风控体系中识别欺诈的重要路径---欺诈网络图谱

发布时间:2018-08-06

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      近年来,金融欺诈的形式呈多样化发展趋势,提供虚假资料、团伙欺诈、内外勾结等欺诈手段层出不穷。利用信息漏洞团伙作案,业务人员难以判断真假。不少欺诈案例涉及到复杂的关系网络,这给银行等金融机构的欺诈审核带来了新挑战。

      在这场欺诈与反欺诈的较量中,传统的反欺诈系统或人工识别已远远达不到要求。许多金融机构都使用了风险监控系统,对实时、交易终端欺诈起到效果。但监控跨越多个账户和系统的客户行为却无法更好地判断。没有将复杂的数据有效地关联起来,没有充分地利用和分析海量客户数据间隐藏的关系。这些被我们忽视的隐形关系和看似非常常见的关联关系,是风控人员以及风控团队识别团伙欺诈的风险突破口和发现团伙的重要线索。

      欺诈网络图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,客户的每条数据作为一个点,由点及面,从而展示出客户与客户之间的关联关系,欺诈网络图谱提供了从关系的角度去分析问题的能力。

 

      欺诈网络图谱是风控体系中识别欺诈的重要路径

 

      欺诈网络图谱是基于海量的数据实现的,把与借款客户相关的数据源打通,从而将相关的信息包括进件提供的各类信息及三方验证获取到的各类数据、历史数据等整合到欺诈网络图谱里。

 

      欺诈网络图谱可实现关联数据的"互联互通",通过从关系角度分析问题的方法,"抽丝剥茧",从而高效地在大量的关联关系中挖掘数据价值,识别出异常的团伙欺诈行为具备了分析组团欺诈的便捷手段贷前和贷中的风险控制和管理,不仅可以拦截风险,挽回公司损失,更能对贷前的规则和策略进行反哺和优化,提高贷前客户欺诈识别率;可以将行业和企业之间数据进行连接,借助对行业的潜在风险的预测,能够及时发现与该行业风险或系统性风险相关联的企业客户。例如,某地区某行业连续出现了多笔逾期贷款,通过对行业和客户的欺诈网络图谱进行分析,可以及时发现该地区相关行业存在的潜在风险客户。

      除此之外,利用欺诈网络图谱,还可以实现和同行业的数据共享,包括逾期数据等,第一时间为有欺诈记录的客户和关联客户打标签,有针对性的调查。

      欺诈网络图谱技术依托于海量的大数据,实现更加的精准化和智能化,结合人工更专业的识别和判断,让欺诈无所遁形。