7-2 图数据库技术在金融风控中的应用

研报主要内容总结

一、背景与问题

• 背景：数字化、电子化的发展使得犯罪分子的职业化、集团化趋势加剧，金融风险呈现出规模化、隐蔽性和动态变化的特点。
• 核心痛点：
  • 缺乏完整统一的用户视图，客户信息分散在不同的业务线中，整合分析难度大。
  • 个人信息易伪造，针对个体行为和属性特征的评分规则容易被绕开。
  • 对标签数据数量要求高，黑样本稀缺且容易泄露，影响学习效果。

二、图数据库的优势

• 数据模型：更贴近业务的数据模型，简化了业务与技术的沟通。
• 查询语言：更简洁的查询语言降低了代码量，提升了开发效率。
• 关联查询性能：相较于传统数据库，图数据库在复杂、深度关联查询上的性能大幅提升。

三、应用场景

1. 身份识别与反欺诈：
   • 通过图计算技术分析数据间的相似度，识别疑似亲属关系。
2. 企业股权关系分析：
   • 整合企业股权关系，识别利益集团和资本系。
3. 社群发现与风险管理：
   • 构建企业关联图谱，识别可疑社群并计算群内指标。
4. 系统性外部风险评估：
   • 通过企业中心度计算，评估企业在整体产业中的影响力与受影响程度。
5. 投研数据分析：
   • 构建产业链图谱，量化分析产业链关系，实现高效风险对冲。
6. 信用卡申请与交易风险：
   • 整合多源数据，识别复杂欺诈行为。
7. 套现风险：
   • 通过图计算技术识别闭环关系，防止套现行为。
8. 不良商家行为：
   • 找到银行卡和熟人参与的套现路径。
9. 融资合规性检查：
   • 快速定位违规交易链条，防范违规资金流动。
10. 洗钱风险：
    • 利用图技术高效定位转账链路，识别可疑洗钱账户。

四、技术对比

• 性能测试：Galaxybase在多个数据集和环境下表现出色，尤其在大规模查询和集群测试中性能优越。
• 功能支持：支持多种图计算算法，包括最短路径、中心度计算、社区发现等。

五、结论

• Galaxybase作为新一代图数据库，具备高性能、高扩展性和智能化的特点，能够有效应对金融领域的复杂风险挑战。