6-1 图计算在信贷反欺诈的探索和实践.pdf

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1、图计算在信贷反欺诈的探索和实践于晓路 蚂蚁集团 高级技术专家|01信贷反欺诈信贷反欺诈背景介绍背景介绍02信贷反欺诈事前信贷反欺诈事前事中事后的图应用事中事后的图应用03风险大数据风险大数据图体系介绍图体系介绍04信贷图计算信贷图计算性能优化性能优化目录目录CONTENT|背景介绍01|信贷反欺诈背景介绍，以及其中的图应用|量化策略模型算法申请/支用拦截风险感知认知资金用途监控套现识别团伙挖掘风险监控处置事前事中事后身份验真材料验真异常检测图谱交叉验证图数据升维图模式识别团伙发现时序图分析图谱推理商户准入风险评级信贷反欺诈主要包括反骗贷和反套现，我们要对B端和C端进行事前事中事后的全面防控为什

2、么信贷反欺诈要用图|t1t2资金介质关系关系网络演进t3用户/商户维度的聚合特征当前时刻的图关系推断出团伙作案没图到有图没图到有图业务效果提高业务效果提高10%+静态图到动态图静态图到动态图业务效果提高业务效果提高10%+行为序列静态关系网络捕获团伙关系随时间的演进动态时序图时序图的信息量是行为序列的指数倍关系网络能发现隐藏的欺诈风险图应用02|图在信贷反欺诈事前事中事后的应用|事前事中事后在线拦截近线监控处置异常检测离线监控处置异步事件驱动申请/支用请求异步事件驱动定时调度商户/用户管理定时调度案例研判人工分析业务时间轴Traversal&AggregatePattern Detecting

3、&MatchingGraph algorithms&community detectionGraph learing&Knowledge graph图多度关系聚合特征资金闭环、黑产网络LPA、Louvain、K-CoreGCN、图推理图技术风险全量推理天级更新图推理、知识图谱时序图异常近线计算图计算、图学习多度关系特征在线查询图特征、图学习模式识别、团伙挖掘、合规检测近线子图天级全量图计算图应用关联分析专家交互所有图技术图在花呗反套现的案例|图风控解决方案业务诉求和解决思路事中拦截事后处置业务效果统计特征对套现交易刻画不充分，专家经验对套现模式认知不全面实时统计特征升级为实时动态子图，助力事中

4、风险识别更全面套现定义模式覆盖不全，聚集性风险危害大人工专家经验事后打标升级为实时聚集性团伙识别，提高套现定义模式覆盖率，并显著提高聚集性风险防控能力显著降低误拦截率和套现率显著提高套现定性效率和团伙防控能力风险图数据体系03|风险图数据体系|3个月在线请求仿真一天完成离线近线在线统一图资产案件研判分钟级，图算子开箱即用图特征和图算子一键发布图建模业务图化图分析风险探索图仿真分析回测图计算在线服务实时消息图分析平台统一图资产图数据库Geabase离线产出数据在线回落快照在线服务含图特征 图模型处置预警近线图计算Geaflow图仿真Geaflow图分析Geaflow/GeabaseRiskGra

5、ph微贷图平台离线图计算Geaflow4.3-发布图计算4.1-发布调度任务4.2-发布图特征3-仿真回测2-OLAP分析1-定义图资产统一图资产在分析、统一图资产在分析、仿真和上线语义一仿真和上线语义一致，三线一体致，三线一体3月-1周图性能优化04|图计算性能优化|增加并发减少开销1、集群维度：数据倾斜、大热点处理（没有热点长尾可以提高整体并发效率）2、进程维度：异步化、多线程1、点切or边切？2、实现层面减少开销（不要加锁、减少上下文切换等）3、单次IO成本降低（添加索引、DB-内存缓存、localCache等）4、批量IO尽量合并1.资金图谱中寻找资金闭环，例如：A-B-C-A2.实现

6、简化：通过双流Join先找到A-B-A的二度闭环，部分图计算简化为流计算（80%），并减少图计算迭代深度3.消除分布式计算长尾：大热点根据业务风险评估来做定制limit4.性能：分钟级-秒级，并可以支持大促1.一天仿真回测90天的数据，即图计算吞吐量是日常图计算的90倍，持续构建百亿点边、几十万TPS2.异步化：异步预先构图，这样只有第一次构图开销；异步Sink，不阻塞计算3.出边索引：出边计算的时候快速筛选需要关注的出边4.性能：图仿真1天回测3个月商户买家中介中介性能优化