導語

圖數據庫是一種新型的NoSQL數據庫管理系統，使用圖論(GraphTheory)的“圖”作為數據模型，將實體表示為圖的節點，實體間的關系表示為圖的邊，能夠直接揭示事物之間關聯關系。

圖數據庫解決了困擾數據庫界已久的復雜關聯（多表關聯）難題，善于處理海量的、復雜的、互聯的、多變的網狀數據，特別適合于高效治理異構大數據、深度挖掘復雜網絡以及推理預測隱性關聯關系。

圖數據庫作為一種新興的大數據、人工智能底層支撐技術，相關應用介紹資料較少。為此，我們特別策劃推出了“圖數據庫應用”系列文章，將以創鄰Galaxybase圖數據庫為例，向您介紹圖數據庫技術在各行業領域中發揮的重要作用和帶來的客戶價值。

金融新風險層出
圖數據庫助力智能風控

在經濟和科技高速發展的今天，黑產、不法分子、投機分子等繞開監管的犯罪手段不斷升級，金融機構越來越多地面臨著復雜化、規模化、隱蔽化的風險威脅。例如，新型信貸欺詐中，犯罪分子利用合法的信息（如以招工名義大量收取到的身份證）成功獲批信用卡，以此來非法套現并將套現資金用于放貸，或者待信用卡額度養高后最大程度的使用完信用額度，然后銷聲匿跡，給金融機構造成塌方式損失。由于團伙中的個體偽裝得與普通賬戶無異，因此十分難以被提前偵測出來。又如，企業為了滿足授信要求，通過各種關系人和關聯企業進行相互擔保，出現聯保、互保、循環擔保等情況，形成復雜的“擔保圈”。一旦某個企業因資金鏈斷裂無法償還貸款需要擔保人償貸，則風險會在圈內企業擴散，容易產生連鎖反應，甚至引發區域性乃至系統性風險 。去年上半年，因擔保圈內企業爆發債務危機就引發了山東省的地煉企業倒閉潮。由于擔保圈所涉及的相關債權債務關系具有復雜性和隱蔽性，要做到及時、有效的檢測十分困難。再比如，為黑社會、毒品/走私集團、貪污腐敗者、恐怖份子等不法人群洗錢的地下錢莊為了將非法收益與其來源分開，會最大限度分散交易賬號，并通過多層金融交易掩飾線索和隱藏身份，交易層級可多達十幾層甚至數十層，形成了非常復雜的交易網絡。由于洗錢過程復雜、所涉關聯交易數量龐大，給監管和追查帶來了巨大挑戰。

可見，無論是對私業務還是對公業務，金融風控都不得不面對多角色、多賬號的復雜關聯關系。然而，這些關聯關系涉及到的數據量之大、跨越維度之多、關聯深度之深，對于傳統技術手段來說是幾乎不可能完成的任務。而這正是圖數據庫能夠大顯身手的用武之地。

1.Galaxybase火眼偵測“欺詐閉環”

新型的信貸欺詐團伙十分難以偵測：從單點看，嫌疑人的信息和行為均屬正常，只有把隱秘的關系網絡當作整體，才能發現存在的異常規律和潛在風險。傳統反欺詐手段無法及時發現此類隱蔽的團伙組織并預先采取措施，而團伙欺詐又往往損失巨大、難以追回。如圖，信用卡客戶“張三”、“李四”從單個賬戶信息、以及支付、還款行為來看都很正常，滿足提額條件。當額度增加到預期水平時，他們分別最大化地使用完信用額度，然后“跑路”，待銀行追要逾期款時已是“人去樓空”。欺詐申請人彼此之間看似無直接聯系，但由于欺詐團伙要考慮犯罪成本經濟性，這意味著他們需要重復使用相同的資源（如手機號、地址、聯系人、設備、公司等）來合成多個完整的虛擬身份，這些重用的資源便為我們追蹤他們，發現風險賬戶之間的隱形關聯留下了線索。

欺詐環示意

利用Galaxybase圖數據庫，金融機構可以跨部門、跨產品地整合各業務線中的實體及其元數據信息，構建多觸點、全維度客戶關聯網絡圖譜，立體、動態地描繪賬戶個體特征、賬戶間直接/間接聯系、及賬戶群特征。通過環路計算、關聯規律分析、網絡社群發現等圖分析手段，結合對客戶個體及所屬群體特征的機器學習，識別賬戶及賬戶間的異常關聯、交易模式，助力金融機構精準定位惡意個體及其團伙，在逾期行為發生前及時采取措施，規避巨額損。

2.Galaxybase慧眼識別“擔保圈”

企業信貸中的“擔保圈”所涉關系復雜，既包括復雜的資金往來網絡，又涉及到因擔保、借貸、產業鏈上下游、管理層交叉任職、交叉持股等形成的盤根錯節的關聯。

“擔保圈“的形成使原本沒有直接往來的公司變得息息相關，圈內一個企業的經營風險會沿擔保鏈條級聯擴散，引發圈內其他企業信用風險，甚至會成為誘發區域性、系統性風險的導火線。

擔保圈示意

通過Galaxybase圖數據庫，金融機構可以輕易以“實體-關系”的結構將企業及其投融資、股權、擔保、供應鏈、客戶、任職等多維關系及關系對象組織起來建立企業知識圖譜，再應用連通圖挖掘、頻繁子圖挖掘、最短路徑等圖分析技術尋找相互關聯的企業集團、隱性控制人、間接關聯企業，并追蹤擔保鏈條。通過將企業上下游多度關聯企業和企業自身的信貸、資信、關鍵人及運營情況信息相結合，金融機構能夠綜合全面地分析、評估擔保風險，定位潛在高風險群體和需要重點監控的關鍵企業，防范交叉違約和風險傳染，實現更加準確的貸前風險評估和高效的貸后風險監控。

風險傳遞節點示意

3.Galaxybase天眼挖掘“洗錢網絡”

洗錢具備團伙性、實時性、隱蔽性、手法多變等特征，傳統的基于靜態規則的反洗錢手段很難應付。在和金融機構的博弈中，犯罪分子不斷掌握反洗錢規則，有針對地進行規避，洗錢手段變得更加復雜和多變，讓靜態規則的時效性越來越短。加之傳統的反洗錢往往依賴于大規模離線計算，通常有著很高的延時，給犯罪分子留下了很大的逃脫時間窗。因此，打擊隱匿于龐大金融交易網絡中的洗錢團伙成為了巨大挑戰。

洗錢網絡示意

不同于前述客戶知識圖譜和企業知識圖譜，銀行賬號間的交易網絡存在數據量大、數據更新快、數據會過時等特點，這些都對圖數據庫的數據處理功能和性能提出了極高的要求。Galaxybase圖數據庫能夠存儲萬億點邊規模的賬號交易網絡，實現百萬節點的毫秒級查詢響應，支持大規模數據實時插入實時計算，能夠高效刪除過期數據。通過將賬號個體轉賬行為規律、賬號特征數據和賬號關聯網絡數據打通，金融機構可以結合監督式和非監督式學習打造多層動態的風控體系，降低洗錢賬戶的誤報率和漏報率，有效發掘高風險賬戶群體。同時，基于Galaxybase的圖計算引擎，金融機構還能對新建賬戶及新發生的交易，實時計算其交易特征、交易對象特征和賬戶關聯網絡特征，實時判定交易風險，及時攔截非法資金流。

4.小結

當今的金融環境下，金融風控的諸多場景都存在維度多、數據量大、關聯隱蔽、潛在損失巨大、損失難以追回等特點，傳統數據庫技術無法很好解決。圖數據庫專門為優化復雜關聯查詢而設計，善于處理深層次的關聯關系，非常適用于金融風控場景。圖數據庫技術可以融合多源異構數據，對數據間形成的高維的、復雜的關系網絡進行直接地表達，將散落于各個系統孤島中的客戶、交易、行為數據構建成完整的高維用戶畫像，賦能金融機構實現從單點視角到全局視圖、從靜態數據到動態智能的飛躍。

Galaxybase作為新一代分布式原生圖數據庫的代表技術，不僅具備世界領先的關聯關系深鏈查詢能力，更具備優異的分布式圖計算性能，內置關聯挖掘圖計算引擎支持豐富的可配置圖算法，讓金融機構真正做到從數據到決策的零延時銜接，實現基于實時用戶數據作出實時風險決策的智能風控。
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的图数据库应用系列（一）：金融智能风控的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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