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業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：全國近 10 億用戶，每天產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)

中國移動服務(wù)的數(shù)億用戶每天都會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),，如何突破超大規(guī)模的數(shù)據(jù)里面挖掘出有用的信息,，然后應(yīng)用到金融風(fēng)控場景是企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn),?；趩我坏氖謾C(jī)號維度去提取特征也缺乏全局視角，因此需要搭建一套圖計算開發(fā)平臺,，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,，算法開發(fā)和建模，基于多維度信息制作風(fēng)控模型綜合評估用戶風(fēng)險系數(shù),，達(dá)到高效,、全面、精準(zhǔn)識別欺詐交易的目的,。

選擇悅數(shù) 圖數(shù)據(jù)庫：搭建圖平臺打造實時風(fēng)控系統(tǒng)

中國移動以消費金融為切入場景,，基于通信用戶通話、短信,、設(shè)備指紋等多維度信息,，構(gòu)建用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；在此基礎(chǔ)上利用魯汶（Louvian）,、標(biāo)簽傳播（LPA）等算法進(jìn)行用戶社區(qū)發(fā)現(xiàn)得到用戶社區(qū)信息,，再結(jié)合個體停機(jī)預(yù)警、設(shè)備異常等多個模型,，開發(fā)群體停機(jī)預(yù)警,、群體設(shè)備異常監(jiān)控、群體居住地/工作地異常變動,、群體羊毛黨預(yù)警,、共債風(fēng)險評估五個模塊，為中國移動的金融,、互金行業(yè)客戶提供金融助貸環(huán)節(jié)中的風(fēng)險識別,、欺詐檢測,、信用評分、催收分析等服務(wù),。

中國移動x悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫-架構(gòu)圖

應(yīng)用場景

應(yīng)用1：號碼風(fēng)險分

通過對用戶通話,、流量、位置,、手機(jī)行為等異常的分析和監(jiān)控,，在各項優(yōu)惠推薦活動、卡券發(fā)放,、用戶拉新等活動中，有效挖掘團(tuán)伙薅羊毛,、同一設(shè)備掛多手機(jī)養(yǎng)號等無效客戶,，幫助企業(yè)識別虛假流量，降低企業(yè)營銷成本,，提高用戶體驗,。

應(yīng)用2：關(guān)聯(lián)風(fēng)險分

基于用戶通話行為，構(gòu)建用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò),，通過 Louvain,、HANP 等社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法挖掘用戶社區(qū)，再結(jié)合多源特征數(shù)據(jù),，識別用戶團(tuán)伙欺詐風(fēng)險,。業(yè)務(wù)實踐中發(fā)現(xiàn)，該數(shù)據(jù)模型對貸款申請人欺詐風(fēng)險預(yù)測效果顯著,。

應(yīng)用3：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）

通過用戶之間通話數(shù)據(jù),、用戶的身份證和設(shè)備以及位置信息這些點歸納出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚合模型，用戶特征全連接網(wǎng)絡(luò)的 MLP 模型,、GCN,、GrapSAGE 和 GAT 等模型，主要用于金融風(fēng)控信用評分卡的場景,。

中國移動x悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫-應(yīng)用場景

使用收益：數(shù)據(jù)容量及效率大幅提升，助力業(yè)務(wù)降低交易風(fēng)險

中國移動擁有 9 億多的活躍用戶,，近千億用戶通信關(guān)系,，原有的圖計算引擎框架需要 5000 G內(nèi)存，1024 核CPU且在以上數(shù)據(jù)量下完成一次更新計算超過 48 小時,，最高只能實現(xiàn) 300 TPS,，達(dá)不到項目要求。

「悅數(shù)」圖數(shù)據(jù)庫不僅能夠達(dá)到項目千億級數(shù)據(jù)高效存儲,、高并發(fā)高可用的需求,，而且每月數(shù)據(jù)導(dǎo)入時間控制在小時級,，極大減少了運維及風(fēng)控的人力及時間成本，有力提升了中國移動的金融,、互金行業(yè)客戶的風(fēng)控效率,，減少可能出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)損失。