今年年初，人行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025）》，意在推動(dòng)中國(guó)金融科技從“立柱架梁”全面邁入“積厚成勢(shì)”新階段?！兑?guī)劃》強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量推進(jìn)金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型，制定企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)劃和發(fā)展戰(zhàn)略，穩(wěn)妥推進(jìn)業(yè)務(wù)由經(jīng)驗(yàn)決策型向數(shù)據(jù)決策型轉(zhuǎn)變。運(yùn)用聯(lián)合建模、圖計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)手段，對(duì)海量多樣化多維度數(shù)據(jù)資源進(jìn)行價(jià)值挖掘和關(guān)聯(lián)分析，建立面向用戶、面向場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜和綜合分析能力。

基于人行的關(guān)聯(lián)挖掘發(fā)展思路，邦盛科技一直致力于圖譜反欺詐產(chǎn)品的深專，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與挖掘，也為新形勢(shì)下的欺詐防控提供了新思路。針對(duì)團(tuán)伙欺詐行為典型的關(guān)系型風(fēng)險(xiǎn)挖掘，知識(shí)圖譜有著天然優(yōu)勢(shì)。單點(diǎn)與多點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別問(wèn)題被圖轉(zhuǎn)化為基于固定點(diǎn)的k度查詢統(tǒng)計(jì)與社區(qū)劃分、異常子圖挖掘問(wèn)題。在反欺詐領(lǐng)域，如申請(qǐng)反欺詐、交易反欺詐、企業(yè)內(nèi)控、反洗錢(qián)/套現(xiàn)、車險(xiǎn)反欺詐等都有廣泛應(yīng)用價(jià)值。

與個(gè)體欺詐相比，團(tuán)伙欺詐在非常復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里隱藏，不容易被發(fā)現(xiàn)。今天我們來(lái)看看知識(shí)圖譜如何幫助銀行解決了信用卡申請(qǐng)團(tuán)伙欺詐的難題。

案例背景

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入，銀行信貸業(yè)務(wù)開(kāi)始線上化遷移，線上化的欺詐風(fēng)險(xiǎn)控制面臨著更大挑戰(zhàn)，加之客群營(yíng)銷競(jìng)爭(zhēng)激烈，客群質(zhì)量不斷下沉，顯性數(shù)據(jù)逐步減少，不管是個(gè)體欺詐風(fēng)險(xiǎn)還是團(tuán)體欺詐風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別難度越來(lái)越大。受疫情影響，信用卡放貸不良率持續(xù)增高，還有互聯(lián)網(wǎng)欺詐的團(tuán)伙增多，這都給銀行帶來(lái)了大量資損。

項(xiàng)目方案

邦盛科技在項(xiàng)目實(shí)施中引入了圖技術(shù)，幫助銀行構(gòu)建了可視化分析平臺(tái)，業(yè)務(wù)人員可以進(jìn)行欺詐行為的觀察和分析調(diào)查工作。同時(shí)利用圖譜的一些技術(shù)和探索功能，開(kāi)發(fā)了針對(duì)團(tuán)伙欺詐的圖規(guī)則。由于在整個(gè)分析過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生很多圖特征，我們將圖層端融合到了機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，完成了原有機(jī)器模型的優(yōu)化。

欺詐數(shù)據(jù)初步探索

想要出實(shí)際業(yè)務(wù)效果，會(huì)涉及到很多問(wèn)題。在第一階段整體數(shù)據(jù)探索中，數(shù)據(jù)怎么篩選，欺詐標(biāo)簽怎么定義，都是必要的處理過(guò)程。當(dāng)然這個(gè)過(guò)程中，我們還會(huì)分析每個(gè)社團(tuán)的每個(gè)團(tuán)伙它的社會(huì)屬性是什么，比如說(shuō)這個(gè)是中介還是惡意的欺詐個(gè)人。

關(guān)聯(lián)關(guān)系設(shè)計(jì)

圖譜是一個(gè)工具，想要真正服務(wù)于業(yè)務(wù)，在有了界定標(biāo)準(zhǔn)后需要在圖譜設(shè)計(jì)出關(guān)聯(lián)關(guān)系，即什么樣的節(jié)點(diǎn)可以入圖，但這些節(jié)點(diǎn)并非越多越好。從服務(wù)國(guó)有行的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，數(shù)據(jù)體量非常大，一旦增加節(jié)點(diǎn)，邊和屬性同步會(huì)帶來(lái)幾何倍增長(zhǎng)，而實(shí)際中過(guò)多關(guān)系的維度，點(diǎn)邊的展現(xiàn)，都會(huì)給業(yè)務(wù)人員在圖的可視化查詢和落地方面帶來(lái)影響，所以第二階段中根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景定義圖譜的點(diǎn)邊關(guān)系。

單維度規(guī)則建立

第三階段是從單維度的圖規(guī)則到多維度的圖規(guī)則，在大量的單維度規(guī)則中，我們主要考慮4個(gè)方面。第一共性關(guān)聯(lián)；第二重合度；第三集中度；第四資金流向。

多維度規(guī)則建立

多維度規(guī)則是我們應(yīng)對(duì)團(tuán)伙欺詐的目標(biāo)?；谥皢尉S度規(guī)則，我們按照特征重要性進(jìn)行排序分類，按優(yōu)先級(jí)順序，結(jié)合業(yè)務(wù)考量，對(duì)單維度特征進(jìn)行交叉組合。

經(jīng)交叉組合分析的團(tuán)伙規(guī)則，根據(jù)規(guī)則效果并結(jié)合行內(nèi)已有規(guī)則內(nèi)容，最終確定采納并開(kāi)發(fā)上線。這背后涉及業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的輸出，這個(gè)過(guò)程中挑選非常耗時(shí)。

數(shù)據(jù)建模

業(yè)務(wù)專家給出的特征連同圖譜平臺(tái)分析出的大量圖特征，都會(huì)送到機(jī)器學(xué)習(xí)中進(jìn)行訓(xùn)練，這給業(yè)務(wù)上帶來(lái)的反欺詐效果，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)反欺詐效果。傳統(tǒng)反欺詐更多考量統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)，如金額、時(shí)間等特征，很少涉及關(guān)系維度。

引入關(guān)聯(lián)圖譜，用可視化的分析手段分析業(yè)務(wù)中的團(tuán)伙欺詐手法，可以得到很多關(guān)鍵特征。在整個(gè)過(guò)程中行里核查人員了解分析了最新的欺詐手法，同時(shí)還會(huì)對(duì)既定的專業(yè)規(guī)則做調(diào)優(yōu)，這其實(shí)是全方位的業(yè)務(wù)賦能。

業(yè)務(wù)效果

在整個(gè)項(xiàng)目中，我們通過(guò)使用圖譜以及怎么落地到反詐策略，幫助銀行欺詐率顯著降低，黑樣本發(fā)現(xiàn)倍數(shù)級(jí)，遠(yuǎn)超目標(biāo)效果，給業(yè)務(wù)上帶來(lái)了實(shí)實(shí)在在的效果。

借助關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，金融機(jī)構(gòu)能快速發(fā)現(xiàn)欺詐團(tuán)伙，有效挖掘新型欺詐手段，增強(qiáng)未知風(fēng)險(xiǎn)的防范能力，進(jìn)一步提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理的可靠性和準(zhǔn)確率，也是目前滿足監(jiān)管要求、防控欺詐風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化客戶體驗(yàn)的比較平衡的解決方式。