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金融機(jī)構(gòu)每年都會因欺詐活動(dòng)遭受大量的資金損失。傳統(tǒng)的欺詐方式包括偽造身份騙貸、車險(xiǎn)騙保等。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，層出不窮的營銷活動(dòng)和品類繁多的網(wǎng)貸產(chǎn)品讓欺詐分子有了更多可乘之機(jī)，他們的欺詐成本似乎也更低了，足不出戶就可以日進(jìn)斗金。

為了限制欺詐活動(dòng)，金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司都會構(gòu)建自己的反欺詐團(tuán)隊(duì)和防范系統(tǒng)，通過種種規(guī)則和預(yù)測模型將欺詐分子拒之門外。

然而，道高一尺，魔高一丈，再嚴(yán)密的規(guī)則也難免會有漏洞，加之欺詐手段日新月異和團(tuán)體欺詐盛行，采用傳統(tǒng)的反欺詐工具總是略顯被動(dòng)。

因此，關(guān)系圖譜就有了用武之地。關(guān)系圖譜之于反欺詐，就如同飛機(jī)之于軍隊(duì)，可以從更高的維度去偵測和打擊對手，實(shí)現(xiàn)升維打擊。

什么是關(guān)系圖譜？

關(guān)系圖譜是描述個(gè)體及個(gè)體之間關(guān)系的圖。下圖給出了一個(gè)移動(dòng)支付場景的關(guān)系圖譜示例，個(gè)體類型可以包括IP地址、設(shè)備、支付賬戶、賬戶聯(lián)系人等，個(gè)體之間也可以存在不同的關(guān)系，比如IP登錄行為、設(shè)備登錄行為、聯(lián)系人登記行為等。

關(guān)系圖譜如何實(shí)現(xiàn)“升維打擊”？

主要有四種手段，具體如下：

（1）全維度的事中偵測。在欺詐檢測系統(tǒng)中，諸如登錄時(shí)間和位置（例如IP地址）之類的行為線索很容易被欺詐分子改變或偽造，但是欺詐分子很難全面地了解他們所在的整個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（例如轉(zhuǎn)賬、購物、登錄、瀏覽、還款）。因此，即便欺詐分子盡可能地掩蓋了痕跡，也難免會在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上露出馬腳。比如上圖中的共用設(shè)備、共用聯(lián)系人信息、共用IP等就可以作為可疑特征用于識別欺詐事件。

（2）全局的可視化事后分析。一方面，反欺詐部門分析人員可以根據(jù)已定性案件在關(guān)系圖譜上呈現(xiàn)出來的全局特征，優(yōu)化風(fēng)控規(guī)則和模型。例如，一個(gè)可疑賬號可能會登錄多個(gè)設(shè)備，而這些設(shè)備往往會被登錄多個(gè)可疑賬號。關(guān)系圖譜可以非常直觀地呈現(xiàn)這種間接的多對多關(guān)系。另一方面，也可以挖掘看似獨(dú)立卻存在間接聯(lián)系的案件之間的關(guān)系，識別核心作案人員和其他疑似欺詐分子。

（3）全渠道的標(biāo)簽傳播。關(guān)系圖譜也可以基于現(xiàn)有黑名單，為可疑個(gè)體打上相應(yīng)標(biāo)簽，用于反欺詐規(guī)則和風(fēng)險(xiǎn)提示。假設(shè)已確認(rèn)一個(gè)黃牛常用手機(jī)號，可在關(guān)系圖譜中把這個(gè)手機(jī)號直接和間接關(guān)聯(lián)的賬戶、手機(jī)號、地址、銀行卡等個(gè)體打上“疑似黃牛”的標(biāo)簽。這種路線便是標(biāo)簽傳播（如下圖）。

（4）高效的信息檢索。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲通常基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，比如轉(zhuǎn)賬、登錄等各種關(guān)系分別存儲在不同的表中，想要抽取多級關(guān)系信息則需要連接多個(gè)表才能實(shí)現(xiàn)。

而關(guān)系圖譜一般存儲于圖數(shù)據(jù)庫中，常用的圖數(shù)據(jù)庫如neo4j、orientDB等。當(dāng)關(guān)系深度較小時(shí)，比如深度為2（類似查詢朋友的朋友這種關(guān)系），關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫的性能相當(dāng)；當(dāng)關(guān)系深度超過2時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所需的查詢時(shí)間達(dá)到圖數(shù)據(jù)庫所需時(shí)間的上百倍甚至上千倍，這時(shí)圖數(shù)據(jù)庫的性能優(yōu)勢就非常明顯了。

構(gòu)建關(guān)系圖譜的關(guān)鍵點(diǎn)是什么？

數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)，還是數(shù)據(jù)。

目前構(gòu)建關(guān)系圖譜的一個(gè)重大挑戰(zhàn)在于用戶的行為數(shù)據(jù)是割裂的，散布在政府機(jī)關(guān)、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、運(yùn)營商和互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)中心，任何一方都很難獲取用戶端到端、全渠道的數(shù)據(jù)，缺失關(guān)鍵信息則會顯著影響偵測欺詐行為的效果。可以說，數(shù)據(jù)決定了關(guān)系圖譜作用的上限，而圖譜的本體設(shè)計(jì)和相關(guān)圖算法都要基于原始數(shù)據(jù)。

因此，各家公司都在積極外拓?cái)?shù)據(jù)源，近些年各類數(shù)據(jù)服務(wù)公司如雨后春筍般涌現(xiàn)，也印證了市場需求。

另一方面，關(guān)系圖譜還需要充分利用已有數(shù)據(jù)，比如時(shí)間序列信息，構(gòu)建動(dòng)態(tài)關(guān)系圖譜（如下圖）來更有效地預(yù)測和識別欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展和場景豐富，可以展望這樣一個(gè)未來：一個(gè)人的所有行為都將被數(shù)字化并映射到關(guān)系圖譜上……

【來源：鈦媒體】