风险防控因多依赖于专家经验，且风控的视角大多仅集中在交易数据上，风控系统的建设也略显单一，无法快速应对业务的复杂变化，对于新型风险的识别和应对偏滞后，所以搭建一套智能风控体系的必要性越来越高。

       经过多年摸索与实践，易宝支付成功搭建和部署了一套自有的智能风控体系，智能风控体系以支付业务风险尽在掌握为目标，确保能够知道正在发生什么、知道未来可能的趋势、知道什么是最优策略，易宝重塑风险管理体系，从数据、规则模型、策略、系统等维度进行剖析，深度挖掘体系建设点，通过多维度、多视角的串联及布局埋点，将易宝风控体系织成一张可兜住各种复杂风险的网。

       易宝支付智能风控系统通过大量内外部数据的采集和持续的流程数字化推进，打造了一套完善的数据体系。以数据为基础，根据商户特征、用户特征、交易特征，辅以机器学习、专家经验，形成了根据不同的欺诈特征制定的数百条反欺诈规则，并通过神经网络、聚类分析、知识图谱分析、无监督的异常值分析等机器学习算法，针对不同行业，不同支付场景客户化形成了不同的监测模型，对每一笔交易、每一个客户、每一张卡、每一个终端都进行风险差异化对待。

       智能风控体系不仅注重发挥数据、算法的能力，也非常注重可视化的建设，各类画像、体检指标、业务趋势、规则模型表现的可视化，大大降低了业务专家的决策成本，实现了有效的人机协同、相互促进的局面。这套体系将实现监控全局业务变化与波动，通过微观角度与宏观角度相结合的综合把控方式，来实现更加全面深入、更具前瞻性和预见性、更穿透业务实质与行业趋势的智能化风控体系，以切实将风险扼杀在摇篮之中。