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這樣的事每天在英國各地都會上演：一個顧客在雜貨店用信用卡結賬，收銀員卻說該卡被拒，可是買的東西都已經裝好了，尷尬可想而知。可是該卡的信用額度良好，PIN碼也正確，顧客在此前已經購買了許多其他東西，現在信用卡刷不了真的很莫名其妙。
對于金融服務行業來說，這些“誤判”已經成為越來越大的問題。不僅客戶和商家煩惱，還需要工作人員驗證身份和解鎖卡。
每一個金融服務公司都聲稱它們有專門的欺詐檢測系統，能夠區分正常使用和詐騙，但不能保證國內用戶的卡不會無故被拒。不管這些系統聲稱自己是如何復雜，事實上，這些誤報已經了表明系統內部存在問題。
于是，為了解決系統平臺的問題，一家劍橋成立的公司推出了自適應行為分析技術，它可以更準確地判斷交易的好壞。該公司是Featurespace，其銷售的平臺使用ARIC引擎和機器學習系統，旨在監測復雜事件的微小細節是否出現異常。
最近另一個劍橋創辦的企業，谷歌的DeepMind舉世矚目，該公司也使用機器學習的概念和貝葉斯統計學。該系統通過機器人和人類冠軍的圍棋比賽聲名大噪，但我們只是見識了一點它的威力，因為機器在未來十年將滲透到巨大的決策系統的陣列中。
Featurespace十年前是劍橋大學的概念項目，由David Excell（公司CTO）和Bill Fitzgerald 教授（2014年4月去世），公司的發展一直是緩慢而穩定，同時也證明該公司很賣力。由于在2012年任命了新的CEO，Martina King，公司實力似乎明顯加強了。2014年，投資者組成了財團，共融資450萬美元，其中包括劍橋著名的公司Autonomy聯合創始人Mike Lynch。
在談話中，Martina顯然非常忙碌（在漫長的職業生涯中曾領導雅虎英國和Capital Radio），她熱情又體貼，很討人喜歡。工程師有時會局限于技術細節，但Martina對Featurespace的愿景卻很清晰、簡潔。
“當你在做新的、與眾不同的東西，獲得人們的認同是需要一定時間的。之后，他們才知道有一個更好的辦法，”Martina說，她堅定地認為，盡管自適應行為分析曾經是一個深奧的實驗室技術，現在大家的看法都開始改變了。”這是口口相傳的結果。”
Martina通過Mike Lynch，認識了Featurespace聯合創始人Fitzgerald教授。盡管他于2014年去世了，至今她談起教授都滿是想念，十分失落。
另一方面，Martina對銀行所使用的欺詐檢測系統不敢恭維。”他們[金融服務]已經失去了這么多錢，”她嘆息.“這些攻擊如此復雜，你根本無法預測他們的下一步。”
幾年間，誤判和漏判詐騙的問題、顧客的不滿，已經從不便成為一個重要問題了。但是傳統系統為什么一直掙扎？Martina認為原因很簡單，他們的欺詐檢測規則是基于已知模型模式的。只要新的東西出現，會導致系統崩潰或者管理變得昂貴。所以檢測欺詐行為最終向昂貴、人工處理發展。
ARIC模擬真實世界更詳細的欺詐，通過了解事件的來龍去脈從而發現異常。這是一個理解現實世界已在各種形式的計算機安全獲得牽引力的理論，但不表明，成功實現其是微不足道的。
“這是很難做到的，你需要真正深入了解統計分析，并在企業范圍內提供這方面的分析，”Martina說。“我們已經在許多方面創建了市場。 直到最近沒有人談論機器學習。”
它的強度就在于所有的事件，包括欺詐，是由或代表人類執行的。這給了貝葉斯數學支撐，和ARIC在其搜索不僅把握理解一個事件的意義，而且預測可能出現下一個是什么。
Featurespace面臨的挑戰是單純為了更好地檢測欺詐，更便宜，速度更快。
“當我早晨醒來，我想怎么能縮短時間呢？”
Martina估計全球僅是應對誤報成本可能達到 64億美元，這個數字占了真實欺詐很大一個比例。如果解決欺詐變成了沉重的負擔，那么問題急需解決。
“我們知道Featurespace可以減少70％的警報，所以并不需要那么多人處理誤判了。”Martina說。
該公司已有越來越多客戶了，Martina特別自豪的是，它在2015年和移動支付處理器Zapp簽訂了五年合同，Zapp與Barclay在英國共同合作。Featurespace每秒處理數千次交易，證明了其技術深度和廣度。
ARIC也被用于美國一家大型銀行，以及一系列其他的金融機構，不過Martina是不能透露公司名字，出于競爭原因為其產品保密是必要的。
最終決定公司持續增長的并非單純是它的客戶名單，而是異常檢測本身的整場狀態。隨著跟隨著十年前Autonomy開拓的道路，DeepMind現在舉世聞名，Featurespace也集天時地利人和于一身。
在千鈞一發之際，劍橋已超越了其聲譽，即有趣的計算機科學和聰明的數學之地，并確立了其作為世界上最重要的機器學習中心之一的地位。Martina認為，計算機被善加利用，不僅是為了讓世界的工作方式不同，而且是為了更好的方式。否則，電子商務會因為自己無法提供可靠交易而慢慢下沉。
圖文via techworld
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