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業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：互聯(lián)網(wǎng)金融的“秒級(jí)”審批響應(yīng)需求

有別于傳統(tǒng)銀行的信貸業(yè)務(wù)十天,、半個(gè)月的申請(qǐng)審核時(shí)長,，互聯(lián)網(wǎng)金融借貸第一個(gè)特點(diǎn)便是申請(qǐng)審核非?？?，可能用戶上一秒剛在手機(jī)端提交授信申請(qǐng),，下一秒系統(tǒng)便會(huì)返回授信申請(qǐng)的結(jié)果,。此外,，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)借貸隱匿性強(qiáng)，互聯(lián)網(wǎng)金融借貸存在大量的網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn),，數(shù)據(jù)信息的真實(shí)性難以保證,，用戶填寫的信息都會(huì)存在信息不實(shí)的情況，通過互聯(lián)網(wǎng)很難追蹤到特定的人,。

選擇 悅數(shù) 圖數(shù)據(jù)庫：打造應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的圖計(jì)算平臺(tái)

眾安保險(xiǎn)的采用的金融反欺詐解決方案集數(shù)據(jù)處理,、加工清洗、計(jì)算,、圖服務(wù)應(yīng)用為一體,，通過眾安保險(xiǎn)的微服務(wù)系統(tǒng)將悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)&計(jì)算對(duì)接給上層圖應(yīng)用,，并提供圖探索、風(fēng)控特征,、個(gè)案調(diào)查,、預(yù)測(cè)模型等圖服務(wù)。同時(shí),，通過用戶與不同實(shí)體,、設(shè)備、GPS 與手機(jī)號(hào)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,，以及使用社群發(fā)現(xiàn)算法查看社群中的個(gè)體是否有欺詐風(fēng)險(xiǎn),、進(jìn)行反欺詐的個(gè)案調(diào)查，這套系統(tǒng)能很好地進(jìn)行借貸風(fēng)控,。

應(yīng)用場(chǎng)景：

應(yīng)用場(chǎng)景1：關(guān)系圖譜

利用圖數(shù)據(jù)庫甄別欺詐場(chǎng)景,，通過挖掘不同用戶之間的親密離散度，并通過關(guān)系圖的形式直觀呈現(xiàn),，“異常中心”一目了然,。

上圖就是一個(gè)關(guān)系圖譜的示例，用戶和手機(jī)號(hào)被放在一張圖中展現(xiàn),。其中能明顯看到有兩個(gè)手機(jī)號(hào)被五,、六十個(gè)用戶填為家庭聯(lián)系人的手機(jī)號(hào)（即圖上的2個(gè)稠密熱點(diǎn)），這兩個(gè)熱點(diǎn)手機(jī)號(hào)就很可能是欺詐團(tuán)伙分子使用的,。 跟使用傳統(tǒng)的反欺詐手段相比，圖數(shù)據(jù)的展示形式明顯更直觀,，也更高效,。

應(yīng)用場(chǎng)景2：圖預(yù)測(cè)模型

將聯(lián)通分量（Connected Component），標(biāo)簽傳播（Label Propagation）,，以及全圖關(guān)系度數(shù) （Degree Statistical）等算法分別應(yīng)用在貸前,、貸中、貸后的用戶授信環(huán)節(jié),，提供給風(fēng)控人員使用,，幫助他們更快地完成風(fēng)控規(guī)則制定、完成風(fēng)控任務(wù),。

使用收益：輕松處理海量數(shù)據(jù)，讓網(wǎng)絡(luò)“黑產(chǎn)”無處遁形

眾安保險(xiǎn)的業(yè)務(wù)實(shí)踐有效驗(yàn)證了「悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫」通過針對(duì)金融風(fēng)控場(chǎng)景的特征分析和預(yù)測(cè)模型,，實(shí)現(xiàn)線上審核場(chǎng)景快速回應(yīng)的能力,；即使用戶自行填寫信息不真實(shí)，也能基于關(guān)系圖譜平臺(tái)通過圖算法迅速找出疑似欺詐的異常中心,，解決了網(wǎng)絡(luò)“黑產(chǎn)”難發(fā)現(xiàn),、難追蹤的問題,。