今年年初,人行印发《金融科技发展规划(2022-2025)》,意在推动中国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段。《规划》强调高质量推进金融数字化转型,制定企业级数据规划和发展战略,稳妥推进业务由经验决策型向数据决策型转变。运用联合建模、图计算、数据可视化等技术手段,对海量多样化多维度数据资源进行价值挖掘和关联分析,建立面向用户、面向场景的大数据知识图谱和综合分析能力。
基于人行的关联挖掘发展思路,邦盛科技一直致力于图谱反欺诈产品的深专,关系网络的构建与挖掘,也为新形势下的欺诈防控提供了新思路。针对团伙欺诈行为典型的关系型风险挖掘,知识图谱有着天然优势。单点与多点的风险识别问题被图转化为基于固定点的k度查询统计与社区划分、异常子图挖掘问题。在反欺诈领域,如申请反欺诈、交易反欺诈、企业内控、反洗钱/套现、车险反欺诈等都有广泛应用价值。
与个体欺诈相比,团伙欺诈在非常复杂的关系网络里隐藏,不容易被发现。今天我们来看看知识图谱如何帮助银行解决了信用卡申请团伙欺诈的难题。
案例背景
随着数字化转型深入,银行信贷业务开始线上化迁移,线上化的欺诈风险控制面临着更大挑战,加之客群营销竞争激烈,客群质量不断下沉,显性数据逐步减少,不管是个体欺诈风险还是团体欺诈风险,识别难度越来越大。受疫情影响,信用卡放贷不良率持续增高,还有互联网欺诈的团伙增多,这都给银行带来了大量资损。
项目方案
邦盛科技在项目实施中引入了图技术,帮助银行构建了可视化分析平台,业务人员可以进行欺诈行为的观察和分析调查工作。同时利用图谱的一些技术和探索功能,开发了针对团伙欺诈的图规则。由于在整个分析过程中会产生很多图特征,我们将图层端融合到了机器学习模型中,完成了原有机器模型的优化。
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