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团伙欺诈风险识别 看邦盛科技关联图谱的“火眼金睛”

2020-10-23 15:28 · 稿源:站长之家用户投稿

近年来,金融犯罪和欺诈的新手段层出不穷,金融欺诈开始从单兵作战转向了有组织、有规模、高密集的团伙化作业。这些欺诈团伙深入研究过金融的申请、调查、评估、审核、授信等业务流程,清楚金融机构风控规则与业务漏洞,从而通过技术手段进行身份信息的伪装、更替与仿冒来绕过风控系统,在风控领域呈现隐蔽化特征。团伙欺诈几乎在同一时间内进行大批量、金额巨大的欺诈行为,危害性巨大。

面对规模化的团伙欺诈风险,金融机构主要存在两类难题:

1、传统风控系统无法在早期甄别单点信息正常但属于团伙欺诈的风控场景;

2、单点查封对欺诈团伙的打击力度不够,欺诈团伙能以较小成本继续进行大规模欺诈。

关联图谱亮出“杀手锏”

团伙欺诈虽然难以在单点欺诈风险特征识别的角度进行突破,但也不是毫无破绽。频繁的团伙欺诈行为间往往会存在或多或少的联系,如公共IP、设备指纹、地址、手机号、账户号......,这些看似正常的单点信息通过关联后往往会呈现一些不符合常理的联系,如多地不同申请人短时间内基于同一IP地址进行网贷申请,多张不同持有人信用卡资金链指向同一商户并由同一账户进行还款等。

针对团伙欺诈行为典型的关系型风险挖掘,关联图谱可以说有着天然优势。单点与多点的风险识别问题被图转化为基于固定点的k度查询统计与社团划分、异常子图挖掘问题。

图的本质是大数据,金融机构基于数据中台构建信息关系网络,通过整合多渠道客户基本信息、各场景账户交易信息,分析客户身份、属性、习惯、偏好,完善标签画像与资金交易网络,利用海量数据动态构建图schema,从而将各渠道、各时序产生的数据联系起来,形成有价值的关联关系拓扑网络。而拓扑网路中过于紧密的关联关系与不符合常理的关联子图往往指示出隐秘的欺诈团伙。

反团伙欺诈 邦盛关联图谱创新识别

在秒级实时风控场景下,利用邦盛科技的关联图谱图规则功能,可以很好地将某一主体多度关联的信息进行即时的查询与计算。如授信申请场景,同邮箱关联申请人数成团,且存在多住宅地址,通过住宅地址关联申请人再次成团。这样一条规则即可通过公共邮箱再度关联公共住宅地址,找到该进件申请单潜在的团伙欺诈风险与更大范围的团伙信息。业务人员通过核查单进行可视化排查、分析,对风险定性的欺诈团伙进行录黑、止付、降额处置等措施,达到及时止损的效果。

在非实时风控场景下,邦盛科技的关联图谱模式匹配功能,可以辅助业务人员发现一些潜在的风险模式。如异常担保圈链分析场景,将数据分析与同业经验获取到的知识抽象成作案模式/风险模式。根据模式匹配全图遍历符合互相担保、长链担保、循环担保、一保多、多保一、金字塔型担保树、倒金字塔型担保树等模式的风险子图。针对风险圈链深入调查相关借款人和担保人关联关系、资金流向并甄别联保背景真实性,达到尽早发现并防范个人/团伙欺诈风险的目的。

随着大数据快速发展,基于关联关系的知识图谱突破了现有关系型数据库的限制,释放出巨大的数据挖掘潜力。借助关联网络,金融机构能快速发现欺诈团伙,有效挖掘新型欺诈手段,增强未知风险的防范能力,进一步提高金融机构的风险管理的可靠性和准确率。

邦盛关联图谱是基于图数据库的可视化分析产品。产品以可视化技术,图算法为基石,结合自主创新的模式匹配、团伙分割算法,辅助地址模糊匹配、自研算法等,提供全方位的图设计、图搜索、图展示、图分析、图规则、图探索等维度,帮助用户快速发现风险点和可疑团伙,实现“人机结合”形式的智能化分析、研判和决策。

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