知识图谱赋能金融风控：从反欺诈到信用评估的创新实践
知识图谱赋能金融风控：从反欺诈到信用评估的创新实践
在数字化时代，金融行业面临着前所未有的挑战。传统的风控手段已经难以应对日益复杂的金融欺诈和信用风险。而知识图谱技术的出现，为金融机构提供了一个强大的工具，能够更精准地识别和防范风险。
知识图谱在反欺诈中的应用
金融欺诈手段不断翻新，团伙作案和产业链化趋势明显，给金融机构带来了巨大挑战。传统的反欺诈手段主要依赖于专家经验和人工审核，不仅效率低下，而且成本高昂。而知识图谱技术以其强大的关联数据分析能力，成为金融反欺诈领域的新利器。
知识图谱通过构建动态知识图谱，能够实时分析用户行为和设备信息，快速识别异常模式。例如，上海浦东发展银行通过知识图谱平台，成功构建了团伙反欺诈系统。该系统利用图算法和动态知识图谱技术，实现了对异常交易的实时预警，有效预防了团伙欺诈行为。
另一典型案例是全球金融科技独角兽公司，该公司在面对复杂的金融诈骗环境时，选择了悦数图数据库作为风险控制的解决方案。悦数图数据库凭借其分布式架构、水平扩展能力以及专业的技术支持，成功帮助该公司实现了实时反欺诈操作，提升了安全防范能力。
创新信用评估模式
在信用评估领域，知识图谱技术同样展现出强大的优势。中国工商银行软件开发中心通过整合行内外数据与信息，运用知识图谱技术打造面向信贷全流程的数据处理与知识挖掘服务，提升信贷运营精细化、智能化水平，为银行风险防控、营销拓客等业务提供决策支持，助力银行在信贷领域达成战略目标。
工行软开中心在信贷领域引入知识图谱技术，通过整合客户风险交易数据、客户关联关系等数据，构建客户风险图谱与客户关系图谱，取得以下两方面业务成效：
降低信贷风险：通过对借款人的社交关系、资金流水、财务状况等多维度信息的分析，利用知识图谱技术构建风险控制模型，自动识别信贷流程中的欺诈行为、高风险交易等异常情况，降低信贷全流程风险。
提高营销获客效率：运用知识图谱图关联分析算法，在海量数据中挖掘潜在营销客户，结合客户画像数据，精准输出价值客户清单，极大减少人工营销过程，为业务获客活客黏客提供便捷。
在降低信贷风险方面，工行软开中心整合客户资金交易、票据背书、担保抵押、融资行为等数据，从资金饥渴风险、贷款资金归集风险、虚增流水风险 3 方面构建图谱模型。利用卷积图神经网络算法、egonet 算法，生成客户图谱风险因子，并将风险因子反馈至风险客户图谱。利用知识图谱社区发现、标签传播、环路识别算法，在征信报告未体现的小贷、消金业务中，挖掘出客户与融资机构的频繁融资、高额借贷等行为。快速识别风险交易链条，找出涉诈涉黑用户，并生成客户预警清单，在贷前、贷中、贷后提供决策预警，为客户经理实施授信冻结、贷款追回等风险缓释措施提供有力支撑。
在提高营销获客效率方面，工行软开中心整合行内外企业工商关系、股东关系、投资关系、押品关系、合同关系、票据背书关系、资金关系、自然人关系等大规模复杂关系网络，构建企业信贷领域关系图谱。在深层次隐性关联关系挖掘过程中，利用知识图谱 PageRank、K 层扩展、最短路径等图算法，支持企业多维度数据穿透式分析与关系探查，输出重要关联企业到目标企业的最短营销路径，自动生成潜客营销清单，为企业客户的管理和洞察提供有效数据支撑。
相比传统风控的优势
与传统风控方法相比，知识图谱技术具有显著优势：
处理复杂关系的能力更强：知识图谱能够直观展示多个实体间的复杂关系，通过图算法进行深度分析，而传统方法往往只能处理简单的线性关系。
实时分析能力：知识图谱支持实时数据插入和查询，能够在欺诈行为发生时立即响应，而传统方法通常需要批量处理数据，时效性较差。
多源数据融合：知识图谱能够整合来自不同系统的多源数据，打破数据孤岛，构建全方位的用户关联网络，而传统方法往往只能依赖单一数据源。
风险识别更精准：通过图神经网络等先进算法，知识图谱能够发现潜在的欺诈团伙和高风险客户，而传统方法主要依赖规则和专家经验，容易出现漏报和误报。
随着技术的不断发展和应用的深入推广，知识图谱将在金融反欺诈领域发挥越来越重要的作用。通过创新应用知识图谱技术，金融机构能够更加高效地识别和防范欺诈风险，保障金融交易的安全和稳定。