近日，FInSight人工智能实验室的研究成果论文《信贷自动审批模型的对抗攻击风险研究》在国家级科技领域权威期刊《信息技术与网络安全》第41卷总第538期上正式发表。
据悉，该项研究已受到国家级科研项目资助。人工智能技术在金融场景的研究和应用创新持续推进中，标志着泛钛客科技FInSight人工智能实验室在信贷风控方面的研究取得重要进展，后续将有更多高水平成果发表。
全国优秀科技期刊《信息技术与网络安全》创刊于1982年，由华北计算机系统工程研究所主办，中国工程院院士、中国电子首席科学家方滨兴担任主编。该刊曾先后获评：全国优秀科技期刊、中国科技期刊精品数据库收录期刊、中国期刊全文数据库收录期刊、中国学术期刊综合评价数据库统计刊源期刊、中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊等称号，为我国信息技术和应用的发展作出杰出贡献。
本篇论文由天津大学林琴萍、李庚，FInSight人工智能实验室总负责人邓江、总经理崔润邦合作完成。FInSight人工智能实验室由泛钛客科技与来自天津大学的科研团队联合组成，基于人工智能、大数据、区块链、云平台以及金融应用等五大核心科技，为金融全场景进行 AI 赋能。
近年来，许多银行和其他金融机构使用自动信贷审批系统取代了传统的人工审批。相较于人工审批，自动信贷审批系统因其更加智能、准确且高效，已经成为信贷审批的主流趋势。然而，自动信贷审批系统的安全性是影响其大规模应用的重要因素之一，这类自动审批模型安全性的研究目前较少。
因此，本文提出一种信贷对抗样本攻击实验并设计了以下三个步骤策略：1.使用真实贷款申请数据构造贷款自动审批模型；2.使用模型判断的“违约申请人”集合训练一个生成对抗式神经网络（GAN）模型，模拟资质不良的客户群体；3.对GAN生成的数据集中的数据进行策略性的扰动调整，构成对抗样本数据集，并检查对抗样本是否能够通过反诈规则和信贷审批模型。基于实际业务数据的实验表明即使将扰动范围控制在微小的范围内，也有很高的概率对抗攻击成功。这项研究结果表明：自动信贷审批系统也存在被对抗攻击的风险，证明了攻击者有可能通过一些简单的篡改伪造申请数据，从而绕过审批模型获得贷款，给金融业务带来风险，对信贷自动审批算法安全性的研究必须得到加强。
近年来,数字化转型是我国金融业的重要议题，未来金融机构风险管理条线必须尽快适应数字化模式的转变,建立起与新模式相匹配的风控体系和措施, 加强风险识别和防范，支持业务可持续发展。本研究提示了金融机构应用人工智能模型时的安全风险，对人工智能在金融领域的应用具有较强参考价值。从对抗攻击的角度研究了贷款自动审批模型的安全性。
论文下载地址：信贷自动审批模型的对抗攻击风险研究
FInSight人工智能实验室是 AI 赋能金融的专业研究团队。人工智能实验室由泛钛客科技与来自天津大学的科研团队联合组成，指导专家为天津大学教授、博士生导师贾宁。团队汇聚国内外顶尖数据科学与人工智能专家、学者、高校人才，共建智慧金融实验室，为金融全场景进行 AI 赋能。
FInSight人工智能实验室基于人工智能、大数据、区块链、云平台以及金融应用等五大核心科技，致力于帮助金融机构全面提升风控及运营能力，实现经营管理水平与效益的快速升级。实验室成立以来多次在金融算法大赛中获得奖项，并于 2019 年受邀主持 IEEE 金融工程与经济学计算会议，在国内外金融科技和人工智能科研与产业界受到广泛认可。
2017
第二届阿里云安全算法挑战赛 - 扫描爆破拦截赛题 全国企业组第1名
前海征信“好信杯”大数据算法竞赛 全国第6名
2018
蚂蚁金服首届ATEC开发者大赛人工智能大赛 全球第9名
马上金融AI全球挑战者大赛 全球优胜奖
中国农业银行“雅典娜杯”数据挖掘大赛 全国专家组第1名
第三届融360天机智能金融算法挑战赛 全国第3名
阿里云千里马大数据竞赛 - 风险识别算法塞 全国第5名
IJCAI 阿里妈妈国际广告算法大赛 前2%
DataFountain 中国平安“产险数据建模大赛” - 驾驶行为预测驾驶风险 前2%
2019
津南数字制造算法挑战赛 - 原料企业工艺优化 全国第2名
中国农业银行“雅典娜杯”数据挖掘大赛 第3名
FInSight人工智能团队研究成果“基于半监督学习的信用评分框架”在IEEE权威会议报告
《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》发表FInSight人工智能团队“组合重采样算法”研究成果
2021
国际权威期刊《Applied Soft Computing》发表FInSight人工智能团队“拒绝推理框架”研究成果
2022
国家级科技期刊《信息技术与网络安全》发表FInSight人工智能团队“自动信贷审批系统的对抗攻击风险” 研究成果
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