6-1+图机器学习在度小满金融风控中的应用.pdf

【6-1+图机器学习在度小满金融风控中的应用】 在金融科技发展的大背景下，图机器学习技术逐渐成为金融风控领域的重要工具。随着金融行业对风险控制需求的不断提升，传统的人工数据分析和规则模型已经无法满足复杂的风险识别需求。图机器学习结合了图谱数据的特性，能够有效地揭示个体间的复杂关联，帮助识别潜在的欺诈行为和风险。 金融风控技术经历了从人工审核、数据分析到机器学习的演变，现在正进入图+深度学习的新阶段。图在风控中的应用始于关系型数据库，通过对个体及其关系的分析来发现风险。然而，传统的数据存储方式面临信息伪造成本低、欺诈行为难以发现、数据多样性复杂以及运算时间长等问题。图数据库的出现解决了这些问题，它提高了数据存储管理效率，增强了基础数据的挖掘能力，并且可以实时提供有效的风控信息，通过关联分析和社群发现来识别欺诈团伙等行为。 度小满金融推出的图平台Eros，是一个以图数据库为基础，集成了图挖掘、图机器学习和图可视化分析能力的全场景图平台。Eros具备如下特点： 1. **图存储模块**：支持超大规模的图数据存储，可以处理百亿点、千亿边的数据。 2. **图分析模块**：提供高性能查询，查询响应时间低至毫秒级，并支持Gremlin图查询语言。 3. **图可视化模块**：提供直观的可视化界面，便于用户进行图分析和理解。 4. **图建模模块**：支持自动化图建模，降低了技术与业务之间的壁垒，简化了图特征工程。 Eros平台的应用场景广泛，包括智能获客、智能反欺诈、智能风控、智能经营和智能审核等。例如，在智能反欺诈中，通过关键路径分析和关键节点识别来定位风险；在智能反洗钱中，运用人企关联查询和特殊关系提示来检测异常交易。 此外，Eros平台还提供了自动化的机器学习流程，包括数据预处理、特征工程、模型构建和参数调优，以及模型的自动评估和部署。这不仅提升了风控能力，增强了对潜在风险的发现时效性，还能深入挖掘数据价值，完善用户画像。 总结来看，图机器学习在度小满金融风控中的应用显著提升了风险识别的准确性和效率，通过智能图挖掘、反欺诈和反洗钱策略，实现了更精细化的风险管理。随着技术的不断发展，图机器学习将继续在金融风控领域发挥重要作用，为金融科技的安全稳定保驾护航。