電信網絡詐騙已經成為資金欺詐的主要風險來源，反欺詐技術的進步在反欺詐中的表現出的價值則越來越高。在6月29日世界移動大會(MWCS)2018的領袖論壇中，螞蟻金服副總裁芮雄文將支付寶第五代智能風控引擎AlphaRisk推薦給了全球的觀眾。
相關數據顯示，2017年，電信網絡詐騙資金規模已近千億元，“從業人員”百萬級，單個案件最高損失為700萬元。其中，全國公安機關共破獲案件7.8萬起，查處違法犯罪人員4.7萬名。
從這樣的數字對比中，很容易發現，電信網絡詐騙已經成為了資金欺詐的主要風險來源。
相比之下，早年猖獗的盜用風險已經因為防控手段的成熟而日漸減少。芮雄文演講提及的數據中，移動支付的盜用風險目前已經低于百萬分之一。如果加上支付寶會全額賠付因賬戶盜用而出現的損失，這類風險對于用戶而言，已經可以忽略。
就在MWCS 2018上，支付寶支持的“3D安全人臉支付解決方案”還再一次刷新了歷史。這個全球首款支持安卓手機的人臉支付方案，將用戶的支付安全提升到了一個前所未有的高度。
IFAA聯盟(互聯網金融身份認證聯盟)在MWCS 2018上發布了該方案。IFAA聯盟于2015年由中國信息通信研究院、螞蟻金服、阿里巴巴、華為、中興、三星等單位共同發起成立。
現在，基本所有的關注點都聚焦在了電信欺詐領域，千億元的損失對于市民而言，已是顯見的公害。
作為當下資金欺詐的主要風險，它因為是用戶本人操作而難以防控——這種難度，至少在螞蟻金服的智能風控引擎出現以前，保持在相當高的水平。
現在，雖然用戶無感，但事實上，在支付寶的每筆交易中，支付寶第五代智能風控引擎AlphaRisk都會從多風險維度去判斷交易風險。
一個簡單的模型是付款方與收款方自身的信息與關系信息。如受害者賬戶與騙子賬戶相關特性鮮明，例如用戶年齡、性別和使用習慣等——這些特征信息支持構建了“欺詐交易識別模型”，以及“欺詐者識別模型”，并在實踐中為“決策”提供支撐。
另一個有趣的模型是“行為序列模型”。它考察了欺詐行為發生時，一些受害者典型的行為特征——這些特征意味著用戶很可能處在詐騙背景下進行操作和支付等。
這些“有趣”的識別模型協同工作，最終構建了支付寶第五代智能風控引擎AlphaRisk風險識別方面的能力。當然，螞蟻金服所構建的模型要遠比這些生活化的描述復雜許多。
AI Detect(風險識別)是AlphaRisk 4大模塊的組成部分，其他還包括了Perception(風險感知)、Evolution(智能進化)、AutoPilot(自動駕駛)等。
這些模塊通過應用AI技術顛覆了傳統風控的運營模式，將人類直覺AI(analyst intuition)和機器智能AI(Artificial intelligence)進行了結合，最終打造了這個具有機器智能的風控系統。
芮雄文在演講中公布的一些數據描述了AlphaRisk巨大的技術進步：支付寶平臺上每天交易上億筆，AlphaRisk不僅能夠對每個用戶的每筆支付進行7*24小時的實時風險掃描;
同時,通過不斷新增的風險特征挖掘和優化算法迭代的模型，AlphaRisk能夠自動貼合用戶行為特征進行實時風險對抗，在數億交易中準確識別用戶被騙支付的欺詐風險交易，不足0.1秒就能完成風險預警、檢測、管控等復雜流程。
在AlphaRisk項目1期上線后，支付寶已經讓欺詐損失率低于任何銀行卡服務。目前，僅為國外先進第三方支付公司資損率的1/200，處于行業的絕對領先水平。
AlphaRisk屬于螞蟻金服安全科技業務板塊下的智能風控板塊，與后者并列的板塊還包括有數字身份和數據與隱私保護。
如果從“安全”再向上一層，便是螞蟻金服的整體戰略布局：區塊鏈(Blockchain)、人工智能(AI)、安全(Security)、物聯網(IoT)和云計算(Computing)構成了的其“BASIC”戰略。
“我們不僅僅只希望讓支付寶用戶不被欺騙，”芮雄文說，“我們希望所有的用戶都不被欺騙。”
這樣的愿景下，螞蟻金服目前已經開放了自己的智能風控產品——蟻盾風險大腦。目前蟻盾風險大腦提供了“交易、賬戶、營銷、內容保護等實時風控能力”已經服務于金融監管、銀行、互聯網三大領域，惠及上千家合作伙伴。
“螞蟻金服是一家科技公司，我們的愿景是給世界帶來更多平等的機會。”他說，“我們的目標是——天下無詐。”
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