如何防控网络支付风险？尤其是在 “双十一”零点这样的尖峰时刻 ， 电子支付平台不仅要处理超过五十万笔/秒的洪峰般交易 ， 更要保障安全 。 要迅速辨识出躲在交易背后盗用他人账号的“黑手” ， 可谓难上加难 。
对此 ， 中国工程院院士蒋昌俊在近日举行的“上海人工智能大讲堂”上接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）采访人员专访时表示, 网络交易中骗子的骗术各种各样 ， 而且会不断更新 ， 不过监管者如果能够盯着正常用户的正常行为 ， 抓住这个规律识别异常就能做到以不变应万变 。 ”
蒋昌俊在2021年当选信息与电子工程学部院士 。 蒋昌俊长期致力于网络金融安全研究 ， 是我国该领域带头人 。 他创建了并发系统行为理论 ， 攻克了交易风险防控瞬时精准辨识的重大技术难题 ， 主持建立了我国首个网络交易风险防控体系、系统及标准 ， 并成功应用于网络经济、数字治理等多个领域 。 蒋昌俊现任同济大学特聘教授 ， 同时也是中国人工智能学会监事长、中国云产业创新战略联盟副理事长 。
现如今中国的互联网交易规模庞大 ， 中国市场已然成为全球最大的数字支付市场 ， 网络金融对国民经济发展具有重大意义 ， 这使得网络交易的风险防控也成为国家金融安全的重要组成部分 。 近年来 ， 金融欺诈、跨境洗钱、贸易逃税等有组织、有规模的地下诈骗产业已然形成 。 据不完全统计 ， 2020年我国金融诈骗犯案人数约160万人 ， 金额4687亿元 ， 网络诈骗严重威胁网络金融安全 。
在巨大的交易流量中 ， 如何把恶意交易“既快又准”地辨识出来？
“难点一方面在于 ， 以前的风控以身份认证为核心 ， 很难甄别身份盗用和交易欺诈；另一方面 ， 交易欺诈呈现高隐匿多变性增长趋势 ， 面向特定场景（比如支付）的风控技术 ， 难以应对网络交易跨行业组合欺诈 ， 缺乏普适性和系统性 。 ”蒋昌俊表示 。
在上海人工智能大讲堂上 ， 蒋昌俊从如何解决网络交易的高并发、高时效、高辨识三个特性角度 ， 介绍了我国首个互联网交易风控体系建立的全过程 。 蒋昌俊表示 ， 核心思想即“以不变应万变” 。
首先是网络交易的高并发性 。 “我们现在看到网络交易系统有多用户并发访问、多业务并发操作、多进程并发处理等特点 ， 可以概括为网络并发系统行为 ， ”蒋昌俊表示 。 而并行计算机是基于顺序计算的经典计算机模型方法 ， 像搭积木一样搭成并行实时的过程 ， 难以分析网络并发的系统行为 ， 需要构建全新的并发系统行为理论 。
蒋昌俊谈到 ， 通过对并发系统行为的一些性质 ， 包括行为相关性 ， 一致相关 ， 受控相关等的分析 ， 即可为后续并发调度和行为认证建立理论依据 。
蒋昌俊为网络并发系统的行为分析奠定了理论基础 ， 填补了经典的乔姆斯基层级体系所不能刻画系统并发行为及其能级的空白 。 具体而言 ， 他提出并发语言识别器的PN机模型与并发语言产生器的矢量文法 ， 创立网络并发系统的PN机理论 ， 构建了刻画并发系统行为能力的层级谱系 ， 阐明了并发系统交互协同中的行为相关性关系 。
同时 ， 互联网交易流量巨大 ， 且瞬时突增 。 对此 ， 蒋昌俊提出“以静制动”策略 ， 即以静态业务横切分解 ， 制导动态数据的实时并发计算 。 在此基础上 ， 再对数据流业务网络进行解耦 ， 分解成最小不可分解的子网 ， 以提高实施并发性 。 另外 ， 在优化并发系统的计算环境方面 ， 通过建立一系列双匹配的BM算法 ， 以及时间约束下的一些调度算法等 ， 通过动态优化配置 ， 进而实现“高时效” 。