智能风控的技术体系涉及多个角度，包括数据架构、数据类型、风控算法、团队建设等。随着风控事件发生愈发频繁和规模化，风控数据架构将持续优化具有高并发、高吞吐特点的实时计算场景，带来更加及时的响应。由于风控事件以人与人之间的行为特征为主要判定依据，图神经网络算法架构在风控领域的潜力仍然不可忽视。同时受制于风控数据的稀疏性问题，慢慢的变多以数据为中心的风控算法出现并针对性地优化这一问题，比如预训练等。风控技术体系丰富而庞杂，为追求精确性，规则引擎仍然是必不可少的工具，其也正演变得越来越复杂，为把控如此庞杂的技术体系，掌握系统化的建设方法论对于风控从业者是必不可少的。

  为使从业者学习系统化的智能风控技术落地经验，DataFunSummit2023智能风控峰会设立了六个论坛，分别是风控体系建设方法论论坛、风控系统架构论坛、风控算法论坛、图分析与关系网络论坛、实时风控论坛、典型风控实践论坛，旨在传递最新的技术应用动态，让你学会从从六个方面玩转智能风控，诚邀广大从业者和爱好者共同参与，一同推动智能风控技术的发展！

  个人介绍：杨青，度小满金融技术委员会执行主席、数据智能应用部总经理，度小满AI-LAB 负责人，硕士毕业于清华大学计算机系，曾就职于百度、阿里，从事 NLP、搜索、推荐、大数据架构等相关方向的研发工作。2018 年初加入度小满金融开始组建数据智能部，目前负责风控，增长，经营及AI等方向的算法研发工作。

  个人介绍：蒋宏，狮桥智能风控高级总监，超过10年风控模型算法经验，在数据挖掘、机器学习、图谱应用、风险管理等方面有丰富的经验，主编书籍《智能风控实践指南:从模型、特征到决策》，曾任职德勤信息技术咨询顾问、百融风险部副总监、融360风控模型部负责人。上海交通大学学士、清华大学MBA。

  个人介绍：刘宇，京东安全研发总监、京东安全技术委员会主席。2006年毕业于北京邮电大学计算机系，获得工学硕士学位。2006年~2014年，分别就职于摩托罗拉、雅虎中国、淘宝网，欧鹏，历任软件开发工程师、资深技术专家。2014年~2018年就职于易到用车，历任系统架构师、风控研发首席技术官，亲身参与了网约车行业的百亿补贴大战及黑灰产对抗，并从0到1建设了易到风控系统-易盾。2018年加入京东集团风控，和团队一起建设京东风控体系，为京东业务保驾护航。2020年至今做为京东集团风控中台的项目经理及架构师，本着“共建共享、联防联控”的思想，联合各个业务板块的风控专家及架构师，整合各个业务板块的风控服务能力产品，实现京东生态内的风险共治。2021年《智能风控技术峰会》峰会主席及系统架构专场出品人。

  个人介绍：拥有近十五年金融风险管理和智能风控领域业务策略、量化建模、解决方案、风控体系建设等工作经验，专注于商业银行、消费金融和金融科技行业，在智能风控策略模型数据体系建设、风险业务策略与量化模型、信贷资产组合管理、金融实物资产定价与风险管理、巴塞尔新资本协议、金融机构全面风险管理咨询、金融机构数字化转型、业务安全技术模型与策略、智能风控平台业务技术架构等方面积累了丰富的工作经验。曾在FICO、Accenture、GE等行业知名专业机构的风险咨询和分析咨询部门担任要职。

  个人介绍：硕士毕业于浙江大学自动化。曾就职美团风控，研究了一种通用算法对各场景进行高召回高准确。现任B站活动风控负责人，负责风控引擎以及不同业务风控。

  个人介绍：硕士毕业于浙江大学自动化。曾就职美团风控，研究了一种通用算法对各场景进行高召回高准确。现任B站活动风控负责人，负责风控引擎以及不同业务风控。

  个人介绍：拥有13年安全技术探讨研究和实战经验，曾任腾讯反诈骗实验室总监、T4-2级资深安全技术专家。在风控系统构建、策略对抗方面有丰富的实践经验。

  2. 了解到如何构建攻击情报系统，进而能够从更高维度来思考风控体系的建设

  个人介绍：信息安全硕士毕业，目前在携程旅行，负责业务安全建设，大多分布在在设备、账号对抗、业务防控，情报建设。

  演讲提纲：主要介绍甲方电商，业务威胁情报的定义、种类，落地使用的方法，情报和风控规则、风控基建如何互相驱动改进。

  个人介绍：拥有10年以上技术及管理经验。先后任职于平安、360数科等。2016年加入360数科，目前为技术中心风控技术部负责人，带领团队完成风控系统体系建设管理。对风控相关领域应用有深入研究及实践经验，拥有多项相关专利。

  个人介绍：雷柴卫，奇富科技架构师。主要研究方向为金融科技大数据以及AI在智能风控领域的应用以及拓展，包括图数据挖掘、AI工程、决策引擎、实验平台。

  演讲提纲：近年来，在金融的智能风控实践过程中，随着业务量的扩大，仅仅依赖在线的能力已经没办法满足业务的快速地发展，特别是在模型，策略、实验，图数据、画像等方面。因此我们应该搭建了一套生态闭环解决智能风控中约到的一些高并发，高可用问题。详细的细节内容包括：

  个人介绍：山东大学计算机技术与科学专业毕业，2015年加入京东商城，负责预约、预售、秒杀等黄金链路系统的建设及架构设计。2019年底加入风险研发部先后负责欺诈风险、信用风险、内容风险、智能外呼机器人、实时风险洞察、智能催收平台等相关系统建设与架构设计。

  个人介绍：李瑞毕业于武大硕士研究生，在风控领域深耕6年多，对直播行业的黑产有丰富的对抗经验，目前是斗鱼业务安全的负责人。

  个人介绍：王欢，融360算法经理，国内线上模型负责人，硕士毕业于中科院软件所，书籍《智能风控实践指南》作者之一，曾参与国内及海外多个业务线的风控搭建、建模及特征工作，在风控模型和特征挖掘方面有丰富的实践经验。

  演讲提纲：针对在风控实践各场景下遇到的问题和挑战，构建模型来解决这样一些问题，以及介绍模型最终在业务中的应用方式。

  个人介绍：英国硕士，业内有算法百晓生和扫地僧之称，自幼好算法，遍干互联网诸侯，曾在蚂蚁金服，阿里巴巴，腾讯等企业主要从事风控算法，社交计算和图计算等工作，三十入风控，历抵圈内卿相，横跨金融，支付，电商，供应链，社区，社交等场景。率先工业界落地过诸多图上挖掘和机器学习算法。

  演讲提纲：环路检测算法能够在一定程度上帮助金融机构等组织检测并预防欺诈行为、非法交易等风险事件，进而保护企业和客户的安全。具体应用包括识别网络攻击，监测资金流量等。然而，环路检测算法在风控领域也面临一些难点，如在大型图网络中检测环路需要高效的算法和数据结构设计，如何有效地利用有限的资源来处理大数据量。

  个人介绍：许嘉蓉，复旦大学青年副研究员。主要研究方向包括图数据挖掘、图隐私计算，研究工作发表在人工智能顶级会议和期刊KDD、AAAI、NeurIPS、IJCAI、TKDE、TKDD等上，曾指导学生获得AAAI杰出论文奖，担任KDD、NeurIPS、、WSDM、TKDE等多个重要国际会议及期刊评审。

  演讲提纲：近年来，预训练图神经网络作为一种解决图机器学习任务中标签数据稀疏问题的潜在方法，受到了广泛关注，特别是在金融领域，数据标签相对较少，应用图预训练模型变得特别的重要。然而，在实际应用中，我们得知将图预训练模型适配到不同的下游任务时，经常会遇到负迁移的问题，本次报告将从两个角度探讨：

  个人介绍：周敏 华为云算法创新Lab 高级研究员。本科毕业于中国科学技术大学自动化系，博士毕业于新加坡国立大学工业系统工程与管理系。主要研究方向为机器学习，表征学习在序列数据、图数据的研究和应用。她的相关成果申请专利多项，并在ICML，KDD, ICDE, SIGIR，WWW, Automatica，TKDE等顶级会议和期刊发表论文多篇。她也是国内图学习社区图学习研讨会的发起人之一。

  演讲提纲：在风控场景中，由于异常事件相对于正常事件的发生频率较低，因此会出现样本不均衡的问题。例如，交易数据中正常交易数目远远多于欺诈交易数目，这就导致了欺诈交易数据集过小的情况。另外，标注难也是风控领域面临的一个挑战。由于涉及大量复杂的交易和操作的过程，要专业的知识和经验才能正确地标注异常事件。同时，异常交易往往会被恶意用户精心伪造，使得标注更加困难。这样一些问题都会导致数据集的不完备性，进而影响模型的准确率和鲁棒性，本次内容我们将会介绍我们在图主动学习以及样本不均衡技术上的一些探索。

  个人介绍：本硕毕业于西安交通大学和南加州大学，曾就职于中国银联风险管理部，加入蚂蚁后曾负责蚂蚁账户盗用类风控算法、国际卡收单业务风控算法，目前负责蚂蚁国际B类资金账户风控算法。

  演讲提纲：本次演讲介绍蚂蚁国际风控的业务背景，以及在非结构化数据场景中的智能风控解决方案，提纲如下：

  个人介绍：本科毕业于上海交通大学，博士毕业于法国里昂大学。一直从事机器学习、深度学习相关研究。主要研究方向为内容理解、内容风控。

  个人介绍：单黎平，硕士毕业于北京大学计算机系，度小满科技AI算法资深专家，现任度小满AI平台负责人，专注于机器学习与人工智能技术提能增效与落地应用。

  演讲提纲：图机器学习已经慢慢的变成为金融风控中不可或缺的技术，本次主要介绍了图机器学习在度小满风控场景下的探索和应用，通过实际应用案例介绍了风控场景的特点及相应的图算法探索。

  个人介绍：本人毕业于西安理工大学，曾就职于IBM，阿里云，HSBC，先后任职应用架构师、解决方案架构师，主要专注于金融、制造和汽车等行业的业务解决方案咨询和实施工作；现就职于Fabarta 担任客户成功团队高级技术专家，负责金融行业相关的客户方案售前支持及售后实施，保障项目及产品交付过程中能够平稳落地，切实解决客户业务问题；Fabarta是一家专注于解决大量异构数据环境下的通过图智能技术挖掘复杂业务价值的问题，打造面向AI的Infra的公司，旨在让我们的合作伙伴高效地沉淀业务价值，梳理与治理数据资产，快速创建丰富的图智能领域应用，构建基于数据编织的下一代企业数据平台。

  演讲提纲：本次演讲依托于Fabarta在金融行业成功应用图技术解决反洗钱业务领域问题的相关项目经验，讲图智能在反洗钱方向的应用实践进行总结并分享；分享内容最重要的包含以下几个方面：

  个人介绍：本硕均毕业于武汉大学数学系，目前在虎牙负责 账号与营销活动的黑灰产对抗，包括图聚类算法开发，实时特征挖掘开发等工作。

  个人介绍：2012年硕士毕业于西安交通大学，曾就职于搜狗、英特尔等公司，从事 Hadoop 相关的开发工作。2017年加入阿里巴巴实时计算部门，从事 Blink SQL 的开发及优化。2019年开始参与 PyFlink 项目从 0 到 1 的建设，目前是 Apache Flink 的 PMC 成员。

  个人介绍：Flink Contributor，硕士毕业于美国卡内基梅隆大学电气与计算机工程系，现就职于阿里云计算平台事业部开源大数据平台部门，主要负责Flink CEP、Native Flink、Flink半托管等有关技术或产品的开发工作。

  演讲提纲：Flink CEP 是基于Flink实现的复杂事件处理库，它可以识别出数据流中符合特定模式(Pattern)的事件序列，并允许用户作出针对性处理。依托于Flink的分布式特性、毫秒级处理延迟以及自身丰富的规则表达能力，Flink CEP 在实时风控、实时营销场景中扮演着逐渐重要的角色。本次分享会介绍Flink CEP在实时风控场景的落地与优化。

  2. 介绍阿里云实时计算团队在增强 Flink CEP 功能方面所做的工作，包括：

  2.3. 通过增加Cache机制、优化CEP内部实现逻辑、修复state泄漏等工作，大幅度提高了Flink CEP性能与稳定性。

  1. 了解什么是Flink CEP以及怎么样去使用Flink CEP作为规则引擎来解决风控场景中的常见问题

  个人介绍：网易互娱技术中心计费实时平台与 SDK 技术负责人，Apache Flink Contributor，Flink CDC Contributor。负责计费实时数据平台与 SDK 的设计和开发，参与了实时风控、用户画像、异构关联分析挖掘等业务的核心工作。

  个人介绍：董大凡，南开大学计算机应用专业博士，大数据和云原生领域专家。曾就职于雅虎，微软，亚马逊等多家头部网络公司，现就职于Airwallex Risk Team。Flink铁杆支持者，曾在多个公司/团队主导过基于Flink解决方案的落地。

  演讲提纲：作为一家金融科技公司，Airwallex提供跨境支付，跨境收账的诸多跨境金融服务。为了应对交易过程中面对的洗钱，诈骗等金融风险， Airwallex的风控团队决定全面拥抱大数据和人工智能技术，打造AirWallex的智能风控系统。本次分享主要介绍Airwallex如何构建高效智能的风控系统，具体包括：

  个人介绍：风险管理部总监，模型团队负责人，负责支付、电商、通讯反诈等风控模型体系建设。

  演讲提纲：OPPO 作为手机生产厂商，依赖终端设备的互联网业务存在用户基数大，业务类型丰富，作弊手段多样化等特点，本次分享，将以实际案例为出发点，讲述 OPPO 在业务风控领域，尤其是流量反作弊领域的攻防对抗变迁、不同业务类型的应对之道，算法与策略的应用实践。

  个人介绍：多年风控算法实践落地经验，涉及o2o，电商，泛娱乐等多个行业，现任同盾算法专家。

  个人介绍：反欺诈风控模型团队负责人，先后负责车险、健康险领域风控模型体系建设和保险科学技术创新产品的研发。

  个人介绍：硕士毕业于电子科技大学，2015年加入蚂蚁集团大安全至今，专注于风控领域，先后参与蚂蚁集团第四代、第五代风控体系的建设工作，目前负责牵头蚂蚁集团交互式风控平台建设。

  1. 学习如何将复杂的业务风控问题抽象为技术问题，并把技术方案还原为应用方案

  2. 了解58同城关于黑产治理中遇到的重重挑战以及应对措施，怎么样打造体系化、智能化的风控屏障

  DataFun 专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。发起于2017年，在北京、上海、深圳、杭州等城市举办超过500场线上线下沙龙、论坛及峰会，已邀请近1600位专家和学者参与分享。旗下公众号 DataFunTalk 累计生产个人独创的文章1000+，百万+阅读，17万+精准粉丝。

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