近年來，金融犯罪和欺詐的新手段層出不窮，金融欺詐開始從單兵作戰(zhàn)轉向了有組織、有規(guī)模、高密集的團伙化作業(yè)。這些欺詐團伙深入研究過金融的申請、調查、評估、審核、授信等業(yè)務流程，清楚金融機構風控規(guī)則與業(yè)務漏洞，從而通過技術手段進行身份信息的偽裝、更替與仿冒來繞過風控系統(tǒng)，在風控領域呈現(xiàn)隱蔽化特征。團伙欺詐幾乎在同一時間內(nèi)進行大批量、金額巨大的欺詐行為，危害性巨大。

針對團伙欺詐行為典型的關系型風險挖掘，關系圖譜可以說有著天然優(yōu)勢。所謂關系圖譜，就是多實體、多關系的關系圖，由各種實體(人/公司)和不同關系(朋友/雇傭/控股)所構成。以金融支付場景的關系圖譜為例，個體類型可以包括IP地址、設備、金融賬戶、賬戶聯(lián)系人等，個體之間也可以存在不同的關系。

關系圖譜在反欺詐中的主要應用是一致性檢驗、團伙欺詐檢測以及欺詐特征構造。一致性檢驗的思路就是嘗試推導出申請人信息與關系圖譜不一致的信息，不一致的、矛盾的信息越多，申請人欺詐的嫌疑越大。團伙欺詐是指詐騙團伙通過購買、盜用、冒用實名信息等方式，有組織大規(guī)模地在短時期內(nèi)向金融機構進行騙貸。特征構造則主要是指在進行機器學習建模時，還可以從圖的角度出發(fā)，構造特征。

作為行業(yè)領先的人工智能與大數(shù)據(jù)應用平臺，百融云創(chuàng)研發(fā)的關系圖譜的優(yōu)勢集中體現(xiàn)在以下三個方面：一是準確有效。百融關系圖譜對欺詐風險識別的準確率極高，對團伙欺詐的違約率預測可提升數(shù)倍;二是數(shù)據(jù)豐富。百融云創(chuàng)經(jīng)過多年發(fā)展積累了海量多維的數(shù)據(jù)和各種業(yè)務場景，并且這些數(shù)據(jù)和場景還在不斷擴充，將有效支持關系圖譜的延展;三是調用性能佳。對于復雜的團伙欺詐判定，百融關系圖譜的查詢速度達到毫秒級，能夠有效滿足互聯(lián)網(wǎng)反欺詐需求。

新技術、新手段，新模型，結合互聯(lián)網(wǎng)風控場景的特征，進一步探索更多行之有效的方法，應用到更多的領域當中。相信在未來，關系圖譜技術會發(fā)揮更大的價值。百融云創(chuàng)，作為一家獨立AI技術平臺，也將不遺余力地將技術與實踐相結合，為金融風險帶來更多有效且靈活的智能風控方案。

(新媒體責編：syhz0808)