一、项目背景及目标

伴随信息技术的快速发展，黑产欺诈和电信诈骗等活动日益猖獗且呈现高发多发态势，监管部门对金融机构风控合规等方面提出明确要求：提高违规、风险交易识别能力，利用数据挖掘分析工具识别客户交易习惯和可疑行为模式，对账户异常开立和可疑交易情况进行实时监测，有效采取中止向可疑账户提供金融服务等风险防控措施。

目标1

以涉案账户为起点，通过知识图谱技术地应用，实现对涉案账户地关联排查，精准识别与涉案账户存在设备关联、IP地址关联、交易对手关联的行内其他账户，并进行排查和管控，达到对行内可疑账户的精准管控。

目标2

基于对涉案账户的关联账户的排查结果，沉淀数据和黑样本数据，通过大数据应用构建实时图计算模型，对接行内反欺诈平台，实现涉案账户关联账户挖掘的自动化和排查流程的线上化，进一步提升账户排查精准度和工作效率。

目标3

基于前两个步骤的数据和黑白样本累积，构建机器学习模型，实时对涉案账户的关联实体（设备指纹、IP地址、交易对手等）风险等级划分，并自动加入行内反欺诈黑灰名单库，并在反欺诈平台构建相关专家规则模型，根据风险等级对与这些实体有关联的行内账户进行实时的拦截/预警。

二、项目/策略方案

本项目重点打造基于图计算的账户风险防控能力，结合客户设备、网络、账户、交易行为等数据，建立相关风险防控模型，从事前、事中、事后风控闭环出发，实现涵盖主体、行为、关系的多维账户风险防控。以图数据沉淀、图更新模式、图标签服务、图算法模型多种形式支撑账户风险防控场景，促进提升金融业务风险防范能力，有效保障客户财产安全。

1、图数据沉淀

随着信息技术的蓬勃发展和业务数据的爆发式增长，银行已经积累庞大的数据资产，在传统决策分析领域，通常以维度的视角来认识世界，分析世界。图计算技术的创新，提出以“图”的方式重新组织数据，就有了以关系的方式看待世界的新视角。

截止2023年8月底，图计算项目共沉淀50多亿条行内外关系数据，包含30多种实体，60多种关系。

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2、图更新模式

图计算项目数据均来自业务系统，初始建设时采用T+1离线模式进行图数据更新，随着风险防控时效性要求的提高，又扩展基于流计算的T+0实时图更新模式。

离线模式已比较成熟，不再赘述，重点讲解CDC+Flink的实时图更新模式。采用商业数据库CDC工具Attunity Replicate，通过实时秒级抽取业务数据库表日志的方式，实时秒级采集业务数据并同步至Kafka, 基于Flink流式计算引擎的实时计算平台进行实时秒级数据过滤、多维关联、多流关联，终将点、边等数据存入图数据库中。

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3、图标签服务

目前图标签服务已形成基础标签、业务规则标签、智能标签三大类，全面覆盖对公、零售、风险等条线，成为各业务数字化转型的基石。

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4、图算法模型

面向不同场景特点提供端到端的图算法模型，已构建紧急止付账户图挖掘模型、羊毛党挖掘模型等。在准备完成高质量图数据基础之上，结合主流的风险关联群组挖掘算法，以及业务总结下来的挖掘经验，进行多次的迭代（多次试运算和反复优化调整），终达到满意的挖掘结果，将挖掘的结果以风险群组展示、指标、名单、分值的形态输出。

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三、创新点

基于图计算的数据及模型服务正在成为银行的基础数据资产，为银行账户风险防控工作的开展提供底层数据支撑。本项目创新点主要为构建交易图谱排查潜在关联风险、打通反欺诈平台融入预警流程、研发准实时图模型挖掘高危关联风险、探索实时图特征支撑实时风控决策等方面，创新点思路为：离线计算到实时计算的演进、独立系统到联动平台的演进、系统功能到算法模型的演进。通过多平台功能联动、离线与实时配合、系统与模型融通等多措并举，达到“发现一个、排查一批、管控一片”的效果。

1、构建交易图谱排查潜在关联风险

将资金交易抽象为网络，将一次交易作为网络中的边，交易双方为网络中的点，每一条交易边从资金转出的一方起始，指向资金转入的一方。通过构建行内转账、行外转账、消费关系、IP使用、设备使用等可解释性交易图谱，并开发标记功能将客户标记为诈骗客户、受骗客户、涉案关联客户等标签，便捷辅助会计主管排查潜在关联风险。

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2、打通反欺诈平台融入预警处置流程

随着反欺诈平台的全面应用，在图计算平台排查的风险点，需要融入反欺诈预警处置流程中，规范风险处置流程。排查关联风险时需要根据关联账户的开户机构等信息，将风险点推送至反欺诈平台，生成反欺诈核查单，便于总分支、跨机构联动处置同一批风险。

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3、研发准实时图模型挖掘高危关联风险

公安机关根据情报信息研判，向银行推送需紧急保护性止付的账户，以便切断诈骗资金链或者保护被骗人资金。我行根据公安实时推送的紧急保护性止付账户，采用每两小时一批的图计算方式准实时挖掘我行高危关联风险账户，并向反欺诈平台推送预警信号，达到“发现一点、管控一批、排查一片”的效果。

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4、探索实时图特征支撑实时风控决策

紧急止付团中的行内客户，已通过图计算方式挖掘并生成反欺诈核查单，由会计主管进一步核实，但团中的他行卡、设备、IP地址、手机号等，也属高危信息，亦需要沉淀为实时图特征便于支撑实时风控决策。一方面将团中涉及的他行卡、设备、IP地址、手机号等信息，实时加入关联风险名单库，新增交易与此类名单有触碰，则触发拦截策略阻断交易；另一方面针对名单加工实时图特征，如他行卡关联我行止付客户数量等，新增交易时可直接将图特征纳入实时风控模型，支撑实时风控决策。

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四、项目过程管理

1、2021年5月至2022年3月，构建交易图谱排查潜在关联风险，通过构建基础图能力和统一交易图谱增强风险排查能力。

2、2022年4月至2022年7月，打通反欺诈平台融入预警处置流程，系统平台间融通，进一步增强关联分析和应用能力。

3、2022年8月至2023年4月，研发准实时图模型挖掘高危关联风险，采用图算法准实时计算提升风险防控时效性。

4、2023年4月至2023年8月，探索实时图特征支撑实时风控决策，实时图特征直接入模提升风控模型决策准确率。

五、运营情况

1、构建交易图谱排查潜在关联风险，服务总分支1100多名会计人员，累计使用500多万次，标记实体14万个。

2、打通反欺诈平台融入预警处置流程，向反欺诈平台推送线索（核查单）1万多个。

3、研发准实时图模型挖掘高危关联风险，累计挖掘高危支付团体4000个，涉及关联风险账户21000个。

4、探索实时图特征支撑实时风控决策，实时认定风险名单540个。

六、项目成效

1、2023年以来，人工关联排查账户确认有风险的比率为47.51%，准实时图模型挖掘账户经人工确认有风险的户均余额为1.8万元，为事后预警处置模型的4.5倍（事后户均余额为0.4万元），专家经验与准实时模型结合，大大提高了可疑账户识别的精准度和账户排查工作的效率。

2、项目上线以来，管控风险账户78400个、涉及账户余额7.26亿元；助力风控模型事中实时阻断高危交易156笔、涉及高危客户66人。

3、相关工作经验得到各级反诈中心和人民银行等监管机构的认可，并多次做为先进经验在省内同业进行交流分享。在我行网点数量多、分布广、存量账户基数大的不利情况下，我行涉案账户保持在省内较低水平。

七、经验总结

当前电信网络诈骗形势日益严峻，随着银行机构对账户涉案风险管理工作的重视程度不断提高，犯罪分子电诈资金转移呈现涉诈资金额度低、持续时间短、转移渠道多样、可疑特征不明显等特征，为金融机构的风险监测和模型构建带来了极大的挑战。但是，涉诈资金转移要求犯罪分子掌握几十个甚至数百个账户，这一基本特征是相对固定的。因此，银行机构以关联实体为突破口，能够实现精准、高效的识别可疑账户，又不会对正常客户产生过多的打扰。目前，运用图计算进行关联账户排查仅仅限于我行内部数据，虽已产生不错的排查效果，但远未显现其大的威力。如能实现金融机构间甚至金融机构与支付机构、运营商之间的关联排查，相信必能在“断卡”行动中发挥巨大的作用。