金融反欺诈任重道远
据不完全统计，专业的黑产从业人员已达数百万，每年给金融系统造成的经济损失达千亿元级别。随着数字金融欺诈呈现隐蔽性、规模性、动态性的特点，传统的金融反欺诈技术在新的欺诈形式面前暴露出维度单一、效率低下、范围受限、时效性差等诸多不足。
业务挑战
缺少客户完整视图
数据碎片化分散在不同的系统中，跨系统分析耗时耗力，风控成本高、代价大。
基于个体的规则难以发现团伙性欺诈
评分规则缺少关联分析，难以发现系统性、团伙性案件。
数据缺少业务语义难以理解具体场景
传统数据建模缺失数据语义，难以还原欺诈场景，实现技术与业务场景对接。
图数据库精准挖掘欺诈风险
基于图的反欺诈系统整合多源异构数据，利用散落于各个系统孤岛中的客户、行为等数据，构建360°全局客户画像，并基于数据的业务语义直观表达高维、复杂的关系网络，实现技术、数据与场景三大关键要素的协同，为欺诈判别提供精准、可解释、可追溯的风险判定依据，提高线上实时欺诈甄别的效率。
图应用价值
提高审批速度
降低人工审查成本
预防高额欺诈损失
