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技术人生系列——新趋势:图技术赋能贷款资金流向追踪

日期:2020-05-18

 

 
 

人民银行开出“天价”罚单

 

今年(nian)年(nian)初,某(mou)银行(xing)因(yin)为被人(ren)行(xing)开出(chu)超两千(qian)万元的“天价”罚(fa)单上了热搜而被广泛讨(tao)论(lun)。它被处罚(fa)的主要原因(yin)为未对客户进行(xing)尽调,并(bing)涉及房(fang)地产资金运作(zuo)行(xing)为违法违规。

 

事(shi)实(shi)上(shang),人(ren)行(xing)对资(zi)金流入房地产(chan)的(de)严管(guan)已经持续多年,仅(jin)过(guo)去两年就有4家银行(xing)及金融机构(gou)因为涉及相关问(wen)题(ti)而(er)被处以千万(wan)元(yuan)的(de)罚款。

 

种(zhong)(zhong)种(zhong)(zhong)事(shi)实都(dou)在(zai)释放(fang)着这样的信息(xi):资金(jin)追溯是每一家(jia)银(yin)行(xing)和金(jin)融机构(gou)都(dou)必须(xu)去面对和解决(jue)的问题。

 

本期技术人生,我们就来解析一下这种新趋势:图技术赋能贷款资金流向追踪。

 
 
 
 

海量资金流水数据,传统方法难以追踪

 
 

传统的(de)关系型数据(ju)库以表格(ge)的(de)方式(shi)储存和(he)呈现数据(ju),十分抽象(xiang)。

 

图片

银行(xing)流水(shui)示意

 

银行(xing)每月交易流水都达(da)百(bai)万到百(bai)亿的数(shu)(shu)量级(ji)。使用传统的查询方法在茫茫数(shu)(shu)据中搜寻蛛丝马迹(ji),不仅(jin)耗时耗力,最终结(jie)果(guo)也(ye)未必(bi)理想(xiang),这成为了许多银行(xing)等金融机(ji)构开展资金追踪的障碍。


 

 
 
 

图技术+规则:追踪资金流向新思路

 
 

1、简(jian)单直(zhi)观的(de)图数据(ju)库

而图(tu)分析则能很好地解(jie)决(jue)数据不直观、难以(yi)追(zhui)踪的(de)(de)问题。假设在关系型数据库中有下表(biao)所(suo)示(shi)的(de)(de)一段交易流水:

 

序号

……

转出(chu)方

收入方(fang)

金额(RMB

……

……

……

……

……

……

……

XXXX

……

公司A

公(gong)司a

2,000,000.00

……

XXXX

……

公(gong)司A

公司b

3,000,000.00

……

XXXX

……

公司A

公司c

3,000,000.00

……

XXXX

……

公司(si)a

公司B

1,980,000.00

……

XXXX

……

公司b

公司B

2,960,000.00

……

XXXX

……

公司c

公司B

2,980,000.00

……

……

……

……

……

……

……

关系型数据库存(cun)储数据示(shi)意(yi)

这些数据在图分析(xi)中(zhong),将有(you)完全不同的(de)存储方式。

以TigerGraph图分析为例:将交(jiao)易(yi)过程中的(de)每一(yi)(yi)个实(shi)体(银行或公(gong)司)作(zuo)为节点、每一(yi)(yi)条(tiao)交(jiao)易(yi)流水作(zuo)为两点之间的(de)一(yi)(yi)条(tiao)边,我们便能构建一(yi)(yi)张包含所有交(jiao)易(yi)数(shu)据的(de)关(guan)联图,其中的(de)数(shu)据将被存储在图数(shu)据库中。

 

图片

图数据库存储(chu)数据示意

 

可(ke)以看到(dao)数(shu)据(ju)中的“公司A”、“公司B”都从三(san)条数(shu)据(ju)合并为(wei)(wei)(wei)了(le)一个节点,转账行为(wei)(wei)(wei)成(cheng)为(wei)(wei)(wei)了(le)带(dai)数(shu)据(ju)的有向边,利(li)用点边关系即可(ke)清晰地描(miao)述实体间(jian)的交易行为(wei)(wei)(wei)。

 

并且通过(guo)构建图(tu),我们(men)发现公(gong)司(si)A转出的(de)(de)金(jin)额和公(gong)司(si)B收入的(de)(de)金(jin)额接(jie)近,有(you)助于(yu)业务人员对两公(gong)司(si)之间的(de)(de)交易行为(wei)进(jin)行进(jin)一步甄(zhen)别(bie)和判断,而这在(zai)传统的(de)(de)关系型数据库(ku)中是很难(nan)直接(jie)看出的(de)(de)。

 

人(ren)脑(nao)天生就对图更加敏感。以图的形(xing)式进行数据存储,构建实(shi)体之(zhi)间的关联(lian)关系,这样的方(fang)法符(fu)合人(ren)类认知数据的直觉。

 

2、基于图的(de)资(zi)金流向追踪

我们利用TigerGraph图技术,构建知识图谱(以图的形式存储)设置业务规则以进行资金流向查询和追踪。

 

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存储实体(ti)和交易数(shu)据的图分(fen)析(xi)示(shi)意

 

假设(she)根据(ju)业务人员(yuan)的经验,如果申请贷款的公司在贷款发放后的短(duan)时间(jian)内(例如3天内)就将(jiang)款项大(da)部分(例如80%以上)转出公司,那么这家公司极有可能将(jiang)款项用于购买房产(chan):

 

采(cai)用图(tu)技(ji)术,我们可以将以上这项特(te)征总(zong)结为一条规则,将它编(bian)写(xie)为查(cha)询:

 

在(zai)全景知(zhi)识图谱(pu)上设置查询条件(jian):1、发(fa)放(fang)贷(dai)款与转(zhuan)出交易(yi)的(de)时间差为3天(tian)内;2、转(zhuan)出的(de)金(jin)额总额大(da)于(yu)等于(yu)贷(dai)款发(fa)放(fang)金(jin)额的(de)80%。编写(xie)代码后(hou)在(zai)知(zhi)识图谱(pu)上运(yun)行,就能输(shu)出我(wo)们想要的(de)结(jie)果(guo)。

 

                                        图片

 

3、基(ji)于图的优势(shi)

相比基于关系型数据库的查询,TigerGraph图查询的条件设置直观且简便,无论从图形上还是业务逻辑上,都有较强的可解释性

 

关系型数据库(ku)目前尚无法解决数据不足的(de)问题。而利(li)用图(tu)技(ji)术,即使是在数据量(liang)不足的(de)情况下,我(wo)们也(ye)能将(jiang)业(ye)务(wu)人(ren)员(yuan)的(de)经验总结为(wei)更多的(de)规则,编写(xie)多种查询,使查询输出(chu)的(de)结果具有(you)更高的(de)覆盖(gai)度,有(you)利(li)于业(ye)务(wu)人(ren)员(yuan)进(jin)行(xing)资金的(de)追踪(zong)和监控。

 

                                      图片

 
 
 
 

图技术在各场景中的应用探索

 

除了(le)追(zhui)踪资金(jin)流(liu)向,图还能(neng)有(you)(you)效地(di)搜索链路(lu)、回路(lu)等结(jie)构,对反金(jin)融欺诈场(chang)景(jing)的业务应用具(ju)有(you)(you)天(tian)然的优(you)势。在发(fa)现(xian)洗钱链路(lu)、套现(xian)团(tuan)伙(huo)等场(chang)景(jing)中,图都(dou)有(you)(you)出色的表现(xian)。

 

                                          图片

发现洗钱资金回路示意

 

在信用卡的套现侦测案例中,我们采取多部图及高密子图侦测等方法,基于百万级的数据量进行查询代码的运行。相比传统查询方法,图技术将代码运行时间从2-3缩短为1小时,输出结果覆盖的黑样本从总量的58%提高到77%,运行效率和结果覆盖率都有显著提升。

 

近些年,我们(men)在基于图(tu)的(de)算(suan)法(fa)研发(fa)(fa)和深度学(xue)习挖掘方面做了诸多探索(suo),它(ta)们(men)能够(gou)发(fa)(fa)现一(yi)些人(ren)工无法(fa)归(gui)纳的(de)特征和结(jie)(jie)构。结(jie)(jie)合业务(wu)人(ren)员的(de)经验,从而得出更多有(you)用的(de)结(jie)(jie)论。

 

我(wo)们还将持续推出图技术在各(ge)类应用场景中的深(shen)度解析,欢迎持续关注(zhu)!

 


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