[01044076]基于人工智能的业务安全管控平台研发与应用

1、背景： 社会上存在不法分子盗用用户身份信息为“黑卡”开户，用于电话诈骗骚扰。根据第三方分析报告，2018年上半年，360用户共标记问题号码10.2亿次，被标记问题号码中9.46%为疑似诈骗号码，全国诈骗电话的诈骗成功率约为0.10%，人均损失2.44万元。中国移动拥有近9.2亿用户，作为拥有用户量最多的运营商，持续加强业务安全管控、为用户营造安全的通信网络环境，具有不可推卸的责任。针对传统反诈平台依赖用户号码标注，对黑卡识别存在滞后性的问题，广东移动、华南理工大学开展基于人工智能的业务安全管控技术研发，构筑“事前+事中”立体管控机制： 1)业务受理环节，引入基于深度学习的人工智能计算机视觉技术实现业务单据自动稽核，严防不法分子滥用用户信息入网； 2)业务使用环节，基于海量业务、信令数据，应用深度神经网络技术开展深层业务安全风险挖掘，识别疑似黑卡及违规渠道。 2、主要技术内容： 1)构建前、中台解耦混合云化部署的AI能力应用平台，实现敏感业务数据的属地化接入、可信采集传输和高效存储访问，实现AI智能模型的“云-端”分布式部署和协同推理，支撑AI能力的长效运营监控及端到端迭代优化。 2)研发基于深度学习的深层业务风险分析挖掘技术，识别新增及存量用户异常号码，实现疑似诈骗号码的前处置。 3)研发基于微服务架构的智能业务稽核应用，开发优化的人证比对、签名比对鉴真等基于深度学习的智能模型，基于业务稽核矩阵实现可配置服务编排调度，实现全量业务单据自动稽核。 3、授权专利情况： 该成果申请专利7项，其中4项已授权，3项已通过专利局初审，待授权： 1)、ZL201410150855.2，基于信息熵特征权重量化的海量短文本分布式KNN分类算法及系统，已授权； 2)、ZL201610162410.5，基于主题模型的文档关键词抽取方法及其系统，已授权； 3)、ZL201110341738.0，一种在传感器网络中进行认证的方法和传感器网络，已授权； 4)、ZL201210049005.4，在传感器网络中进行加密的方法、加密装置和传感器网络，已授权； 5)、201810940504.X，异常号码识别方法及装置，待授权； 6)、201710771908.6，实时大数据镜像存储方法及装置，待授权； 7)、201710833155.7，一种无线网络安全检测方法和装置，待授权。 4、技术经济指标： 1)年均自动稽核业务单据超4800万笔，节省80%人工稽核工作量，有害差错率低于0.1%； 2)覆盖全省9亿存量用户，及每天15万新增用户，在使用环节通过深度学习模型识别疑似黑卡，识别准确率约85%。 5、应用及效益情况： 项目投入建设资金4395.97万，广东全省上线后，提前识别并主动关停处置黑卡号码150万，避免客户免受电话诈骗涉及金额估算约22.9亿元；与公安部门合作，捣毁“呼死你”作案窝点，切实打击违法犯罪行为，涉及金额超1亿。相关技术应用于公司线上开户，产生增收12.312亿元；引入AI技术实现业务单据自动稽核，节约运营成本1.23264亿。 该成果已启动在全国各省推广落，除广东省外，北京、山东、湖南、内蒙古已完成快速上线应用。