提升反欺诈效果看关联图谱在风控领域应用

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智能反欺诈时代,人工智能和大数据已成为提升反欺诈效果的重要基础。金融反欺诈的技术方式由最初的名单体系、专家规则、再到机器学习建模、关联图谱,在见证科技进度的同时,欺诈分子层出不穷的欺诈手法也在不断创新升级。图数据库可视化智能分析关联图谱是邦盛科技的核心技术产品之一,是基于大数据平台的图数据库可视化智能分析产品。通过批式计算引擎Spark和流式计算引擎流立方,经过多维度的数据挖掘,计算图谱中各实体间关系,实现秒级数据运算和数据可视化,并以图谱的可视化提供给用户的图形分析探索工具。同时,邦盛科技关联图谱内置图算法,拥有社团划分、涉黑概率预测、重要顶点发现等智能化手段。智能化图谱有效帮助业务人员获得风险洞察力和追踪溯源能力,全面提升反欺诈风控能力,降低业务成本,让欺诈者无所遁形。金融反欺诈场景应用

申请反欺诈

在信用卡申请、个人信贷、小微贷、消费贷等业务场景,欺诈者通过共用电话号码、联系人手机号等,组合创建多个合成身份,由于拥有共用的信息,欺诈者通过这些信息构成欺诈环。我们可以根据重要字段进行图设计,通过图搜索可快速发现欺诈环,识别图中异常信息、欺诈团伙和可疑申请者。

交易反欺诈

根据客户间的关系数据及交易数据等,利用图设计、图规则等,来分析实体与实体间的关联关系。交易反欺诈识别,可从身份证,手机号、设备指纹、IP等多重维度对持卡人的历史交易信息进行自动化关联分析,识别出可疑人员和可疑交易。资金链路分析,通过资金流向找出最终受益人/可疑人。

车险反欺诈

从人、车、事故三个角度出发,从海量数据中提取车辆、驾驶员的历史出险信息,投保人的投保信息、理赔等信息,提取重要字段进行图设计,构建车险关联图谱,可以帮助保险公司核赔?员可视化识别故意骗保者、欺诈者和团伙预谋性骗保等。

反洗钱

在反洗钱或电信诈骗场景,关联图谱可精准追踪卡卡间的交易路径,从源头的账户/卡号/商户等关联至最后收款方,识别洗钱/套现模式和可疑人员,并通过可疑人员的交易轨迹层层关联,分析得到更多可疑人员、账户、商户或卡号等实体。

企业内控

在内控场景的经典案例里,中介人员通过制造或利用对方信息的不对称,将企业存款从银行偷偷转移,在企业负责人不知情的情况下,中介已把企业存在银行的全部存款转移并消失不见。通过建立企业关联图谱,可将信息实时互通,发现一些隐藏信息,寻找欺诈漏洞,找出资金流向。

企业风险管控

利用图谱融合企业基础数据、投资关系、任职关系、专利数据、招投标数据、招聘数据、诉讼数据、失信数据、新闻数据等,构建企业关联图谱。利用图计算构建企业风险评估体系,有效规避潜在的经营风险与资金风险。基于投资、任职、专利、招投标、涉诉关系,以目标企业为核心向外层层扩散,形成一个网络关系图,直观立体展现企业关联信息。智能化图谱优势现实社会织起了一个庞大而复杂的关系网,比起传统的关系型数据库,关联图谱更擅长建立复杂的关系网络,当我们涉及到多层次的关联查询时,基于关联图谱的查询效率会高出几千倍甚至几万倍,它能支持海量、复杂、多变数据的关系运算,而且运算性能非常高。自然表达现实世界实体及关联关系图是一种用点来代替实体,用边代替实体间关系的语义网络。通俗来说,关联图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,它能够很自然的表达现实世界中的实体及其关联关系,它提供了站在关系的角度去分析问题的视角。因此,从关系视角去分析风险具有很强的可解释性。从单点视角扩充到全局视角不同于其他的反欺诈技术,关联图谱突破了单一信息的视角,通过全网关系视图,能够知晓甚至推断某个实体(即节点)在全部关系网络中所表现出的特征,从而将反欺诈的视角从单一视角扩充到全局视角,更容易发现隐藏在某些关系下的欺诈者和欺诈手段。由点及面挖掘知识体系关联图谱的核心是图。关联图谱是以实体关系实体(如账户登录设备)的形式表示的各个事实的集合。以实体为点,关系为点之间的边,构成了图。关联图谱的实际功能是查看整体:遵循一系列边、分析邻域或分析整个图。这样就推断或推理出新的关系。适应变化的业务需求业务场景的数据来源多种多样,数据格式也五花八门,而图的实体关系实体及键值对的存储,使得不同来源且结构不同的数据整合在一起,灵活的数据模型可适应不断变化的业务需求。提升反欺诈智能化水平关联图谱基于图论,借助图数据库,实现了很多图算法。如社团发现算法,以每个节点所属的社区、层级信息及欺诈标识作为每个节点初始的社区信息,运行平衡标签传播过程得到每个节点最终所属社区,再根据是否归属共同社区划分网络,根据传播获得的欺诈标识划分欺诈团伙,识别“个体正常”但属于欺诈团伙的行为和数据。关联图谱作为技术能力全方位向邦盛科技的各产品线输出,亦可作为单独产品输出。风控是一场无硝烟的战争,邦盛科技不断加快技术及产品迭代,将创新、领先的金融科技技术应用于金融机构业务场景,提升金融服务效率和水平。

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