如何理解知识图谱？
知识图谱，本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构。由“节点”和“边”组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。
假设我们用知识图谱来描述一个事实：“老顽童是王重阳的师弟”。这里的实体是老顽童和王重阳，关系是“师弟”。如果把峨眉派也作为节点加入到知识图谱（峨眉派是包含很多实体的一簇），人和门派之间也可以产生一种关系，即某个人属于或者创立了某个门派。
知识图谱可以最有效、最直观地表达出实体间的关系。简单地说，就是把大量不同种类的信息连接在一起而得到一个关系网络，为人们提供了从“关系”的角度分析问题的能力。
知识图谱在金融风控中如何降妖伏魔？
从具体应用来说，可以基于知识图谱进行AI反欺诈应用、风险预警、特征衍生、聚类营销等，主要核心是从关系的角度解决业务问题。在金融机构最为重视的AI反欺诈领域，其技术优势十分明显，对中介、黑产团伙、关联骗贷团伙的识别，团伙监控与预警十分高效。
例如，骗贷套现的用户会在网络上与同类人士交流，形成很多社群，可以通过运营商数据、第三方数据及用户的通讯信息，迅速建立知识图谱的关联关系，追溯出用户在信贷行为上与哪些人物节点、群组节点发生高频交互行为，从而迅速发现骗贷团队并可以提前做好团伙监控与预警。
更简单的例子如，张无忌集团发生了重大财务损失，丢失了倚天剑，那么根据人物关系的知识图谱，可以推测出对他“因爱生恨”的周芷若是最大的嫌疑人。
金融风控江湖里的屠龙刀倚天剑——知识图谱，俨然成为反欺诈的最强技术手段，这种技术手段如何施展威力呢？
万象智慧平台是中诚信征信基于大数据、知识图谱、机器学习等技术自主研发的AI反欺诈平台，平台实现了数据关联挖掘、欺诈学习、欺诈识别的自动化、智能化。
▪在技术层面 |
可大幅提升金融机构的数据处理及数据分析能力，其中基于万象智慧的模型自学习模式，反欺诈模型可随着业务数据流转不断优化迭代，同时不断优化自身反欺诈体系，使反欺诈体系具备自我学习、成长的能力；
▪在业务应用层面 |
与当前反欺诈体系相比，补充了“关系”这一全新视角来审视风险，实现了反欺诈手段由点到面的提升，可深度挖掘个体隐藏的关联欺诈风险，同时具备天然的团伙欺诈识别能力。
在科技日新月异的今天，金融违法犯罪和灰色行动的技术水平也越来越高，所谓“魔高一尺道高一丈”，作为AI关键技术的知识图谱，势必会得到更加广泛地应用，革新金融界对风险控制的认知。科技赋能，在金融风控的江湖里，乘风破浪，降妖伏魔。
End
文 | 中诚信征信 市场品牌部
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