ALA:「今日案例」同盾科技：知識圖譜在信貸申請反欺詐中的深化應用

2021年12月，中國人民銀行印發《金融科技發展規劃》，提出健全金融科技治理體系、充分釋放數據要素潛能、打造新型數字基礎設施等重點任務。北京金融科技產業聯盟開設“今日案例”專欄，以《規劃》為牽引，通過優秀案例展示產業各方在實踐中取得的成果，促進機構互學互鑒。

關鍵字：圖模型、知識圖譜、信貸申請反欺詐

隨著互聯網科技和大數據技術的快速發展與進步，各大商業銀行迎來了新的發展機遇與挑戰。與此同時，隨著行內貸款類產品業務快速發展，團伙欺詐成為當前最為嚴重的欺詐風險來源之一，因此，如何通過現有知識圖譜分析平臺構建社團挖掘算法模型，發現欺詐團伙成為本項目的重要目標。

報告：AI算力上半年規模實現同比增長約45%:金色財經報道，8月19日在寧夏銀川召開的2023中國算力大會上，中國信息通信研究院院長余曉暉現場解讀了《中國綜合算力指數（2023年）》報告。報告顯示，截至今年6月底，我國算力總規模達到每秒1.97萬億億次浮點運算（197EFLOPS），其中通用算力規模占比達74%，智能（AI）算力規模占比達25%。和去年同期相比，算力總規模同比增長30%，智能算力規模同比增長約45%。（上證報）[2023/8/20 18:10:42]

本項目的建設目標系以全行客戶為客群，利用歷史全量或一定時間范圍內的轉賬、雇傭、IP、設備等20余種關系數據構建全量圖譜，每日識別全量客戶團伙欺詐風險；以及以信用卡和信貸當日新增申請客戶為客群進行2度關系拓展，利用新增的和一定時間范圍內的轉賬、雇傭、IP、設備等20余種關系數據構建增量圖譜，快速識別申請客戶團伙欺詐風險。本項目旨在實現對歷史存量的對私信貸客戶和信用卡客戶進行團伙欺詐識別，以及對每天新增的信用卡申請客戶和信貸申請客戶進行申請團伙欺詐識別。

Balancer決定裁員、削減運營預算并改革品牌戰略:金色財經報道，在周四的社區電話會議上，DeFi流動性協議Balancer的服務提供商Orb Collective透露，他們正在削減運營預算并裁員，以全面改革Balancer的品牌戰略。會議透露，管理Balancer協議前端的OpCo已經解雇了兩名工程師，并減少了運營預算。該協議將重點轉向改善其用戶界面和營銷，并將組建一個專門的營銷團隊，討論Balancer如何與平臺用戶合作的機制。[2023/4/14 14:03:46]

數據：6663枚BTC從Coinbase轉移至未知錢包:7月17日消息，據Whale Alert數據顯示，6663枚BTC（價值139,423,811美元）從Coinbase轉移至未知錢包。[2022/7/17 2:19:07]

圖1：全量圖譜挖掘流程

為解決信貸申請場景的團伙欺詐問題，本項目運用大數據處理和圖譜建模技術，構建了全量數據團伙挖掘和增量數據團伙挖掘兩套流程進行欺詐挖掘：一是全量數據團伙挖掘每天全量采集一次借記卡、貸記卡、零售客戶的數據，構建全量圖譜，使用開發完成的團伙挖掘算法模型對構建的圖譜進行計算，輸出挖掘的疑似團伙，形成團伙名單、團伙特征和團伙分值和可視化工具展示。二是日間小時級增量圖譜團伙挖掘每兩小時采集一次當日新增的貸記卡、零售客戶的數據，在圖譜中找出與其有1～4層關聯關系的相關節點和關系邊，融合成增量圖譜，之后進行團伙挖掘，形成團伙名單、團伙特征和團伙分值和可視化工具展示。

本項目采用了獨有的專利技術進行關系權重計算與評估，實現了最優化圖譜的篩選，提升了圖譜挖掘效果。其核心技術包括知識圖譜關系權重計算、實時關系抽取、社區劃分算法、社區風險量化。

全量圖譜挖掘出疑似高風險群組數量過萬，單日增量圖譜挖掘出疑似高風險風險群組過百個。針對兩款主要貸款產品的數據分析表明，利用知識圖譜分團技術，可以挖掘出多人多外行卡還款關系、多人同終端使用、多人同IP使用等風險性較高關系和客戶。

圖2：增量圖譜挖掘流程

實踐證實，該行卡中心在知識圖譜分團技術中，發現存在中介辦卡嫌疑、卡使用存在套現嫌疑、同團伙中一人逾期兩個月后其他人相繼逾期等關鍵信息。

本文來源：同盾科技有限公司

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