文 / 江蘇銀行風險管理部總經理 徐勁
江蘇銀行風險管理部 喬輝
( 江蘇銀行風險管理部總經理 徐勁 )
近年來，金融犯罪和金融欺詐的新手段層出不窮，並已由過去的單兵作戰演變成有規模、有組織的團伙欺詐。銀行現有的反欺詐體系主要以專家規則為主，在防范新型的欺詐手段和欺詐形勢時，存在兩大痛點：一是無法識別個體正常但屬於團伙欺詐的情形；二是缺乏對風險傳導的防控。為解決上述痛點，江蘇銀行於2019年啟動了基於關聯關系圖譜的反欺詐體系建設，相比傳統的反欺詐體系，基於關聯關系圖譜的反欺詐體系在金融欺詐，尤其是團伙欺詐防范方面效果顯著。本文將從關聯關系圖譜的建設背景、邏輯、效果以及展望四個方面進行闡述，希望對金融機構的反欺詐工作有一定的參考借鑒意義。
背景及應對
互聯網、物聯網、大數據的興起和普及，正深刻改變着當前的金融生態和金融格局。在此宏觀背景下，銀行為了提高自身競爭力，降低運營成本，提高客戶滿意度，逐步向互聯網業務轉型。
同時，當下的新冠肺炎疫情限制了原有的線下業務渠道，這也進一步加快了銀行網上業務的轉型步伐。雖然銀行互聯網業務具有收益高、成本低、體驗好、方便快捷等優勢，但是該業務因具有“無接觸”的特點也導致客戶欺詐風險的激增，這無疑對銀行互聯網業務的發展帶來巨大的挑戰。
當然，為防范欺詐風險，江蘇銀行構建了以規則為主的反欺詐體系，在防范欺詐風險方面已取得一定成效。以2019年為例，反欺詐規則有效攔截了3.4%的異常信息申請，發揮了有效初篩准入作用。
但是，伴隨欺詐手段和工具的多樣化，金融欺詐呈現組織化、團伙化、隱蔽化的新趨勢，現有反欺詐規則已然無法適應新型的欺詐形勢。而關聯關系圖譜（以下簡稱“關聯圖譜”）則可以通過圖分析技術深度挖掘客戶潛在風險，能夠有效解決現有反欺詐規則的不足，因此，為有效應對現有反欺詐規則的不足，江蘇銀行着力構建了基於關聯圖譜的反欺詐體系。
關聯圖譜技術識別欺詐風險的底層邏輯
關聯圖譜指由節點（實體）和節點之間錯綜復雜的關系構成的拓撲網絡。所謂復雜關系就是基於時空數據、地址數據、人物數據構成的龐大的人-人關聯、人-物關聯的關系網絡。
關聯圖譜構建就是確認節點（實體）、關系（邊）及權重，並基於動態Schema構建關系網絡圖的過程。節點（實體）包括但不限於：手機號碼、身份 證、銀行 卡、設備、IP等，關系（邊）包括但不限於：家庭關系、擔保關系、資金往來關系、設備關聯、手機關聯、家族關系、同事關系等，權重高低則依賴於關系強弱。
在反欺詐場景中，除了考慮單一信息點的屬性，客戶間的隱藏關聯往往包含更多未知的潛在價值信息。因此，客戶信貸欺詐行為的識別問題可以轉化為關聯圖譜挖掘或社交網絡分析問題。基於關聯圖譜的反欺詐體系旨在將多源異構的數據整合成機器可以理解的知識，將單點的信息轉化為平面的相互關聯的圖譜，進行異常風險子圖的監測，從而實現欺詐的識別與防御。
通過關聯圖譜進行反欺詐的最大優勢在於：識別“個體正常”但屬於欺詐的團伙，這也是目前銀行進行反欺詐防范的最大痛點。團伙性欺詐一般涉及多個銀行賬號、客戶和設備協同作案，在單筆申請、交易或者單個賬戶視角並不能看出任何風險，但是在建立多維度、多屬性關聯后（如賬號交易關系、設備賬號關系、擔保關系、客戶賬號關系等），欺詐團伙往往呈現出明顯的異常模式子圖，並且已知的風險可通過關聯關系進行傳播擴散，關聯網絡能夠發現更多風險關系和節點。
而基於什么關系構建關聯圖譜，以及如何運用關聯關系是關聯分析的決定性因素。基於關聯關系分析，可以將相同特征的人聚成群組，從而做批量分析和特征學習。在此基礎上，進一步根據群組特征分析與挖掘，可以對特定人群制定特定的反欺詐策略。
關聯圖譜的應用
目前，江蘇銀行通過關聯圖譜技術初步實現了在客戶畫像、申請環節的欺詐團伙識別、信用 卡養卡套現監測、貸后異常資金歸集監測四個方面的應用。
1.單一客戶全方位畫像。整合全行零售客戶的申請、交易、還款等信息，建立手機號、設備指紋、工作單位、pos機編號、賬號等要素共現的關聯圖譜，打通了客戶在各個業務場景下的數據，並刻畫了客戶的全方位畫像，在此基礎上挖掘單一客戶的關聯關系標簽，並將標簽應用到風控建模、客群營銷等方面。
2.申請環節的欺詐團伙識別。基於構建的關聯圖譜，通過標簽傳播、風險傳導等算法模型識別在網貸申請環節的可疑欺詐團伙，並實時推送業務系統排查，形成了一套完整的基於關聯圖譜的欺詐團伙識別、排查、確認機制。
3.信用 卡養卡套現監測。通過遍歷關聯關系圖譜的方式，根據養卡套現的共性特征（如養卡階段消費的商戶相對固定），識別可疑的信用 卡養卡套現並推送業務人員進行排查、確認，同時聯動業務系統，對確認的養卡套現客戶進行止付、降額處置。
4.貸后異常資金歸集監測。通過對關聯關系圖譜中包含的資金交易數據的挖掘，借助於模型識別圖譜中異常的資金交易行為和異常交易團體，與相關業務系統聯動排查風險。
下一步展望
下一步結合關聯圖譜的特點和優勢，江蘇銀行將從精細化風險管理和精准化營銷兩個方面，對關聯圖譜的應用進一步深化。
1.精細化風險管理。
一是客群區分的精細化。關聯圖譜建模時，應對客群進行精細化管理，提升風險識別的准確率。如養卡套現場景中，養卡套現的客戶分為兩類，一類為養卡套現欺詐客戶，另一類為以卡養卡的套現客戶，兩類客戶對銀行的風險存在明顯差異，應通過精細化管理，加強第一類客戶識別的准確率。
二是圖譜構建的精細化。關聯圖譜構建的關鍵是確定節點和關系邊，應進一步豐富圖譜構建的節點和關系邊，比如增加地址信息、串號信息等，提高圖譜構建的精細化程度，進一步提升關聯圖譜技術的優勢和使用效率。
三是風險評分的精細化。通過評分的精細化，提升網貸申請欺詐團伙識別、信用 卡養卡套現監測、異常資金歸集監測的風險識別准確率。
2.精准化營銷。
一是深度挖掘營銷客群的特征。欺詐是為了識別壞客戶，而營銷是為了識別好客戶，其本質是相通的。實現精准化營銷的重點突破口在於圍繞“好用戶”或者“高價值用戶”的數據采集和特征工程開發領域，在各類不同營銷場景下挖掘典型目標客戶的各類基本屬性和行為特征，並以此作為關聯分析、聚類的依據，找到和他們相似的客群，為精准化的營銷活動提供依據，最大化營銷費用的投入產出比。
二是發展核心人物的自營銷。利用關聯圖譜技術的特點和優勢，識別團伙中的核心人物。在此基礎上，向識別出的核心人物推送團體成員名單，由團體核心人物在團體成員間自行營銷，根據營銷成功的客戶數量等指標給予相應的獎勵。
三是次優人群的精准營銷。目前銀行獲客成本越來越高，獲客難度也越來越大，而在風險可控的前提下，發展存量客群中的次優人群則具有可行性。利用關聯圖譜的特點和優勢，可以對符合次優特點的客戶群體進行精准識別，其方式是：基於行內的優質種子客群，識別出與優質客群具有強關聯關系的次優客群，對這部分次優人群進行進一步營銷。