近年来，随着信息和网络技术的进步、社会消费方式和交易习惯的转变，中国互联网金融交易得到了快速发展，尤其是在普惠金融推进之下，市场空间和发展潜力被进一步放大。2016年，中国互联网经济占国民生产总值的比重为6.9%，居世界第二位。在未来相当长一段时期，中国互联网经济将继续保持快速、稳定增长势头，对国民经济的可持续健康发展具有重大战略意义。
在互联网经济快速发展过程中，交易欺诈问题日益严重，而现有风控技术以身份认证为核心，难以应对攻击者通过骗取或者窃取用户的身份认证信息、骗过身份认证实施的非法行为；同时，主要面向特定的应用场景，如支付风险，缺乏普适性和系统性，难以应对各种网络交易跨行业组合欺诈的一致博弈性等共性问题，难于保证用户金融资产和个人信息安全。
2006年10月，两位好友到我的实验室交流。他们知道，我一直做并发系统理论工作，希望能为网络交易反欺诈提出新的方法。当时，针对这一问题，应用的主要是传统网络安全技术，效果不理想。传统网络安全技术主要对付“强攻”，而现在面临的核心问题是对付“智取”，也就是如何应对攻击者通过骗取或者窃取用户的身份认证信息，骗过身份认证实施的非法行为。
通过一段时间思考，我想到了当年在做博士论文时建立的网络并发系统的PN机行为理论以及在博士后报告中提出的基于PN机行为理论的并发程序验证方法。结合网络交易的特点，我逐步形成了网络交易系统的行为分析和认证方法并带领团队与支付宝合作研制了大规模分布式的交易支付风险实时防控平台与专用设备。在此基础上，我们将指标相关的逻辑分析与数据量化的模型计算相互融合与嵌入，形成系统科学的分析方法，创新性地提出了交易系统指纹验证、交易异常智能普检、专诊、会诊的递阶诊断云技术体系及风险智能分析方法，变专用技术为共性技术，建立了一套风控共性方法库，研制了一批风控工具集，建立了网络金融风控云平台，有效地解决了反欺诈一致博弈性和风控技术普适性问题，使得中国在该领域的技术达到国际领先水平，显著地提升了中国在互联网产业的国际地位。我们的研究成果得到国际多位院士的肯定评价，获得2016年国家科技进步二等奖等奖项，入围2019年乌镇世界互联网大会成果案例集。该项技术成功应用于支付、保险、网安、贸易、电商、银行等多个领域，取得了显著的经济和社会效益。
回顾30年来的科研历程，我深切感受到，基础创新是破解科技难题的法宝。当今时代，科技发展日新月异，面对科技创新的挑战，我们要更加重视基础创新，要不断回顾领域发展历史，梳理演进脉络，找准切入点，开阔思路、大胆创新、严谨求实，着力求解难题。
随着大数据和人工智能技术的兴起，网络交易风险控制面临新的发展机遇。近年来，《自然》和《科学》报道了人工智能取得的重大进展成就，特别是深度学习正被应用于科学、商业和政府等领域，对信息科学领域的发展起到了重要推动作用。
当前，人工智能发展方兴未艾，基础理论研究和技术研究热度空前。中国学者和企业在网络信息服务应用方面的研究已取得了一系列成果，在此基础上，如果能够在基础理论和具有重要应用前景的技术问题上提出原创性的主流方法和核心算法，无疑将推动中国网络信息服务技术实现跨越式发展。随着大数据和深度学习在网络信息服务应用领域的不断深入，互联网基础设施的不断完善和提升，应用创新和商业模式创新层出不穷，互联网企业掀起新一波信息服务浪潮，消费互联网迅猛增长，产业互联网发展步伐进一步加快，互联网加速向金融、交通、教育、影视等传统领域渗透，人工智能技术在智能交通、互联网金融、智慧医疗等领域已取得了一些初步应用成果。可以预见，大数据、人工智能新的模型和技术将广泛地应用于各个领域，尤其是网络信息服务，必将对人类的生产方式和生活方式产生更深远的影响。
（作者为中国人工智能学会监事长、同济大学副校长、教授、英国布鲁诺尔大学名誉教授。）
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