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图数据库应用系列(一):金融智能风控

發(fā)布時(shí)間:2025/3/19 数据库 19 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 图数据库应用系列(一):金融智能风控 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

導(dǎo)語

圖數(shù)據(jù)庫是一種新型的NoSQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),使用圖論(GraphTheory)的“圖”作為數(shù)據(jù)模型,將實(shí)體表示為圖的節(jié)點(diǎn),實(shí)體間的關(guān)系表示為圖的邊,能夠直接揭示事物之間關(guān)聯(lián)關(guān)系。

圖數(shù)據(jù)庫解決了困擾數(shù)據(jù)庫界已久的復(fù)雜關(guān)聯(lián)(多表關(guān)聯(lián))難題,善于處理海量的、復(fù)雜的、互聯(lián)的、多變的網(wǎng)狀數(shù)據(jù),特別適合于高效治理異構(gòu)大數(shù)據(jù)、深度挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以及推理預(yù)測(cè)隱性關(guān)聯(lián)關(guān)系。

圖數(shù)據(jù)庫作為一種新興的大數(shù)據(jù)、人工智能底層支撐技術(shù),相關(guān)應(yīng)用介紹資料較少。為此,我們特別策劃推出了“圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)用”系列文章,將以創(chuàng)鄰Galaxybase圖數(shù)據(jù)庫為例,向您介紹圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)在各行業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮的重要作用和帶來的客戶價(jià)值。

金融新風(fēng)險(xiǎn)層出
圖數(shù)據(jù)庫助力智能風(fēng)控

在經(jīng)濟(jì)和科技高速發(fā)展的今天,黑產(chǎn)、不法分子、投機(jī)分子等繞開監(jiān)管的犯罪手段不斷升級(jí),金融機(jī)構(gòu)越來越多地面臨著復(fù)雜化、規(guī)模化、隱蔽化的風(fēng)險(xiǎn)威脅。例如,新型信貸欺詐中,犯罪分子利用合法的信息(如以招工名義大量收取到的身份證)成功獲批信用卡,以此來非法套現(xiàn)并將套現(xiàn)資金用于放貸,或者待信用卡額度養(yǎng)高后最大程度的使用完信用額度,然后銷聲匿跡,給金融機(jī)構(gòu)造成塌方式損失。由于團(tuán)伙中的個(gè)體偽裝得與普通賬戶無異,因此十分難以被提前偵測(cè)出來。又如,企業(yè)為了滿足授信要求,通過各種關(guān)系人和關(guān)聯(lián)企業(yè)進(jìn)行相互擔(dān)保,出現(xiàn)聯(lián)保、互保、循環(huán)擔(dān)保等情況,形成復(fù)雜的“擔(dān)保圈”。一旦某個(gè)企業(yè)因資金鏈斷裂無法償還貸款需要擔(dān)保人償貸,則風(fēng)險(xiǎn)會(huì)在圈內(nèi)企業(yè)擴(kuò)散,容易產(chǎn)生連鎖反應(yīng),甚至引發(fā)區(qū)域性乃至系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn) 。去年上半年,因擔(dān)保圈內(nèi)企業(yè)爆發(fā)債務(wù)危機(jī)就引發(fā)了山東省的地?zé)捚髽I(yè)倒閉潮。由于擔(dān)保圈所涉及的相關(guān)債權(quán)債務(wù)關(guān)系具有復(fù)雜性和隱蔽性,要做到及時(shí)、有效的檢測(cè)十分困難。再比如,為黑社會(huì)、毒品/走私集團(tuán)、貪污腐敗者、恐怖份子等不法人群洗錢的地下錢莊為了將非法收益與其來源分開,會(huì)最大限度分散交易賬號(hào),并通過多層金融交易掩飾線索和隱藏身份,交易層級(jí)可多達(dá)十幾層甚至數(shù)十層,形成了非常復(fù)雜的交易網(wǎng)絡(luò)。由于洗錢過程復(fù)雜、所涉關(guān)聯(lián)交易數(shù)量龐大,給監(jiān)管和追查帶來了巨大挑戰(zhàn)。

可見,無論是對(duì)私業(yè)務(wù)還是對(duì)公業(yè)務(wù),金融風(fēng)控都不得不面對(duì)多角色、多賬號(hào)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系。然而,這些關(guān)聯(lián)關(guān)系涉及到的數(shù)據(jù)量之大、跨越維度之多、關(guān)聯(lián)深度之深,對(duì)于傳統(tǒng)技術(shù)手段來說是幾乎不可能完成的任務(wù)。而這正是圖數(shù)據(jù)庫能夠大顯身手的用武之地。

1.Galaxybase火眼偵測(cè)“欺詐閉環(huán)”

新型的信貸欺詐團(tuán)伙十分難以偵測(cè):從單點(diǎn)看,嫌疑人的信息和行為均屬正常,只有把隱秘的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)當(dāng)作整體,才能發(fā)現(xiàn)存在的異常規(guī)律和潛在風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)反欺詐手段無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)此類隱蔽的團(tuán)伙組織并預(yù)先采取措施,而團(tuán)伙欺詐又往往損失巨大、難以追回。如圖,信用卡客戶“張三”、“李四”從單個(gè)賬戶信息、以及支付、還款行為來看都很正常,滿足提額條件。當(dāng)額度增加到預(yù)期水平時(shí),他們分別最大化地使用完信用額度,然后“跑路”,待銀行追要逾期款時(shí)已是“人去樓空”。欺詐申請(qǐng)人彼此之間看似無直接聯(lián)系,但由于欺詐團(tuán)伙要考慮犯罪成本經(jīng)濟(jì)性,這意味著他們需要重復(fù)使用相同的資源(如手機(jī)號(hào)、地址、聯(lián)系人、設(shè)備、公司等)來合成多個(gè)完整的虛擬身份,這些重用的資源便為我們追蹤他們,發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)賬戶之間的隱形關(guān)聯(lián)留下了線索。


欺詐環(huán)示意

利用Galaxybase圖數(shù)據(jù)庫,金融機(jī)構(gòu)可以跨部門、跨產(chǎn)品地整合各業(yè)務(wù)線中的實(shí)體及其元數(shù)據(jù)信息,構(gòu)建多觸點(diǎn)、全維度客戶關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖譜,立體、動(dòng)態(tài)地描繪賬戶個(gè)體特征、賬戶間直接/間接聯(lián)系、及賬戶群特征。通過環(huán)路計(jì)算、關(guān)聯(lián)規(guī)律分析、網(wǎng)絡(luò)社群發(fā)現(xiàn)等圖分析手段,結(jié)合對(duì)客戶個(gè)體及所屬群體特征的機(jī)器學(xué)習(xí),識(shí)別賬戶及賬戶間的異常關(guān)聯(lián)、交易模式,助力金融機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)定位惡意個(gè)體及其團(tuán)伙,在逾期行為發(fā)生前及時(shí)采取措施,規(guī)避巨額損。

2.Galaxybase慧眼識(shí)別“擔(dān)保圈”

企業(yè)信貸中的“擔(dān)保圈”所涉關(guān)系復(fù)雜,既包括復(fù)雜的資金往來網(wǎng)絡(luò),又涉及到因擔(dān)保、借貸、產(chǎn)業(yè)鏈上下游、管理層交叉任職、交叉持股等形成的盤根錯(cuò)節(jié)的關(guān)聯(lián)。

“擔(dān)保圈“的形成使原本沒有直接往來的公司變得息息相關(guān),圈內(nèi)一個(gè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)沿?fù)?dān)保鏈條級(jí)聯(lián)擴(kuò)散,引發(fā)圈內(nèi)其他企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn),甚至?xí)蔀檎T發(fā)區(qū)域性、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的導(dǎo)火線。

擔(dān)保圈示意

通過Galaxybase圖數(shù)據(jù)庫,金融機(jī)構(gòu)可以輕易以“實(shí)體-關(guān)系”的結(jié)構(gòu)將企業(yè)及其投融資、股權(quán)、擔(dān)保、供應(yīng)鏈、客戶、任職等多維關(guān)系及關(guān)系對(duì)象組織起來建立企業(yè)知識(shí)圖譜,再應(yīng)用連通圖挖掘、頻繁子圖挖掘、最短路徑等圖分析技術(shù)尋找相互關(guān)聯(lián)的企業(yè)集團(tuán)、隱性控制人、間接關(guān)聯(lián)企業(yè),并追蹤擔(dān)保鏈條。通過將企業(yè)上下游多度關(guān)聯(lián)企業(yè)和企業(yè)自身的信貸、資信、關(guān)鍵人及運(yùn)營(yíng)情況信息相結(jié)合,金融機(jī)構(gòu)能夠綜合全面地分析、評(píng)估擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn),定位潛在高風(fēng)險(xiǎn)群體和需要重點(diǎn)監(jiān)控的關(guān)鍵企業(yè),防范交叉違約和風(fēng)險(xiǎn)傳染,實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的貸前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和高效的貸后風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。


風(fēng)險(xiǎn)傳遞節(jié)點(diǎn)示意

3.Galaxybase天眼挖掘“洗錢網(wǎng)絡(luò)”

洗錢具備團(tuán)伙性、實(shí)時(shí)性、隱蔽性、手法多變等特征,傳統(tǒng)的基于靜態(tài)規(guī)則的反洗錢手段很難應(yīng)付。在和金融機(jī)構(gòu)的博弈中,犯罪分子不斷掌握反洗錢規(guī)則,有針對(duì)地進(jìn)行規(guī)避,洗錢手段變得更加復(fù)雜和多變,讓靜態(tài)規(guī)則的時(shí)效性越來越短。加之傳統(tǒng)的反洗錢往往依賴于大規(guī)模離線計(jì)算,通常有著很高的延時(shí),給犯罪分子留下了很大的逃脫時(shí)間窗。因此,打擊隱匿于龐大金融交易網(wǎng)絡(luò)中的洗錢團(tuán)伙成為了巨大挑戰(zhàn)。


洗錢網(wǎng)絡(luò)示意

不同于前述客戶知識(shí)圖譜和企業(yè)知識(shí)圖譜,銀行賬號(hào)間的交易網(wǎng)絡(luò)存在數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)更新快、數(shù)據(jù)會(huì)過時(shí)等特點(diǎn),這些都對(duì)圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理功能和性能提出了極高的要求。Galaxybase圖數(shù)據(jù)庫能夠存儲(chǔ)萬億點(diǎn)邊規(guī)模的賬號(hào)交易網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)百萬節(jié)點(diǎn)的毫秒級(jí)查詢響應(yīng),支持大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)插入實(shí)時(shí)計(jì)算,能夠高效刪除過期數(shù)據(jù)。通過將賬號(hào)個(gè)體轉(zhuǎn)賬行為規(guī)律、賬號(hào)特征數(shù)據(jù)和賬號(hào)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)打通,金融機(jī)構(gòu)可以結(jié)合監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)打造多層動(dòng)態(tài)的風(fēng)控體系,降低洗錢賬戶的誤報(bào)率和漏報(bào)率,有效發(fā)掘高風(fēng)險(xiǎn)賬戶群體。同時(shí),基于Galaxybase的圖計(jì)算引擎,金融機(jī)構(gòu)還能對(duì)新建賬戶及新發(fā)生的交易,實(shí)時(shí)計(jì)算其交易特征、交易對(duì)象特征和賬戶關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征,實(shí)時(shí)判定交易風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)攔截非法資金流。

4.小結(jié)

當(dāng)今的金融環(huán)境下,金融風(fēng)控的諸多場(chǎng)景都存在維度多、數(shù)據(jù)量大、關(guān)聯(lián)隱蔽、潛在損失巨大、損失難以追回等特點(diǎn),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)無法很好解決。圖數(shù)據(jù)庫專門為優(yōu)化復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢而設(shè)計(jì),善于處理深層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系,非常適用于金融風(fēng)控場(chǎng)景。圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)可以融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)間形成的高維的、復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行直接地表達(dá),將散落于各個(gè)系統(tǒng)孤島中的客戶、交易、行為數(shù)據(jù)構(gòu)建成完整的高維用戶畫像,賦能金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)從單點(diǎn)視角到全局視圖、從靜態(tài)數(shù)據(jù)到動(dòng)態(tài)智能的飛躍。

Galaxybase作為新一代分布式原生圖數(shù)據(jù)庫的代表技術(shù),不僅具備世界領(lǐng)先的關(guān)聯(lián)關(guān)系深鏈查詢能力,更具備優(yōu)異的分布式圖計(jì)算性能,內(nèi)置關(guān)聯(lián)挖掘圖計(jì)算引擎支持豐富的可配置圖算法,讓金融機(jī)構(gòu)真正做到從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的零延時(shí)銜接,實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時(shí)用戶數(shù)據(jù)作出實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)決策的智能風(fēng)控。
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图数据库应用系列(一):金融智能风控的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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