中国科学院敖翔：聚焦金融安全网络数据挖掘，助力风控智能化

管理员 2026-03-13 文末可点击分享

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有一间实验室，它在中国科学院计算技术研究所内，研究员敖翔团队有一组数据，是最新披露的。关于基于多模态数据融合的自监督学习模型，它把信贷欺诈识别的准确率提升到了99.2%。在深圳证券交易所的实际风控测试里，它成功预警了多起隐蔽的异常交易行为。这项研究历经多年，它针对金融安全的核心痛点。在全球金融网络高度耦合的当下，一次没被发觉的欺诈，就有可能触发跨市场的连锁反应。

金融风控迎来范式跃迁

中国科学院敖翔：聚焦金融安全网络数据挖掘，助力风控智能化(图1)

从以往传统的、静态的规则，转变到如今动态的、可变的模型，金融领域的风控正经历着一场极为深刻的变革。敖翔表明，过去那段时期，依照人工所制定规则构建的防御体系，已然无法应对那种高度智能化的攻击方式，攻击一方持续地演化话术内容。与此同时，他们还不断切换账户，甚至模拟正常用户的行为举止。当下阶段，电信诈骗已经从“大范围撒网式”的模式，转变为精准对抗的模式，这就迫使防御体系不得不从单点拦截的方式，升级成具备“感知—推理—响应”整套闭环能力的智能防线。

在这场呈现着攻与防之间不断较量的博弈里头，团队归属中国科学院计算所的那些人，其核心方面所取得的突破呈现这样的情况，那就是使得机器具备这样的能力，不但能够去“检测”出现的异常状况，进一步甚至还能够去“揭示”异常这种状况背后所隐藏的起到关键推动引导作用的线索。到了2025年的年末的时候，那个团队构建而成的用于针对复杂用户行为展开挖掘的体系，在蚂蚁集团所开展的风控业务中间开始进行上线测试这个动作，其中具备可解释性的模块发挥了作用，帮助从事风控工作的人员把误报率降低了大概18%，明显地让人工审核的效率得到了提升。

学术探索与时代选择

追溯敖翔所经历的科研之路径，2012年到2013年是一个起着关键作用的时间标记。那时身为博士生的他，凭借着极大的决心与毅力，于较短时间段之内细读研究所归属领域20年以来的近乎全部相关论文，且逐个开展算法的复现工作。在导师何清研究员予以的指导之下，他自数量众多的文献里挑选出具有价值之地的方向，很快地就在国际最顶级的学术专业会议之上发表了自身的第一篇有关数据挖掘的成果。

博士毕业之后，敖翔顺顺利利地留在了中国科学院计算所。尽管他早就对数据挖掘以及异常检测算法有着深入的研究，可在寻找明确的应用场景这件事上久久感到苦恼。好不容易经历了与蒋昌俊院士展开的一回关键交流，对方明确表明他所研究的算法在面对反欺诈攻防时存在着巨大的潜力，而此次“蕴含独特思维碰撞的相遇”彻彻底底地把他的研究朝着金融安全这一片战略位置的较量之地引得很远。

构建自主可控的技术防线

在我国有着强化数字基础设施韧性这样的战略背景情形下，构建具备高精度、呈现低延迟、拥有可解释特性的智能风控模型，已然成为了高水平科技实现自立自强的关键重要战场。在中国科学院计算所领导给予的支持状况下，敖翔牵头组织组建了交叉团队，该团队致力于把算法研究与真实存在的金融风控场景进行深度的彼此耦合，从金融行业智能化转型处于的一线位置持续不断获取迫切需要解决的风险问题。

当下，那个团队创建的技术体系已被运用到好多家核心机构。除开和深圳证券交易所的协作之外，相关技术在阿里巴巴、腾讯等互联网平台的重要风控业务里起着支撑功效。它的核心算法借助深度挖掘用户网络行为数据，可以从海量信息里放大那些指向欺诈行为的细微迹象，把抽象的风险转变为可量化的预警信号。

直播间里的新型金融欺诈

最近，敖翔团队把目光转向了新的风险高发之处，那便是网络直播间。他表明，此处已然成了金融欺诈的“新温床”，众多黑灰产团伙借助直播把流量引到站外去实行诈骗，致使用户遭遇巨额损失。传统的风控模型难以应对这种具备实时性、互动性且内容多变的场景，急切需要全新的技术手段！

中国科学院敖翔：聚焦金融安全网络数据挖掘，助力风控智能化(图2)

面对这一痛点，团队和某处于领先地位的直播平台的风控团队展开紧密协作，他们依据直播间日志数据，首次推出一种以多实例学习为基础的欺诈预测模型，该模型可以在繁杂的直播互动里精确识别出存有欺诈意图的直播间，这一研究成果不但拓宽了数据挖掘的应用范围，还为互联网平台治理供给了新的技术手段。

人机协同的智能化科研新范式

熬翔所应承研究的当中与北京市自然有关的科学基金里的青年基金重点项目，他在所进行的研究之中是进一步把核心着眼点放在了针对“AI（人工智能）-HI（人类智能）”协同方面的金融大数据挖掘事物之上。此项研究是以大语言模型作为核心方向的驱动力量的，尝试着去构造出来那种内含“人—大模型—小模型”这种组合的协同机制，就是要把专家所拥有的业务经验同机器具备的计算能力进行深度层次的融合，从而推动“智能化科研”这种规范类型在金融风控领域当中的具体实际应用实践活动。

这种新范式意在解决攻防双方身处不一样的信息状态下所存在的难题，敖翔觉得刻意去做恶事的人会跟着科技的向前发展而持续更新手段，这肯定是一场“道高一尺，魔高一丈”的长久对抗，所以防御体系一定要拥有能够快速去学习以及进行进化的能力，而大模型所具备的通用知识跟小模型在特定场景当中的精准识别能力相互结合，恰恰是用来应对这种有着动态变化的博弈的有效途径。