中国交通银行
基于Galaxybase银河图数据库构建信用卡实时在线申请反欺诈系统
客户简介
交通银行始建于1908年（光绪三十四年），1986年在国内重新组建，总行设在上海，是我国第一家全国性的股份制商业银行。交通银行作为中国主要金融服务供应商之一，集团业务范围涵盖商业银行、证券、信托、金融租赁、基金管理、保险、离岸金融服务等。
2004年，交通银行引进汇丰银行的先进技术与管理，成立太平洋信用卡中心，打造集全球与本土双重优势的信用卡产品。多年来，交行信用卡一直走在业务创新前沿。
2022年，发卡量达7450万张，位居国内前十。
业务挑战
新经济环境下信用卡中心坏账率高
2019年交行信用卡不良贷款率高达2.20%。一方面，原有静态的专家规则无法有效应对现有的动态多变的欺诈手段；另一方面，欺诈团伙的隐蔽性导致欺诈黑样本不足，传统的机器学习效果不佳，难以有效挖掘规模性、隐蔽性的团伙欺诈
信用卡欺诈人工核查效率低、成本高
当对可疑信用卡进行事后复核时，依赖人工参与，成本高、耗时长；优秀审核员培养周期长，整体成本高。
解决方案
交通银行信用卡中心提出基于Galaxybase银河图数据库搭建雅典娜认知图谱平台，针对目前卡中心海量结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，利用实体抽取、知识融合、知识加工等技术构建包括行业知识、常识知识、认知知识的大规模认知图谱。
具体方案
申请图谱构建
通过整合行内申请件、信审、催收等多条线业务数据以及行外征信数据，根据欺诈团伙的关联特征，将申请信息中的实体建成点，申请人/申请件与申请信息的对应关系建成边，最终从用户、交易数据、联系方式等信息中构建规模为 9.8亿点、36.6亿边、435亿个属性的360°用户全景申请图谱。
建设基于图的风险指标
基于全景申请图谱，结合规则模型、图算法，自适应图特征学习，挖掘团伙欺诈及其关联特征，为历史申请实体补充风险标签，增加风控维度。
实时欺诈检测
新进申请件实时组网入图，实时计算多跳深链网络关联风险，并结合行方已有封控体系，在贷前申请阶段进行欺诈甄别，实现申请欺诈风险实时识别与防控。弥补原有黑样本不足、专家规则不灵活的缺陷，自动化识别规模化、隐蔽性欺诈。
使用价值
通过实时、立体、全生命周期的信用卡用户管理与风险防控体系，交通银行信用卡不良率大幅下降，效果显著。
高性能在线查询计算，毫秒响应、实时防控风险。
新进申请件数据实时入图组网，自动对每笔进件实时欺诈甄别，1秒内即可实现数十复杂深链图指标计算，让事后分析变为事前干预，降低系统性、规模性团伙欺诈风险。
实现精准识别，挖掘隐藏线索
对历史存量申请件进行欺诈风险模式挖掘与识别，降低漏判风险。面对亿级海量申请件，卡后欺诈检测率高达99%，召回率52%。
联通跨源数据，信审效率指数提升
数十分钟跨系统人工审核缩至系统毫秒级别自动完成，人力成本降低90%，效率千倍提升。
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