案例名称

亿联银行基于知识图谱的智能反欺诈项目

案例简介

随着信贷业务尤其是消费贷领域的快速发展、社会上“黑产组织”的产业化发展，反欺诈对于风险防控越来越重要。亿联银行为了提高自身的风险防控能力，建设基于知识图谱的智能的反欺诈系统项目。该项目重点打造基于知识图谱的智能反欺诈能力，结合客户的设备、账户、交易行为数据，建立相关反欺诈模型，提高亿联银行在贷款、开户、支付等业务场景下的欺诈风险尤其是团伙欺诈风险的识别、分析、评估和拦截能力。

创新技术/模式应用

基于知识图谱的智能反欺诈系统底层主要依赖图数据库技术、大数据技术、人工智能社团算法技术、规则引擎技术等相关技术。系统主要功能包括实体-关系定义、风险标签定义、实时网络关系生成、自定义预测挖掘算法和衍生变量、知识图谱可视化查询搜索、图决策规则配置管理、工作流配置管理、实时决策、数据源管理、数据清洗加工批量管理、普通关系生成、挖掘关系生成、疑似关系生成等。

1. 技术创新

引入专业图数据库，支持结构化、半结构化和非结构化数据等多模态数据，运用人工智能社团算法技术，对关联关系及社团进行挖掘，并支持高性能的数据检索能力，可以灵活的进行关联关系查询，支持全路径，最短路径，N度下钻等功能。此外，系统支持实时图计算，针对新客户的申请信息并基于行内数据实时生成关系网络，并实时计算相关变量应用到贷前实时审批，有效提升反欺诈风控水平。

2. 业务创新

通过团伙关系的发现和挖掘，团伙属性特征的统计计算，有效识别团伙欺诈风险。通过不同客户相同办公地址、相同手机号等同关系分析，以及疑似关系分析，可以有效识别中介团伙批量购买身份信息进行集中批量申请的欺诈场景，从而有效的规避欺诈风险。

项目效果评估

基于知识图谱的智能反欺诈项目已成功上线运行，实现开户、授信、支用场景下的欺诈风险尤其是团伙欺诈风险的自动化识别、分析、评估和拦截。依托知识图谱在关联、泛化、演绎方面的突出能力，在原有反欺诈体系的基础之上，纳入了图模式、社群识别、异常检测等技术手段，全面提升了反欺诈体系的洞察力与生命力。

基于知识图谱的智能反欺诈系统效果数据：

1、对亿联银行百万级贷款客户的交易事件做出实时决策，输出反欺诈精准决策结果，降低欺诈案件调查人工成本和时间成本，提升系统自动化反欺诈运营水平，全面升级反欺诈管理体系。目前系统的日均交易量达到1000多万笔。

2、部署反欺诈策略场景30多个，反欺诈规则达到2000多条。

3、欺诈客户识别率整体提升超过50%。

基于知识图谱的智能反欺诈项目可以满足亿联银行未来3到5年的业务发展需要。未来，亿联银行将不断提升反欺诈体系的科技水平，在图神经网络、图原生存储、图压缩分析等领域进行开拓性尝试，构筑更加敏捷、健壮、智能的反欺诈护城河。

项目牵头人

刘亮 风险管理部副总经理

项目团队成员

张世杰、徐楠、任磊、樊海瑞、张耀强、娄岩、刘青芳、齐丝葩

责任编辑：韩希宇