案例背景

“某互聯(lián)網(wǎng)金融平臺”是全球領(lǐng)先的金融平臺,，該平臺在金融方面主營三類業(yè)務(wù)，包括信用卡,、支付和借貸,。該平臺近年來海外業(yè)務(wù)發(fā)展迅速,，尤其在拉丁美洲市場迅速擴張,，僅在墨西哥就發(fā)放了超過 500 萬筆貸款,。隨著業(yè)務(wù)的快速增長,，該平臺在金融風(fēng)險管理方面面臨著重大挑戰(zhàn),。不斷擴大的業(yè)務(wù)范圍導(dǎo)致數(shù)據(jù)規(guī)模激增,，這要求業(yè)務(wù)系統(tǒng)具備更快的響應(yīng)時間、更高的準確性以及穩(wěn)定可靠的性能,，以應(yīng)對日益復(fù)雜的風(fēng)險管理需求,。

業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：快速擴張帶來金融風(fēng)險管理難題

貸款及新發(fā)卡實時風(fēng)控

該平臺的消費貸業(yè)務(wù)面向個人用戶開放，在龐大的用戶基數(shù)下,，申請業(yè)務(wù)并發(fā)極高,，每秒數(shù)萬筆交易請求對系統(tǒng)的實時處理能力提出了近乎苛刻的要求。為了給用戶帶來更好的用戶體驗,，避免造成業(yè)務(wù)損失,，該平臺的風(fēng)控決策引擎要求查詢時延不得超過 1 秒，因此對圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)對高并發(fā),、復(fù)雜規(guī)則實時查詢的能力提出了更高的要求,。

貸中及用卡風(fēng)控

 該平臺的金融業(yè)務(wù)主要面向以墨西哥為主的拉丁美洲市場，而該地區(qū)相對寬松的貸款和信用卡使用政策,，為金融欺詐的滋生提供了溫床,。一些收款機構(gòu)甚至不驗證 CVV 碼，導(dǎo)致信用卡盜刷的現(xiàn)象時有發(fā)生,。在這種信用數(shù)據(jù)不完整和質(zhì)量差的環(huán)境下,，傳統(tǒng)風(fēng)險控制規(guī)則難以精準評估風(fēng)險，無法有效識別潛在風(fēng)險隱患，易使平臺面臨資金損失風(fēng)險,。

欺詐團伙識別

 在個人信貸業(yè)務(wù)中,，欺詐團伙的活動一直是風(fēng)險控制部門重點關(guān)注的對象。與個人貸款申請中的欺詐行為相比,，有組織的欺詐行為更為隱蔽,、危害更大。帶來的威脅往往是災(zāi)難性的,。因此,，準確識別高風(fēng)險社區(qū),，對于最大限度地減少金融損失至關(guān)重要,，這需要系統(tǒng)具備高效的風(fēng)險識別與判斷能力。

悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫：實時,、高性能的圖技術(shù)底座

實時構(gòu)圖與高性能數(shù)據(jù)處理

悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫支持實時圖構(gòu)建，能夠基于實時數(shù)據(jù)進行全圖的風(fēng)險控制,。其高性能的數(shù)據(jù)處理引擎可以幫助該平臺的風(fēng)控系統(tǒng)處理超高并發(fā)的請求,，實現(xiàn)實時批量寫入和查詢。即使在高峰時期,，系統(tǒng)也能保持穩(wěn)定運行,，確保風(fēng)險管理決策的及時性和準確性。通過實時構(gòu)圖,，平臺可以快速識別和響應(yīng)潛在的風(fēng)險事件,。

在線集群與低延時響應(yīng)

在高并發(fā)的業(yè)務(wù)場景下，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫的在線集群能夠在決策引擎容忍的時間內(nèi)完成查詢和計算,，保證低延時響應(yīng),。其高吞吐和低延遲的原生圖引擎支持高并發(fā)訪問和快速的圖遍歷，使得風(fēng)控系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控和分析海量交易數(shù)據(jù),，及時發(fā)現(xiàn)異常行為和潛在風(fēng)險,。

離線集群與圖計算框架

悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫提供強大的圖計算框架，支持多種圖算法,，如弱連通組件（WCC）和 Louvain 算法,，用于識別風(fēng)險社區(qū)。通過對子圖進行準實時圖計算,，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫可以為風(fēng)控決策引擎提供強有力的支持,。這些算法能夠幫助該平臺的業(yè)務(wù)系統(tǒng)深入挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系和模式，提前預(yù)警風(fēng)險,。4彈性擴縮容保證業(yè)務(wù)連續(xù)性隨著業(yè)務(wù)的不斷擴展,，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫的彈性擴縮容能力確保支付系統(tǒng)在擴容過程中持續(xù)運行。其 Shared-Nothing 分布式架構(gòu)和計算與存儲分離的設(shè)計,，使得系統(tǒng)可以按需增加更多節(jié)點或服務(wù),，而不影響整體性能,。因此，該平臺可以靈活應(yīng)對不斷增加的業(yè)務(wù)需求,，保持高效穩(wěn)定的運行,。

風(fēng)控功能升級：客戶應(yīng)用效益與成果解讀

貸款申請授信過程實時風(fēng)控

在貸款申請階段，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫能夠助力該平臺的風(fēng)控系統(tǒng)快速對申請人信息進行多維度審核,。一方面,，通過深度查詢驗證黑點 IP 地址，判斷是否該黑點在黑名單或與多設(shè)備異常連接,，防止信息盜用欺詐,。另一方面，該平臺可以基于介質(zhì)圖實時查詢?nèi)詢?nèi)聯(lián)系信息是否與黑名單有關(guān)聯(lián),，涵蓋緊急聯(lián)系人,、工作聯(lián)系人等，杜絕潛在風(fēng)險,。這種嚴格的審核機制能夠精準排除高風(fēng)險申請,，降低審核成本，同時保障業(yè)務(wù)的安全合規(guī),，為平臺的穩(wěn)健發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ),。

信用卡支用實時風(fēng)控

信用卡發(fā)放后，該平臺可以依托悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的卡交易圖,，進行實時的資金流向追蹤,，通過圖數(shù)據(jù)庫的模式識別，可以定義和檢測常見的欺詐模式,。例如,，識別短時間內(nèi)在不同地理位置進行的多筆交易，或者識別與已知欺詐賬戶有相似交易模式的新賬戶,。另一方面通過分析交易路徑,，查找潛在的欺詐鏈條。例如,，某個信用卡賬戶是否與多個高風(fēng)險賬戶有直接或間接的交易關(guān)系,。

風(fēng)險社區(qū)識別

該平臺借助 WCC 和 Louvain 算法進行離線圖計算，可以精準定位與黑名單節(jié)點緊密且黑點集中的風(fēng)險社區(qū),。該平臺系統(tǒng)可以提取單向交易賬戶多,、午夜交易比例高、高 PageRank 值節(jié)點等特征,，輸入經(jīng)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型,，做相關(guān)的風(fēng)控決策研判，達成金融風(fēng)險精準防控，強化金融機構(gòu)抗風(fēng)險實力,。

成果解讀

通過采用悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫的解決方案,，該平臺在多個方面取得了顯著的收益。首先,，在業(yè)務(wù)價值方面,，風(fēng)控能力達到了業(yè)務(wù)放量要求，高效處理了海量復(fù)雜數(shù)據(jù)的關(guān)系,。通過多種復(fù)雜計算,，基于圖的申請、授信,、支用多階段風(fēng)控能力得到了顯著提升,，補齊了數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，提高了整體風(fēng)控質(zhì)量,。

在技術(shù)層面,，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫提供了穩(wěn)定低時延高吞吐的圖集群，能夠?qū)崟r更新,、實時查詢。系統(tǒng)經(jīng)受住了大業(yè)務(wù)量情況下業(yè)務(wù)進件數(shù)據(jù)寫入和查詢放大的沖擊,，提供了穩(wěn)定的在線服務(wù),。通過分布式架構(gòu)和先進的圖計算技術(shù)，系統(tǒng)在高并發(fā)和復(fù)雜計算環(huán)境下依然表現(xiàn)出色,，確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性,。