今年年初,人行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025)》,意在推動(dòng)中國金融科技從“立柱架梁”全面邁入“積厚成勢(shì)”新階段。《規(guī)劃》強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量推進(jìn)金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型,制定企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)劃和發(fā)展戰(zhàn)略,穩(wěn)妥推進(jìn)業(yè)務(wù)由經(jīng)驗(yàn)決策型向數(shù)據(jù)決策型轉(zhuǎn)變。運(yùn)用聯(lián)合建模、圖計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)手段,對(duì)海量多樣化多維度數(shù)據(jù)資源進(jìn)行價(jià)值挖掘和關(guān)聯(lián)分析,建立面向用戶、面向場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜和綜合分析能力。
基于人行的關(guān)聯(lián)挖掘發(fā)展思路,邦盛科技一直致力于圖譜反欺詐產(chǎn)品的深專,關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與挖掘,也為新形勢(shì)下的欺詐防控提供了新思路。針對(duì)團(tuán)伙欺詐行為典型的關(guān)系型風(fēng)險(xiǎn)挖掘,知識(shí)圖譜有著天然優(yōu)勢(shì)。單點(diǎn)與多點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別問題被圖轉(zhuǎn)化為基于固定點(diǎn)的k度查詢統(tǒng)計(jì)與社區(qū)劃分、異常子圖挖掘問題。在反欺詐領(lǐng)域,如申請(qǐng)反欺詐、交易反欺詐、企業(yè)內(nèi)控、反洗錢/套現(xiàn)、車險(xiǎn)反欺詐等都有廣泛應(yīng)用價(jià)值。
與個(gè)體欺詐相比,團(tuán)伙欺詐在非常復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里隱藏,不容易被發(fā)現(xiàn)。今天我們來看看知識(shí)圖譜如何幫助銀行解決了信用卡申請(qǐng)團(tuán)伙欺詐的難題。
案例背景
隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入,銀行信貸業(yè)務(wù)開始線上化遷移,線上化的欺詐風(fēng)險(xiǎn)控制面臨著更大挑戰(zhàn),加之客群營銷競(jìng)爭(zhēng)激烈,客群質(zhì)量不斷下沉,顯性數(shù)據(jù)逐步減少,不管是個(gè)體欺詐風(fēng)險(xiǎn)還是團(tuán)體欺詐風(fēng)險(xiǎn),識(shí)別難度越來越大。受疫情影響,信用卡放貸不良率持續(xù)增高,還有互聯(lián)網(wǎng)欺詐的團(tuán)伙增多,這都給銀行帶來了大量資損。
項(xiàng)目方案
邦盛科技在項(xiàng)目實(shí)施中引入了圖技術(shù),幫助銀行構(gòu)建了可視化分析平臺(tái),業(yè)務(wù)人員可以進(jìn)行欺詐行為的觀察和分析調(diào)查工作。同時(shí)利用圖譜的一些技術(shù)和探索功能,開發(fā)了針對(duì)團(tuán)伙欺詐的圖規(guī)則。由于在整個(gè)分析過程中會(huì)產(chǎn)生很多圖特征,我們將圖層端融合到了機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,完成了原有機(jī)器模型的優(yōu)化。
欺詐數(shù)據(jù)初步探索
想要出實(shí)際業(yè)務(wù)效果,會(huì)涉及到很多問題。在第一階段整體數(shù)據(jù)探索中,數(shù)據(jù)怎么篩選,欺詐標(biāo)簽怎么定義,都是必要的處理過程。當(dāng)然這個(gè)過程中,我們還會(huì)分析每個(gè)社團(tuán)的每個(gè)團(tuán)伙它的社會(huì)屬性是什么,比如說這個(gè)是中介還是惡意的欺詐個(gè)人。
關(guān)聯(lián)關(guān)系設(shè)計(jì)
圖譜是一個(gè)工具,想要真正服務(wù)于業(yè)務(wù),在有了界定標(biāo)準(zhǔn)后需要在圖譜設(shè)計(jì)出關(guān)聯(lián)關(guān)系,即什么樣的節(jié)點(diǎn)可以入圖,但這些節(jié)點(diǎn)并非越多越好。從服務(wù)國有行的經(jīng)驗(yàn)來看,數(shù)據(jù)體量非常大,一旦增加節(jié)點(diǎn),邊和屬性同步會(huì)帶來幾何倍增長,而實(shí)際中過多關(guān)系的維度,點(diǎn)邊的展現(xiàn),都會(huì)給業(yè)務(wù)人員在圖的可視化查詢和落地方面帶來影響,所以第二階段中根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景定義圖譜的點(diǎn)邊關(guān)系。
單維度規(guī)則建立
第三階段是從單維度的圖規(guī)則到多維度的圖規(guī)則,在大量的單維度規(guī)則中,我們主要考慮4個(gè)方面。第一共性關(guān)聯(lián);第二重合度;第三集中度;第四資金流向。
多維度規(guī)則建立
多維度規(guī)則是我們應(yīng)對(duì)團(tuán)伙欺詐的目標(biāo)?；谥皢尉S度規(guī)則,我們按照特征重要性進(jìn)行排序分類,按優(yōu)先級(jí)順序,結(jié)合業(yè)務(wù)考量,對(duì)單維度特征進(jìn)行交叉組合。
經(jīng)交叉組合分析的團(tuán)伙規(guī)則,根據(jù)規(guī)則效果并結(jié)合行內(nèi)已有規(guī)則內(nèi)容,最終確定采納并開發(fā)上線。這背后涉及業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的輸出,這個(gè)過程中挑選非常耗時(shí)。
數(shù)據(jù)建模
業(yè)務(wù)專家給出的特征連同圖譜平臺(tái)分析出的大量圖特征,都會(huì)送到機(jī)器學(xué)習(xí)中進(jìn)行訓(xùn)練,這給業(yè)務(wù)上帶來的反欺詐效果,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)反欺詐效果。傳統(tǒng)反欺詐更多考量統(tǒng)計(jì)類指標(biāo),如金額、時(shí)間等特征,很少涉及關(guān)系維度。
引入關(guān)聯(lián)圖譜,用可視化的分析手段分析業(yè)務(wù)中的團(tuán)伙欺詐手法,可以得到很多關(guān)鍵特征。在整個(gè)過程中行里核查人員了解分析了最新的欺詐手法,同時(shí)還會(huì)對(duì)既定的專業(yè)規(guī)則做調(diào)優(yōu),這其實(shí)是全方位的業(yè)務(wù)賦能。
業(yè)務(wù)效果
在整個(gè)項(xiàng)目中,我們通過使用圖譜以及怎么落地到反詐策略,幫助銀行欺詐率顯著降低,黑樣本發(fā)現(xiàn)倍數(shù)級(jí),遠(yuǎn)超目標(biāo)效果,給業(yè)務(wù)上帶來了實(shí)實(shí)在在的效果。
借助關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),金融機(jī)構(gòu)能快速發(fā)現(xiàn)欺詐團(tuán)伙,有效挖掘新型欺詐手段,增強(qiáng)未知風(fēng)險(xiǎn)的防范能力,進(jìn)一步提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理的可靠性和準(zhǔn)確率,也是目前滿足監(jiān)管要求、防控欺詐風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化客戶體驗(yàn)的比較平衡的解決方式。
免責(zé)聲明：市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。
