看下支付寶的資損率，再看看同行，一個在天一個在地

在ITU-T SG17（國際電聯電信標準化部門第17研究組）全體會議上，螞蟻金服主導並啟動了“用於增強身份認證的風險識別技術框架”國際標準的制定工作。可以說正好應了網友口中“一流企業做標準”這句話。該標準除了與風控有關，還跟一個詞“資損率”有著密切關係。甚至，我們不妨從相關公開資訊扒一扒有關支付寶資損率的過往歷史。

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早在2013年，時任阿里小微金融服務集團安全副總裁的江朝陽就曾透露，國內支付行業的整體資損率大約為萬分之一，而支付寶的資損率為十萬分之一。也就是說，在那個時間點上，阿里的風控就已經領先於國內整體資損率了。張朝陽還十分有底氣的表示，“與同行乃至銀行相比，無論是從資損率還是便捷性，我們更有信心。”這也涉及到另一個問題，以往復雜的風控導致了支付便捷性的損失，支付失敗的可能性更大。螞蟻金服將資損率降低的同時也提高了便捷性。

這一資料看起來直到2017年都沒有什麼變化。2017年3·15晚會曝出人臉識別的安全隱患後，支付寶在針對知乎的問題進行迴應時，仍舊沿用這一資料，表示“我們是全球把人臉識別引入金融級應用場景的第一家公司，上線人臉識別這麼久以來，我們的資損率一直保持在遠低於十萬分之一，優於行業平均水平。”支付寶聲稱已低於這一數字，但並未給出確切答案。

很快，在2017年7月召開的網路安全生態峰會上，螞蟻金服CEO井賢棟表示“以螞蟻金服為例，它的智慧風控大腦，可以7*24小時對每一筆交易進行風險識別，識別速度只需人眨眼時間的1/10，支付寶的資損率已長期小於百萬分之一”。資損率從十萬分之一下降到了百萬分之一。甚至還要更低。

在此次標準制定的時候，螞蟻金服則表示“支付寶的資損率低於千萬分之五，遠低於國際第三方支付公司千分之二的資損率。”或許有人可能會有疑問，為什麼是千萬分之五，而不是兩百萬分之一？這兩個資料在實際上等同。但是為了量級間的比較，不進行簡化約分更為合理，就像千分之二不會約分稱五百分之一一樣。支付寶的資損率顯然又得到了進一步的提升，進而主導了對標準的制定。

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但很明顯，在越來越低的資損率背後是支付寶的風控越來越強大。早在2013年時，支付寶就建立起了五級風控系統：包括終端環境保護體系、使用者認證系統、隱私保護、賬戶保護、交易保護等。在這個過程中，有著大量使用者行為資料的積累的支付寶，形成了一套風險交易判斷的模型，再通過強大的計算能力，在150毫秒以內就可以對交易做出判斷。

2017年3·15曝出人臉識別的問題後，支付寶對其進行迴應，表示“支付寶的人臉識別準確率超過99.6%，結合眼紋等多因子驗證，準確率能達到99.99%，超過肉眼識別97%的準確率”，還會針對使用者進行活體檢測演算法檢測。而這也不過是整個系統風控中的一個環節。甚至支付寶還表示，即便出現低概率的事件也會進行賠付。這樣的承諾很難讓人不動心。

在7月份，資損率降到百萬分之一時，井賢棟則表示除了智慧風控大腦進行風險識別外，還通過運用‘人臉+眼紋’等生物識別技術使使用者身份識別率則達到99.99%，超過人眼的97%。”當然在此之外，支付寶連聯合其他部門開展了合作。

而如今宣佈的千萬分之五的概率，則得益於AI。螞蟻金服表示，“支付寶的風控技術能力已全面進入AI時代。第五代風控引擎AlphaRisk由AI智慧驅動，實現自學習和自適應，不僅提升了風險識別能力，也提升了風控效率和標準化程度。”

在9月份ATEC大會上，支付寶就表示將將其金融科技全面開放。如今在ITU大會上制定標準，無疑將對進一步降低金融風險。對螞蟻金服本身來說，也有助於提高其形象地位。你覺得呢？