记者 汪青 “据不完全统计，仅2020年诈骗分子就有160万人，诈骗金额达到4687亿元，等同于13艘航母造价，可以看出网络欺诈已严重威胁到网络金融安全。”中国工程院院士、同济大学讲座教授、中国人工智能学会监事长、上海市科协副主席蒋昌俊在12月17日举办的第四届上海金融科技国际论坛上表示，如何既快又准的辨识交易的真伪性是网络交易风控控制的关键所在，亟需建立新的网络交易风险防控理论方法及技术。

金融科技作为技术驱动的金融创新，是深化金融供给侧改革、增强金融服务实体经济能力的重要引擎。数字技术不断创新在为金融数字化转型注入新活力的同时，也带来了网络安全、数据安全等一系列新挑战。

数据显示，2019年我国数字经济占GDP的比重已经达到36.2%。2020年，中国是全球最大数字交付市场，占全球总量近一半。截至今年6月，人民银行推出的数字人民币试点场景达132万个，目前还在不断扩容中。

针对网络交易风险防控，蒋昌俊及其团队目前已建立了高并发、高时效、高辨识的风控基础平台，是我国首个互联网交易风险防控体系和系统。

据介绍，该网络交易风险防控体系主要从建立并发系统的行为理论与流量计算方法、发明业务流程网络横切并发的调度算法、调度技术，以及提出网络交易风控行为认证方法三个维度解决如何让系统跑得快和抓得准的难题。

“网络交易系统主要包括多用户并发访问、多业务并发操作、多进程并发处理、多消息并发交互等，概括起来就是网络并发的系统行为。另外一方面，经典的计算机模型方法主要建构在顺序计算机上，它难以分析网络并发系统的行为，因此迫切需要构建新的并发系统的行为理论。”蒋昌俊表示，基于此从矢量文法、并发语言和PN机模型，三位一体建立了并发系统的行为能级体系。同时研究建立了并发系统的行为相关性，包括一致相关性、交互相关性和互斥相关性等，为后续的网络计算和行为分析建立了理论基础。

由于诈骗团伙在实施诈骗过程中欺诈手段多变、隐蔽性强且跨域作案等特点，如何抓得准成为反欺诈最大难题。在此背景下，蒋昌俊及其团队则在国际上率先提出网络交易风险防控的行为认证方法。

“欺诈手段虽然多变，但难以匹配合法用户的行为纹理，在此基础上结合定量与定性、系统与专用，互相结合，从而提出了交易风险的智能诊治方法，具体包括四个层级：交易系统的指纹验证器，交易异常的普诊器、交易异常的专诊器以及交易异常的会诊器，从而提高了系统的高辨识。”蒋昌俊表示。

据介绍，该研究成果同国内外十多个同类技术相比，平均准确率最高，标准差最低，目前识别率已经达到96.91%，并已在国际最大的交易平台支付宝得到应用，服务全球两百多个国家和地区9亿多实名用户。此外，相关成果还在中国工商银行、中国（上海）自由贸易试验区等500家企业、园区得到应用。