這是一個每天都可以在金融交易中上演成千上萬次的場景：用戶嘗試使用信用卡為自己在便利店購物消費，但返回的卻是“拒絕”的信息。這張卡完全在透支限額之內，PIN碼也是正確的，用戶在上周才使用這張卡完成了數次購買，但仍舊沒有辦法繞過這個信用卡無法消費的現實。
對于金融服務行業而言，這些“假陽性”已經成為了一個日益嚴重的問題。一方面，它們讓用戶和商家雙方都十分煩躁，另外一方面，它們要求行業進行必要的手動干預，來認證用戶并解開對問題卡片的封鎖。
每家金融服務企業都會宣稱自己擁有專業化的欺詐檢測系統，足以將欺詐行為和合法使用行為分離開來，但是在英國，幾乎所有用戶都遇到過在各種場景下卡片被錯誤拒絕的情況。這意味著有些地方出了毛病。
深度學習
在這個充斥著各種欺詐平臺的世界上，一家位于劍橋的初創企業正推銷一種被稱為自適應行為分析 (Adaptive Beavioural Analytics) 的技術。公司認為，該技術可以更準確地判斷交易合法與否。該公司名叫 Featurespace，它銷售的平臺使用ARIC引擎。這是一種機器學習系統，旨在通過復雜事件的微小細節來監測異常。
該領域因另一家劍橋創辦的企業：谷歌DeepMind而在近期大放異彩。DeepMind在技術中也使用了機器學習的概念和貝葉斯統計。該系統以計算機戰勝人類圍棋冠軍為宣傳噱頭，但它的實力的確是一個窗口。機器將在未來十年內神偷到一大批決策系統當中。
十年前，大衛·杰克里 (David Excel，現任CTO) 和比爾·菲茨杰拉德 (Bill Fitzgerald，于2014年4月去世) 教授在劍橋大學開發了一個概念項目，這成為了 Featurespace 公司的基礎。此后，該公司的發展歷程一直緩慢而穩定， 但也具有一家初創企業證明自己理念的雄心壯志。自從公司在2012年任命了新首席執行官瑪蒂娜·金 (Martina King) 之后，公司的步伐似乎已經明顯加快。在2014年，該公司獲得了一輪300多萬英鎊（約450萬美元）投資，投資人中包括劍橋的著名校友、Autonomy公司創始人麥克·林奇 (Mike Lynch)。
在談話中，公司CEO瑪蒂娜顯然很忙（她之前在自己漫長的職業生涯中曾執掌雅虎英國和Capital Radio）。她不講行話，十分熱情親切。工程師們經常會被技術細節鎖住陣腳，但瑪蒂娜對 Featurespace 的愿景則足夠清晰簡單。
“當你在做全新的工作時，需要時間來讓人們團結在一起，并告訴他們有一個更好的做事方法。”瑪蒂娜堅定地相信，自適應行為分析作為一項曾經十分深奧的實驗室技術，能夠受到如今人們完全不同的對待。
“這是口碑。”
瑪蒂娜是在邁克·林奇將她介紹給聯合創始人菲茨杰拉德的時候第一次接觸到 Featurespace 的。盡管菲茨杰拉德已經在2014年去世，但仍然能夠感受到瑪蒂娜對他的懷念。
瑪蒂娜對銀行使用的欺詐檢測系統的失敗不太滿意。 “他們（金融服務）已經丟了這么多錢。攻擊是如此復雜，你無法預測它們究竟會是什么。”
假陽性（即漏掉真正的欺詐）和客戶不滿意的問題已經在短短幾年內從不方便的小事發展成一個重大事件。但為什么傳統系統會遇到問題？瑪蒂娜稱，這類系統只是基于欺詐檢測規則，對已知模式進行建模。一旦有異常情況出現，傳統系統不然完全無法使用，不然管理成本變得昂貴。檢測欺詐最終是一個復雜的手動過程。
ARIC的自適應行為分析更加詳細地模擬了欺詐的真實世界，通過將事件放入上下文來理解異常。這是一種理解現實世界的理論，它在計算機安全的其他領域遭到了一些挫折，但這并不意味著該技術可以被輕易忽略。
這是很難做到的。你需要在統計建模方面有一些真正深入的知識，并能將其在企業規模實現。我們在許多方面創造了市場。（直到最近）沒有人在談論機器學習。
其優點是所有事件，包括欺詐，都是由人或代表人執行的。這讓以貝葉斯數學為支撐的ARIC不僅能在搜索中理解理解事件的意義，而且還能預測接下來可能發生什么。
Featurespace 的挑戰僅僅是使欺詐檢測更好、更便宜和更快。
“當我早上醒來時，我在想如何能夠縮短時間？”
她估計單獨應對假警報的全球成本可能為64億美元（40億英鎊），這一數字已經能夠與真正的欺詐相提并論。換句話來說，在解決欺詐的過程中，面向欺詐的解決方案正變得像它要解決的問題一樣繁瑣。
“我們知道我們可以減少70％的警報，所以你不需要那么多的人來處理被規則擋在門外的客戶”，瑪蒂娜說。
未來
公司的客戶名單不斷壯大。盡管瑪蒂娜對于2015年與移動支付處理商Zapp共同為英國巴克萊銀行推出的的五年期交易倍感自豪。每秒處理數千次轉賬，這凸現了 Featurespace 的技術規模，屬于一項筆墨濃重的能力證明。
ARIC也正被一家大型美國銀行使用，雖然由于競爭原因需要產品保密，瑪蒂娜不能指明該公司以及一系列其他金融機構具體是誰。
歸根結底，決定公司持續增長的不僅僅是其客戶名單，而是整個異常檢測領域本身的狀態。 DeepMind 現在已經世界著名，而沿著 Autonomy 十年前建立的一條路徑，Featurespace 正在正確的時刻在正確的地塊上建造房子。
在時間的烙印中，劍橋超越了它作為計算機科學和數學頂級機構的聲譽，并已成為世界上最重要的機器學習中心之一。 計算機將被善用，它們不僅僅能使世界以一種不同的方式工作，還能提供一種更好的方式。 沒有這一點，瑪蒂娜可能會說，商業將慢慢沉沒在無法可靠交易的地獄中。
“市場已朝著我們的方向發展。”
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