“與黑產(chǎn)團(tuán)伙的斗爭，永遠(yuǎn)是道高一尺，魔高一丈的博弈。”一位股份制銀行風(fēng)控部門人士趙強(qiáng)（化名）感慨說。
近日，他發(fā)現(xiàn)貸款欺詐行為正變得更加“隱蔽”——比如一家企業(yè)因資金周轉(zhuǎn)困難，竟慫恿員工向銀行申請個(gè)人消費(fèi)貸款“紓困”。隨著這些員工未能按時(shí)償還貸款，銀行方才發(fā)現(xiàn)這家企業(yè)早已因經(jīng)營不善而倒閉，員工拿不到企業(yè)還款，也就無力償還貸款。
“這讓我們意識(shí)到，原先的大數(shù)據(jù)反欺詐風(fēng)控模型或許已過時(shí)?！壁w強(qiáng)表示。一直以來，銀行通過跟蹤信貸資金流向以防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，主要通過表格方式存儲(chǔ)呈現(xiàn)。但隨著銀行每日交易流水量達(dá)到百萬級(jí)，傳統(tǒng)的表格查詢方式不但跟不上業(yè)務(wù)發(fā)展速度，極其“抽象”的呈現(xiàn)方式也令銀行風(fēng)控部門難以在海量數(shù)據(jù)里，精準(zhǔn)捕捉貸款欺詐行為的蛛絲馬跡。
記者多方了解到，隨著貸款欺詐方式日益多元化與隱蔽化，越來越多銀行機(jī)構(gòu)也意識(shí)到傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)反欺詐技術(shù)的局限性，紛紛探索基于知識(shí)圖譜（關(guān)系網(wǎng)絡(luò)）的新型反欺詐技術(shù)。
“所以越來越多金融機(jī)構(gòu)選擇圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)作為反欺詐模型的底層技術(shù)?！盩igerGraph（維加星信息科技（上海）有限公司）解決方案顧問李憓松向記者透露。某種程度而言，圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)好不好用，呈現(xiàn)的用戶賬戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)全不全，數(shù)據(jù)處理分析速度能否起到實(shí)時(shí)預(yù)警欺詐風(fēng)險(xiǎn)的效果，對銀行持續(xù)升級(jí)反欺詐風(fēng)控模型有著至關(guān)重要的作用。
所謂圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)，主要是通過點(diǎn)和邊的形式呈現(xiàn)人、地點(diǎn)、事物等數(shù)據(jù)是如何相互關(guān)聯(lián)的，進(jìn)而協(xié)助銀行風(fēng)控部門通過圖分析技術(shù)，借助用戶社會(huì)關(guān)系、交易模式關(guān)聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)行為、移動(dòng)設(shè)備等數(shù)據(jù)特征，對客戶行為模式進(jìn)行匹配分析，精準(zhǔn)判斷客戶是否存在貸款欺詐（或遭遇欺詐而申請貸款）的可能性。
“目前，不少銀行基于圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)，一面構(gòu)建基于知識(shí)圖譜（關(guān)系網(wǎng)絡(luò)）的反欺詐風(fēng)控模型，一方面則挖掘出新的反欺詐風(fēng)控規(guī)則，在大幅提升欺詐行為預(yù)判精準(zhǔn)性同時(shí)，有效抵御黑產(chǎn)團(tuán)伙的頻繁大規(guī)模攻擊?！币晃怀巧绦酗L(fēng)控部門主管向記者直言。比如在信用卡套現(xiàn)欺詐行為的偵測過程，他所在的銀行采取多部圖及高密子圖偵測等方法，將代碼運(yùn)行時(shí)間從2-3周縮短為1小時(shí)，輸出結(jié)果覆蓋的黑樣本（與黑產(chǎn)團(tuán)伙相關(guān)的賬戶號(hào)碼等）從總量的58%提高到77%，既提升了對欺詐行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)警效率，也令更多欺詐行為變得無所遁形。
李憓松透露，當(dāng)前圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)還能有效搜索資金交易鏈路、回路等結(jié)構(gòu)，在發(fā)現(xiàn)洗錢鏈路、套現(xiàn)團(tuán)伙、反貸款欺詐等業(yè)務(wù)應(yīng)用場景具有天然的優(yōu)勢。
銀行與黑產(chǎn)團(tuán)隊(duì)的“斗智斗勇”再升級(jí)
記者多方了解到，隨著科技發(fā)展，貸款欺詐方式也變得多元化——尤其是越來越多黑產(chǎn)團(tuán)伙從原先的盜號(hào)，演變成使用大規(guī)模攻擊、通過IP池等技術(shù)繞過風(fēng)控規(guī)則實(shí)施貸款欺詐，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)遭遇的欺詐狀況日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)反欺詐模型變得“力不從心”。
“目前，黑產(chǎn)團(tuán)伙還呈現(xiàn)專業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化、隱蔽化、突發(fā)化的新特征?！壁w強(qiáng)向記者指出。
所謂專業(yè)化，即黑產(chǎn)團(tuán)隊(duì)招募大量風(fēng)控人員，專業(yè)黑客、AI專家等，通過大規(guī)模攻擊等方式“反復(fù)測試”金融機(jī)構(gòu)的反欺詐風(fēng)控規(guī)則，一旦他們掌握這些風(fēng)控規(guī)則且找出相應(yīng)的漏洞，就會(huì)迅速制定針對性欺詐手段騙取巨額貸款資金。
產(chǎn)業(yè)化，則是貸款欺詐行為已從單個(gè)作案發(fā)展成團(tuán)伙作案，即黑產(chǎn)團(tuán)隊(duì)通過獲取大量賬號(hào)進(jìn)行大規(guī)模攻擊，以實(shí)現(xiàn)欺詐收益最大化。
隱蔽化，即黑產(chǎn)團(tuán)隊(duì)跨境作案日益普遍，往往會(huì)利用IP池對身份進(jìn)行洗牌，將交易鏈路變得更加復(fù)雜，從而令金融機(jī)構(gòu)難以開展深層次數(shù)據(jù)挖掘以識(shí)別其中的欺詐風(fēng)險(xiǎn)。
突發(fā)化，是黑產(chǎn)團(tuán)隊(duì)賬戶號(hào)碼一旦進(jìn)入征信系統(tǒng)就迅速“作廢”，迫使黑產(chǎn)團(tuán)伙采取兩種方式對這些賬戶號(hào)碼進(jìn)行最大化利用，一是用一個(gè)號(hào)碼向多家銀行等金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行騙貸，二是使用很多賬戶在同一時(shí)間內(nèi)，對銀行等金融機(jī)構(gòu)反欺詐規(guī)則漏洞進(jìn)行大規(guī)模突擊性攻擊，若銀行等金融機(jī)構(gòu)不具備高實(shí)時(shí)性的反欺詐監(jiān)測能力，就容易被“攻破”。
“這無形間對銀行持續(xù)升級(jí)反欺詐風(fēng)控模型提出更大的考驗(yàn)?！壁w強(qiáng)強(qiáng)調(diào)說。目前他所說的銀行反欺詐風(fēng)控模型已出現(xiàn)某些技術(shù)性短板，一是對欺詐行為的數(shù)據(jù)監(jiān)測分析存在“滯后性”——當(dāng)銀行發(fā)現(xiàn)欺詐行為蹤跡時(shí)，有些欺詐行為已發(fā)生；二是反欺詐風(fēng)控規(guī)則迭代更新速度偏慢，容易被黑產(chǎn)團(tuán)隊(duì)利用大規(guī)模攻擊方式“洞察”其中秘密。
記者獲悉，這驅(qū)動(dòng)越來越多銀行等金融機(jī)構(gòu)開始嘗試使用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)工具，構(gòu)建反欺詐風(fēng)控新模型。
李憓松告訴記者，已有多家銀行使用TigerGraph圖分析技術(shù)構(gòu)建基于知識(shí)圖譜的反欺詐模型。究其原因，一是TigerGraph實(shí)時(shí)圖數(shù)據(jù)庫能將不同數(shù)據(jù)源的萬億級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中處理，并提供實(shí)時(shí)查詢能力，從而在貸款發(fā)放前識(shí)別欺詐行為；二是TigerGraph可以為機(jī)器學(xué)習(xí)提供圖特征，對某些隱蔽性高的欺詐行為進(jìn)行快速識(shí)別，比如通過對借款人的各類關(guān)系特征進(jìn)行建模，對潛在的欺詐行為進(jìn)行毫秒級(jí)實(shí)時(shí)甄別；三是圖特征結(jié)合邏輯回歸、決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)算法所得到的預(yù)測分析結(jié)果比較容易理解，有助于銀行風(fēng)控人員加快反欺詐風(fēng)控模型迭代升級(jí)進(jìn)程。
“目前，圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)已在某些金融反欺詐領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。”他指出。比如根據(jù)業(yè)務(wù)人員以往經(jīng)驗(yàn)，不少銀行認(rèn)為公司在獲得貸款后的短時(shí)間內(nèi)（比如3天內(nèi)）將大部分貸款資金（貸款金額80%以上）轉(zhuǎn)出，可能存在違規(guī)使用企業(yè)信貸資金購買房產(chǎn)的行為。于是這些銀行采取圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)，在全圖上設(shè)置查詢條件——（1）發(fā)放貸款與轉(zhuǎn)出交易的時(shí)間差在3天內(nèi)、（2）轉(zhuǎn)出的總金額不小于貸款發(fā)放金額的80%，就能迅速得到符合上述條件的所有資金交易賬戶關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖，再快速識(shí)別資金是否流向存在買房行為的關(guān)聯(lián)賬戶，及時(shí)阻止信貸資金違規(guī)流入樓市的行為。
“相比基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的查詢，TigerGraph圖查詢的條件設(shè)置直觀且簡便，無論從分析結(jié)果呈現(xiàn)還是業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)，都具有較強(qiáng)的可解釋性。” 李憓松表示。
圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)的“新挑戰(zhàn)”
盡管越來越多銀行開始將圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)作為構(gòu)建知識(shí)圖譜反欺詐模型的重要抓手，但在實(shí)際操作環(huán)節(jié)，他們?nèi)杂龅讲簧俨僮魍袋c(diǎn)——比如某些金融科技公司提供的圖數(shù)據(jù)庫+大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)，難以擴(kuò)展到多臺(tái)機(jī)器、難以深度鏈接分析、不支持實(shí)時(shí)反欺詐預(yù)警等問題。
“因此，我們一直致力于創(chuàng)建操作簡單且技術(shù)成熟的解決方案，徹底解決上述三大痛點(diǎn)?！崩顟}松向記者直言。在可擴(kuò)展性和高性能方面，TigerGraph已能夠支持萬億級(jí)別的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)處理和亞秒級(jí)查詢；在易用性方面，TigerGraph則采用類SQL高級(jí)SDK，擁有圖靈計(jì)算完備的表達(dá)力，支持以天計(jì)算的PoC（項(xiàng)目驗(yàn)證）能力；此外，TigerGraph還開發(fā)了基于瀏覽器的GraphStudio可視化開發(fā)工具，令銀行等金融機(jī)構(gòu)更容易使用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)清晰全面地呈現(xiàn)各類賬戶的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，洞察其中的欺詐行為蛛絲馬跡。
在業(yè)內(nèi)人士看來，圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)能否最大限度提升基于知識(shí)圖譜的反欺詐模型運(yùn)營效果，還取決于用戶數(shù)據(jù)全面性。
“畢竟，用戶數(shù)據(jù)是圖分析的基礎(chǔ)。若銀行在遵循相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管要求的情況下，通過用戶授權(quán)收集到更全面的個(gè)人數(shù)據(jù)，風(fēng)控人員就能構(gòu)建更完整的用戶社會(huì)關(guān)系、交易模式關(guān)聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)行為、移動(dòng)設(shè)備等圖數(shù)據(jù)庫，從而對用戶行為模式開展更精準(zhǔn)的匹配分析，對用戶是否存在貸款欺詐（或遭遇欺詐而申請貸款）的判斷會(huì)變得更準(zhǔn)確?！鄙鲜龀巧绦酗L(fēng)控部門主管指出。然而，數(shù)據(jù)安全保護(hù)相關(guān)法規(guī)日益嚴(yán)格導(dǎo)致個(gè)人數(shù)據(jù)獲取難度日益增加，對銀行完善知識(shí)圖譜反欺詐模型的數(shù)據(jù)積累構(gòu)成相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。
記者獲悉，部分銀行決定另辟蹊徑——在數(shù)據(jù)量不足的情況下，利用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)將業(yè)務(wù)人員以往的反欺詐經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成眾多風(fēng)控規(guī)則，編寫相應(yīng)圖數(shù)據(jù)庫查詢代碼，令圖數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果具有更大的覆蓋度，從而協(xié)助風(fēng)控部門提升資金流向追蹤監(jiān)控能力，在更大范疇與維度洞察各類潛在的貸款欺詐行為。
“目前，我們迫切需要構(gòu)建大量全新的反欺詐風(fēng)控規(guī)則，以確保我們的反欺詐風(fēng)控模型始終領(lǐng)先黑產(chǎn)團(tuán)伙，才能有效抵御他們大規(guī)模攻擊行為?！壁w強(qiáng)指出。
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