敖翔 | 智能金融风控发展的“年轻叙事”

当全球金融业与互联网深度融合，日均逾万亿美元的金融交易被压缩为毫秒级的数据流，风险的传播速度其实早已远超传统监管的响应能力——这是现代经济社会拔节生长难以避免的阵痛，却也暗藏破立并举、化危为机的实干机遇。中国科学院计算技术研究所（简称“中国科学院计算所”）研究员敖翔长期以来的研究，便直指这一核心问题：聚焦面向金融安全的网络数据挖掘，他基于多模态数据融合的自监督机器学习建模范式，深度挖掘和分析用户网络行为数据，显著提升了机器学习模型在信贷欺诈、证券监管等关键任务中的泛化能力。“发现金融风险的本质，就是识别和放大蛛丝马迹的线索。”他说。

▲敖翔

毫不夸张地讲，在全球金融网络高度耦合的今天，一次隐蔽的欺诈行为可能触发跨市场连锁反应。“攻与防的博弈正在被重构。”以数据驱动、算法主导的“纵深防御”体系，也因此上升为国家战略能力的关键组成——智能化的金融风控成为现代经济体系的“免疫系统”，可实时识别异常、阻断传染、预判系统性危机。“我们团队正在不断推进与金融监管机构和互联网平台企业等单位的合作，力求从金融行业智能化转型的一线持续获取亟需解决的风险问题。”敖翔说。

“勇攀智高点”

在我国推进金融安全自主可控、强化数字基础设施韧性的战略背景下，构建高精度、低延迟、可解释的智能风控模型，已成为高水平科技自立自强的关键战场。从静态规则到动态模型，从单点防御到体系化预警，金融风控的模式也正在经历范式跃迁。例如当下，电信诈骗已从“广撒网”转向高度智能化、对抗化的攻防博弈——攻击方不断演化话术、切换账户、模拟正常行为以规避检测；防御方则需在毫秒级窗口内完成对隐蔽异常的识别与拦截。而其中核心，正是在这场动态博弈中构建具备“感知—推理—响应”闭环能力的智能防线。由此可见，“相关研究不仅关乎个体资金安全，更是国家金融基础设施韧性的关键一环”。这并不是对相关从业者工作的刻意渲染，而是如敖翔一般的青年学者每时每刻都在面对的时代必答题。

不过，这些科技报国的情结放在十数年前的敖翔身上，未免有些太过沉重。即便作为中国科学院子弟，科研对于少时的敖翔来讲，也只是对家人忙碌的旁观，以及从小开始住校，每逢假期就能收获与众不同的社会实践的喜忧参半。“那时候不太能理解科学是什么，也不能做什么，只能跟着家里人当玩一样做些力所能及的事情。但通过外公和母亲的讲述，确实觉得他们的工作特别有意义，好像确实有什么在因为他们的付出而发生着改变。”这个念头便成为他踏上科研道路的开端。

考入浙江大学是敖翔多年努力读书的结果，也是他深思熟虑后的选择。“我知道浙江大学是国内最早开展人工智能研究和教学的高校之一，并且发展势头非常强劲。”虽然21世纪初，我国人工智能领域远未迎来“黄金岁月”，但“驭势者胜”，敖翔早已开始根据自己的兴趣在相关领域探索。至于后来回到中国科学院系统，他也直言除了对家乡熟悉环境的留恋之外，也有一部分源于家里长辈的耳提面命。

不过，作为生而逢时的新时代青年，长辈的殷切希冀也曾激起敖翔短暂的“叛逆”，在攻读博士的5年里，极为精彩的课余生活成了印刻在青春扉页上的难忘记忆。但时代呼啸前行，机遇稍纵即逝， 心怀梦想的人不可能沉迷在享乐里。所以，2012—2013年是敖翔驻足回望时重要的时间注脚，因为那一年，他以“只争朝夕”般的努力短时间内研读了自己博士研究课题所在领域20年以来所发表的几乎全部论文，并逐一复现其中算法。而后，在导师何清研究员的指导下，从中选“有用”、弃“无用”，很快就在国际顶级学术会议上发表了自己在数据挖掘领域的首篇学术成果。

“算法即防线”

博士毕业后，敖翔顺理成章留在中国科学院计算所，继续深耕数据挖掘与复杂系统建模领域。但长期聚焦于异常检测和模式发现算法研究的他一时尚未明确应用场景的突破口，直到受到蒋昌俊院士的启发。长期致力于网络金融安全与风险防控的蒋昌俊院士指出其方法在反欺诈攻防博弈中的潜在价值。“算力、算法和数据三位一体，这是数字经济时代的新动能。过去，网络金融安全几乎是没有保障的，但危险时有发生，所以我们需要逐步将传统规则抽象化、离散化，变成一种人类的行为模型。”

▲2025年11月ACM国际金融人工智能大会（ACM ICAIF）上，敖翔（左三）与大会主席蔡达成（Tat-Seng Chua）教授（左二）合影

这次书香中的关键相遇，道出了一名攻坚者渴望探明的因果，也顺势成为敖翔科研方向的重要转折点。“刻意作恶的人也会随科技发展不断迭代自己的技术与手段，这可以看作一个相互对抗的过程，所谓‘道高一尺，魔高一丈’。因此我们还有太多的事情要做。”由此，在中国科学院计算所领导的大力支持下，他得以牵头组建交叉团队，将算法研究与真实金融风控场景深度耦合。依托智能算法安全全国重点实验室，他逐步构建起面向对抗性环境的智能风控框架，不仅实现了从“实验室模型”到“生产级系统”的跨越，更在攻防迭代中锤炼出兼具前沿性与实用性的技术路径。而在过程中，自然有广为人知的经济环境快速变化的风高浪急，却也有不为人知的独属于敖翔团队关于改革创新的矢志不渝。“只要选择了科研，加班就是常态，假期是基本没有的。比如过年，我们也是经常跟团队伙伴一起，或者快速休假，大年初二初三就回来加班。不过还好，都已经习惯了，反正人在家里也得赶稿子，毕竟期限不等人，所以一直以来也多亏了家人的支持和陪伴。”

也正是这样的日复一日、年复一年，才造就了更多通过挖掘网络数据，发现金融风险的创新性成果。带领团队，敖翔构建了面向金融风控的复杂用户行为挖掘与分析关键技术体系，实现了欺诈识别准确率与可解释性的双重突破。简而言之就是使机器不仅能“检测”欺诈，还能“揭示”数据中直指欺诈行为的关键线索。目前，敖翔团队已有部分技术成功应用于深圳证券交易所、蚂蚁集团、阿里巴巴、腾讯等多家机构与企业，在各自关键的风控业务中发挥了至关重要的技术支撑作用。而敖翔本人也入选了北京市杰青、北京市科技新星、中国科学院青促会、微软“铸星计划”学者，并当选中国计算机学会（CCF）杰出会员和CCF数字金融分会常务委员兼青工委主任。

而事业道路上每次满载而归的收获与成长，都应暗含重新出发的憧憬与力量，就像机遇和挑战总是相伴而生一般。所以，应时时保持主动识变的敏锐与应变求变的初心，既不能只盯住机遇而疏忽大意，也不能只看到风险而悲观懈怠，人生如是，做科研亦然。最近，敖翔便透露团队又与时俱进，提高自我要求，将目光投向了新目标、新方向——网络直播间，“这里几乎已经演变成了金融欺诈的新温床，各种黑灰产业通过开直播引流到站外实施诈骗，危害严重，损失巨大。而且往往直播一关，人影难见。我们跟某直播平台的风控团队积极开展合作，基于直播间日志首次提出了一种基于多实例学习的直播间欺诈预测模型。初步测试显示，准确率比他们现在用的线上模型提升了5%以上”。目前，最新成果形成的学术论文已发表于数据挖掘国际顶级会议。

不仅如此，在敖翔承研的北京市自然科学基金青年基金重点项目中，他还进一步聚焦“AI（Artificial Intelligence）- HI（Human Intelligence）”协同的金融大数据挖掘理论与关键技术，以大语言模型（LLM）为核心驱动力，构建出“人—大模型—小模型”的协同机制，以推进“智能化科研”范式在金融风控中的具体实践。

在金融安全日益成为大国博弈焦点的当下，“以算法为砖石，构筑起一道看不见却至关重要的防线”已成为当下的迫切需求。金融风控也早已超越技术范畴，成为守护国家金融命脉的战略支点。由此，无声的攻防战场上，敖翔与新一代科研人将继续埋首在代码深处，筑牢大国金融的数字堤坝，用硬核技术诠释新时代科技青年的担当与锋芒。