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8-1 蚂蚁知识图谱在金融交易风控的应用实践
金融
2022-07-19
DataFunSummit2022:智能风控技术峰会
阿***
AI智能总结
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风控需求与痛点
金融风控面临海量异构时序数据标准化与数据孤岛矛盾,业务专家经验缺乏有效管理和沉淀。
风控的竞对是黑产,要求风控能力具备实时性、结果可解释、深度关联挖掘等特点。
知识图谱重点研究领域
知识图谱重点研究事实、关系、公理、规则的补充、预测、检测、推理和团伙挖掘。
知识图谱价值
领域知识沉淀:基于图谱知识语义和图结构实现知识表示和互联,有效积累领域知识。
知识标准化:利用知识图谱技术提升实体、概念、关系、事件等的标准化和归一化水平。
知识融合与合规复用:构建高质量核心知识图谱(CoreKG),通过融合、链接等服务多下游,为业务降本提效。
知识推理发现:基于图谱推理洞察发现更多稀薄知识,服务风控、信贷、理赔、商家运营、营销推荐等场景。
图谱构建与挖掘
图谱构建:DAG框架、事理图谱、知识工程算子框架等。
图谱挖掘:资金追踪、规则推理、资金分析图谱、图特征挖掘等。
图谱服务:图谱SDK(Python、Java)、图谱服务(产品-知蛛,在线服务等)。
图谱知识仓储:kgstateondfs(Vertex索引、增量更新、多版本、全量存储、按域隔离)。
蚂蚁知识图谱平台整体架构
平台架构包括odps读取、知识映射、知识抽取、知识质检、知识融合、知识存储等环节。
应用实践
基础数据建设
:海量异构数据长周期时序存储、业务数据标准化建设、跨业务的知识合规复用。
贷前
:实体间关系预测(用户-用户、商户-商户、企业-实控人、用户-设备&环境&交易对手、企业-企业)、赌博、欺诈团伙挖掘。
贷中
:交易转账基于实时特征的模型在线预测、风险跟踪突发事件对企业还款能力的评估。
贷后
:贷后资金管控、投诉审理洗钱、欺诈的分析&审理。
应用示例
商家&消金图谱融合
:增加
亿实体,
亿关系,直连&间联商户实体degree从
提升到
。
商家&安全图谱融合
:增加*亿用户实体,构建用户、商户、账户双层知识网络,建设基础风控数据。
交易转账
:基于实时特征的模型在线预测,支持离线批量、近线秒级规则推理。
风险跟踪
:突发事件对企业还款能力的影响评估。
贷后资金管控
:最大化隐私保护及数据安全,资金时序图谱-无交易背景的最小化数据属性用于贷款资金穿透定位,算后即抛,高效特征分析-交易特征命中风险策略,才追溯还原至原始贷款凭证,可视化应用输出-比数据输出更安全,更直观便于业务使用。
投诉审理
:洗钱、欺诈的分析&审理,支持文本、语义检索、基于KGDSL的规则推理与子图结构探查、路径关联分析、可视化多跳展开与智能分析。
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