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DCG:「今日案例」同盾科技:知識圖譜在信貸申請反欺詐中的深化應用_Game X Change Potion

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2021年12月,中國人民銀行印發《金融科技發展規劃》,提出健全金融科技治理體系、充分釋放數據要素潛能、打造新型數字基礎設施等重點任務。北京金融科技產業聯盟開設“今日案例”專欄,以《規劃》為牽引,通過優秀案例展示產業各方在實踐中取得的成果,促進機構互學互鑒。

關鍵字:圖模型、知識圖譜、信貸申請反欺詐

隨著互聯網科技和大數據技術的快速發展與進步,各大商業銀行迎來了新的發展機遇與挑戰。與此同時,隨著行內貸款類產品業務快速發展,團伙欺詐成為當前最為嚴重的欺詐風險來源之一,因此,如何通過現有知識圖譜分析平臺構建社團挖掘算法模型,發現欺詐團伙成為本項目的重要目標。

LiFi推出多鏈橋治理解決方案:金色財經報道,根據LiFi研究負責人Arjun Chand的公告,多鏈橋接協議LiFi推出了用于去中心化自治組織 (DAO) 治理的多消息聚合器,根據聚合器的文檔,如果由去中心化交易所、借貸應用程序和其他Web3協議部署,新的聚合器應該有助于防止源自跨鏈橋的治理攻擊。Chand表示,該團隊的新橋聚合器將為“不同的跨鏈消息傳遞需求提供面向未來的解決方案”,防止未來的協議需要依賴單個橋來處理消息。

LiFi聚合器尚未經審計,Chand 在聲明中表示,很快我們將擴大其測試范圍,并將其提交給 Trail of Bits 進行審核。[2023/8/19 18:09:48]

本項目的建設目標系以全行客戶為客群,利用歷史全量或一定時間范圍內的轉賬、雇傭、IP、設備等20余種關系數據構建全量圖譜,每日識別全量客戶團伙欺詐風險;以及以信用卡和信貸當日新增申請客戶為客群進行2度關系拓展,利用新增的和一定時間范圍內的轉賬、雇傭、IP、設備等20余種關系數據構建增量圖譜,快速識別申請客戶團伙欺詐風險。本項目旨在實現對歷史存量的對私信貸客戶和信用卡客戶進行團伙欺詐識別,以及對每天新增的信用卡申請客戶和信貸申請客戶進行申請團伙欺詐識別。

DCG報告:2022年虧損11億美元:金色財經報道,加密貨幣集團Digital Currency Group(DCG)報告稱,去年虧損11億美元,原因是該公司在加密貨幣價格暴跌和借貸平臺Genesis的重組方面苦苦掙扎。DCG在其第四季度投資者報告中表示,“除了BTC和加密資產價格下跌的負面影響外,去年的業績還反映了三箭資本(TAC)違約對Genesis的影響。”

報告稱,從合并資產負債表的角度來看,截至2022年12月31日,DCG持有的總資產為53億美元。這包括2.62億美元的現金和現金等價物及代幣、灰度信托股份、風險投資和基金投資在內的投資資產達6.7億美元。據DCG稱,其余資產主要包括Grayscale和Foundry。DCG發言人表示,所有投資資產和風險投資組合的價值均已按市值計價。報告稱,DCG第四季度收入為1.43億美元,虧損2400萬美元。全年綜合收入為7.19億美元。在其年度獨立股票估值中,DCG的股票估值為22億美元,即每股價格為27.93美元。“這一評估與該行業同期股價下跌75%-85%的情況基本一致。”[2023/2/28 12:32:49]

彭博社:拜登政府正考慮對馬斯克的收購交易進行國家安全審查:10月21日消息,據彭博社援引消息人士報道,拜登政府正考慮對馬斯克的投資項目進行國家安全審查,包括收購推特和 Starlink 的交易。

消息人士表示,美國官方對馬斯克近期關于停止向烏克蘭提供 Starlink 服務的相關言論感到不安,并對馬斯克與外國投資者購買推特的計劃感到擔憂。目前進行國家安全審查的討論仍處于初期階段。美國官員正在權衡哪些工具可以讓聯邦審查馬斯克的企業。[2022/10/21 16:34:12]

圖1:全量圖譜挖掘流程

為解決信貸申請場景的團伙欺詐問題,本項目運用大數據處理和圖譜建模技術,構建了全量數據團伙挖掘和增量數據團伙挖掘兩套流程進行欺詐挖掘:一是全量數據團伙挖掘每天全量采集一次借記卡、貸記卡、零售客戶的數據,構建全量圖譜,使用開發完成的團伙挖掘算法模型對構建的圖譜進行計算,輸出挖掘的疑似團伙,形成團伙名單、團伙特征和團伙分值和可視化工具展示。二是日間小時級增量圖譜團伙挖掘每兩小時采集一次當日新增的貸記卡、零售客戶的數據,在圖譜中找出與其有1~4層關聯關系的相關節點和關系邊,融合成增量圖譜,之后進行團伙挖掘,形成團伙名單、團伙特征和團伙分值和可視化工具展示。

本項目采用了獨有的專利技術進行關系權重計算與評估,實現了最優化圖譜的篩選,提升了圖譜挖掘效果。其核心技術包括知識圖譜關系權重計算、實時關系抽取、社區劃分算法、社區風險量化。

全量圖譜挖掘出疑似高風險群組數量過萬,單日增量圖譜挖掘出疑似高風險風險群組過百個。針對兩款主要貸款產品的數據分析表明,利用知識圖譜分團技術,可以挖掘出多人多外行卡還款關系、多人同終端使用、多人同IP使用等風險性較高關系和客戶。

圖2:增量圖譜挖掘流程

實踐證實,該行卡中心在知識圖譜分團技術中,發現存在中介辦卡嫌疑、卡使用存在套現嫌疑、同團伙中一人逾期兩個月后其他人相繼逾期等關鍵信息。

本文來源:同盾科技有限公司

投稿郵箱:News@bfia.org.cn

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