图数据库：互联网金融反欺诈的新edge tool

随着互联网金融行业的快速发展，欺诈行为日益复杂和隐蔽，传统的反欺诈手段已经难以满足当前的需求。图数据库以其强大的关联数据处理能力，成为了互联网金融反欺诈的新利器。本文将探讨图数据库在互联网金融反欺诈中的应用及其优势。

传统反欺诈手段的局限性

传统的反欺诈手段主要依赖于专家经验和人工审核，这种方式不仅效率低下，而且成本高昂。随着信息化技术及智能设备的普及，金融欺诈手段正呈现出一种组织化、团伙化的新趋势。传统的反欺诈措施面临信息不对称和关联分析速度慢的问题，金融机构很难快速验证信贷客户信息的真实性，导致很多风控措施相对滞后，往往在损失已经发生后才采取措施。

图数据库在互联网金融反欺诈中的应用

• 反欺诈风控 图数据库可以打通多系统、多维度、多类型的数据，融合成全行业务的整体视图。通过申请注册IP、设备号、手机号、地理经纬度等多个维度实时分析欺诈行为，结合图算法及时发现隐蔽的团体作弊行为，及时阻止欺诈交易并封禁账号，提升申请/交易欺诈识别率，避免经济损失。

• 反洗钱 传统的反洗钱模型通常只能关注一度的交易行为，难以进行有效排序和过滤。图数据库可以有效补充黑产账户的隐藏链接、多账号共同信息等图特征，通过机器学习辅助提升识别准确率，减少误报。基于图可视化快速进行多层探索分析，特征可解释性强。图数据库还支持K-core、Louvain等多种图算法，可以提升欺诈团伙识别效率。

• 担保圈识别 金融担保业务中经常存在交叉担保的现象，但由于担保群体的复杂性和擅于钻规则漏洞的隐蔽性，现有技术对于三个或三个以上的客户形成的环状担保基本无法解决。图数据库基于图的深度查询正适合高效识别担保圈/担保链，同时基于多种图可视化手段，金融机构可以快速进行多层的深度探索分析，及时发现并识别核心风险担保圈，对即将发出的信贷申请进行预警，减少人工审核失误，提升风控效率。

• 企业图谱 金融机构在处理业务申请或交割事宜中经常需要分析企业的生产经营状况，全局视图的缺失很容易导致信息掌握不全面。图数据库可以通过持股关系及图算法，有效识别隐形集团或发现异常成团情况。基于多层关系穿透查询，也能迅速发现实际控制人和控制路径，并通过实时计算某信用风险引起的关联客群风险快速识别传导路径，让企业实控人关系、股权/转让关系、风险传导等关系一目了然。

图数据库以其强大的关联数据处理能力，成为了互联网金融反欺诈的新利器。通过整合多源数据、实时分析欺诈行为、识别隐蔽的团体作弊行为、提升反洗钱效率和担保圈识别能力，图数据库为金融机构提供了全面、高效、准确的风控解决方案。随着技术的不断发展和应用的深入推广，图数据库将在互联网金融反欺诈领域发挥越来越重要的作用，为金融行业的健康发展保驾护航。

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