本文目录一览：
- 1、为什么高级黑客攻入银行系统，却只黑了一分钱？
- 2、人工智能在未来玩的过黑客吗
- 3、关于人工智能你了解多少
- 4、人工智能时代,必须牢记这4个关键因素
- 5、人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？
为什么高级黑客攻入银行系统，却只黑了一分钱？
世界上总是存在作弊行为，人工智能时代也不例外。银行安全性特别强大，但是不会让黑客觉得空手回去，就设置1分钱。
人工智能欺诈中是最重要的是技术含量。能可以自动合成语音软件，以模仿您认识的人的声音，并在您打电话是通过“什么都听不到”来安慰自己。 AI散布了他的脸，改变了视频中主人公的脸，使“所见即所得”非常尴尬。人类会欺骗甚至攻击人工智能。
当相机识别出面部时，在面部上附加特殊的纸样，以使面部识别技术失败，无法识别或识别错误。当人们玩扑克时，他们的额头和脸部都会被罚款。当然，机器不仅不能识别机器，还可以识别过多的帖子，而母亲则无法识别。
在另一个实例中，在对猫的图像进行有效的恶意攻击之后，在人为攻击之后，人工智能可能会误解猫。这些欺骗性应用在自动驾驶中具有非常危险的情况。在没有驾驶员的情况下攻击汽车的视觉系统并识别错误的交通标志会导致交通事故，并且不再会阻塞传感器。这种恶意攻击来自何处？一些方法是通过使图像的像素值变为人眼看不见的微小变化来“划分”人工智能。
众所周知，人工智能的深度学习技术已成为警察的“空中之眼”，在某些情况下准确识别面部照片的能力胜过人类。但是健壮性和泛化性方面存在缺陷。此缺陷在不同的环境中导致不同的问题。
互联网银行的客户信用评分是使用深度学习技术计算的，银行信用系统的人工智能深度学习技术对债权人的信用价值非常敏感；购买贷款时，黑客尝试的次数很少，尽管交易金额很小，但是只有一次转账，但是所有方式都可以将土豪变成1美分。
由于同时满足以上两种因素，恶意攻击占了上风。一夜之间出现财富状况。海军通过土豪的汇款记录更改了信用评分。银行的信用系统立即将黑客识别为高价值，高价值客户。
人工智能在未来玩的过黑客吗
这得具体看什么类型的AI了，如果是那种能自我进化自我吸收的AI，那么恐怕未来的黑客将远远不是对手，地球上千年的文明都是未来AI的养分，这么一个强大的对手，我们连它的高度都达不到，又怎么能打赢。 当然如果只是拥有高智能固定程序的AI，那么就算是很精密也会被攻破，因为越是精密复杂的东西，漏洞越多。
关于人工智能你了解多少
说起人工智能大家可能会觉得很深奥、很遥不可及的一项技术，一般人会认为人工智能只能用于一些生僻的、普通人接触不到的领域，其实不然，举一些简单的例子：谷歌翻译、人脸识别，语音识别等，这些已经深入到我们的生活的技术功能，本质上就是“人工智能”。
人工智能的哲学起源
在世界上第一台计算机问世之前的几个世纪，很多理论就已经为人工智能做好了铺垫。亚里士多德提出的"三段论"理论就是一种机械式的逻辑推理方法。按照亚里士多德的“三段论”，可以得出这样的论述：一些玫瑰是白色的；所有都玫瑰是花；所以，一些花是白色的。如果用符号表示，即为：一些A是B；所有的A都是C；所以，一些C是B。无论A、B、C代表什么，我们都可以得到正确结论。依据这样的论述，我们在没有完全弄清楚人脑是如何想问题的情况下，或许可以建立出一套智能化系统。
人工智能的数学起源
亚里士多德的“三段论”为发展人工智能的技术奠定了哲学基础。但是在人工智能领域，数学的应用是必不可少的，可以说没有数学基础就没有不断发展的人工智能。数学领域里面的逻辑推理、概率论、模糊理论等都是现如今人工智能发展的铺垫，1997年，IBM的"更深的蓝"电脑击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。"更深的蓝"电脑能在1秒内推理计算出2亿种可能性，然后利用概率推算出之后棋盘的走势，最终决定下一步怎么走棋。
2012年，谷歌翻译所做的翻译量超过人类所做的翻译总量。“谷歌翻译”拥有65中语言，使用者可以任选其中两种语言进行互译。谷歌翻译的翻译量增长如此之迅速，得益于概率推理所做的基础铺垫。
很早之前，语言学家通过双语字典和语法规则来构建自动翻译系统。但是，这种方法并不尽如人意，如此翻译会很生硬、不灵活。 经过过去十几年的探索，科学家发现运用数学概率理论构建翻译环境更为有效，目前的翻译软件是通过从大量翻译案例中寻找最佳答案来完成翻译的，就相当于以往我们只是机械的记单词学语法来学习外语，而现在我们可以身临其境的学习外语。
当然，智能翻译技术还远远不够，随着人工智能技术的发展智能翻译技术也在朝着更高的台阶迈进，翻译的语种也在逐渐增多，逐渐完善。随着自动翻译技术的发展，也许在不久的将来我们就不需要学习任何外语就能和世界各地的朋友进行友好的交流，而这样的便利也只能是成熟完善的人工智能技术能带给我们吧。
人工智能时代,必须牢记这4个关键因素
1、优先投资AI研究
政府应该对基础研究进行投资并提供结构支持。他们还应重新分配现有研究资金，以强调跨多个领域的数据和AI。协调的政府研究投资可以使针对特定领域的负责任AI的基础研究和应用研究更加集中，同时仍可以使创新蓬勃发展。
2、提高全民AI和数据素养
每个20国集团(G20)和经合组织(OECD)国家都有某种形式的STEM(科学、技术、工程和数学)策略，通常旨在增加来自该国高等教育机构的高技能毕业生的数量。尽管这些举措很重要，但强调基础广泛的AI和数据素养的AI竞争策略，对于建立可以充分参与经济机会的人群同样重要。
3、利用政府作为购买者、合作伙伴和提供者的作用，同时开放政府数据集
政府不仅仅是AI推动者，本身就是一个主要的经济参与者，应该利用其力量的所有要素来提高其国家的AI竞争力。这可以包括政府作为负责任AI的购买者。例如，保护数据中心经常需要政府购买大量空间，从而加速其向云的过渡。
4、支持人工智能在尽可能广泛的领域中的应用，特别是对于中小企业
为了使负责任的AI能够深入渗透经济和社会，必须由目前最不具备能力利用AI的那些人(尤其是中小企业)来接受。芬兰是该领域的全球领导者，已经为其1%的人口(约55000名公民)配备了应用AI和数据科学以通过其“AI挑战”提高生产力的技能。该国已将其小规模的优势转化为优势，专注于快速提高技能并立即应用现有技术。
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人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？
一、什么是消费金融行业的反欺诈？
说起“反欺诈”，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。
近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。
其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险：欺诈风险和信用风险。欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。在我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。
对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过："金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。没有好的风控，金融机构很难生存下去。所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。"
二、数据 技术能否满足反欺诈系统？
面对形形色色的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问题。反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：
1、检测（Detect）。 从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；
2、响应（Response）。对异常行为采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；
3、预防（Prevention）。将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。
举一个例子，银行的反欺诈方法是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。
但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的速度可能会很快。因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。
消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。
三、人工智能与反欺诈
说起人工智能，美国政府曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够最大化自身的价值。
人工智能最重要的技术手段之一，就是机器学习。我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。
机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。
国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。”
国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。
四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践
京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：
1、数据驱动的模型体系——“四大发明”
2、技术驱动的风控体系——“四重天”
△来源：零壹财经
天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。
天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系网络、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈网络，极大地增加了恶意用户作案成本。
京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。
五、人工智能反欺诈的未来
人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：
首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；
其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；
最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。
可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。