01 信贷反欺诈背景介绍
信贷反欺诈主要针对反骗贷和反套现，需要对B端和C端进行事前、事中、事后的全面防控。图技术在信贷反欺诈中的应用显著提升了业务效果，静态图与动态时序图的应用分别使业务效果提升10%以上。图技术通过捕获团伙关系随时间的演进，发现隐藏的欺诈风险，其信息量是行为序列的指数倍。
02 图在信贷反欺诈事前事中事后的应用
图技术在信贷反欺诈中贯穿事前、事中、事后三个阶段：
- 事前：通过身份验真、材料验真、异常检测等技术进行风险评估。
- 事中：利用异步事件驱动进行申请/支用请求的实时拦截，以及近线监控处置异常检测。
- 事后：通过定时调度商户/用户管理，结合图算法（如LPA、Louvain、GCN等）进行风险全量推理和处置。
案例中，花呗反套现解决方案通过实时动态子图和实时聚集性团伙识别，显著降低误拦截率和套现率，提高套现定性效率和团伙防控能力。
03 风险图数据体系
构建统一的风险图数据体系，实现分析、仿真和上线语义一致，三线一体：
- 离线：通过Geaflow进行图仿真分析和回测，支持天级更新。
- 近线：利用Geaflow进行实时图计算，支持分钟级案件研判。
- 在线：通过Geaflow和Geabase提供实时消息图分析平台，含图特征和图模型处置预警。
体系包含统一图资产、图数据库、图计算服务，实现数据快速流转和业务高效上线。
04 图计算性能优化
通过增加并发、减少开销、优化IO成本等手段提升图计算性能：
- 集群维度：处理数据倾斜和大热点，提高整体并发效率。
- 进程维度：异步化、多线程设计，减少锁和上下文切换。
- IO优化：添加索引、内存缓存、localCache等降低单次IO成本，批量IO合并。
案例1：资金图谱中通过双流Join简化图计算，消除分布式计算长尾，将分钟级计算优化为秒级，支持大促。案例2：异步预先构图和异步Sink设计，大幅提升图仿真性能，支持百亿点边、几十万TPS的高吞吐量。
