如何通过Graph+AI的方法打造高精度风控模型
簡介:?阿里云圖智能平臺在金融行業(yè)已經(jīng)幫助銀行、保險等領(lǐng)域客戶構(gòu)建了金融風(fēng)控、商品推薦、循環(huán)擔(dān)保檢測、異常指標(biāo)監(jiān)控、違規(guī)團伙挖掘等場景,通過穿透行業(yè)應(yīng)用場景,幫助客戶基于多維數(shù)據(jù)做出精準(zhǔn)決策。
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《Gartner 2021十大數(shù)據(jù)和分析趨勢》中指出,圖技術(shù)使一切產(chǎn)生關(guān)聯(lián),預(yù)測到2025年圖技術(shù)在數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新中的占比將從2021年的10%上升到80%。該技術(shù)將促進整個企業(yè)機構(gòu)的快速決策。從金融行業(yè)角度看,在中國人民銀行印發(fā)《金融科技(FinTech) 發(fā)展規(guī)劃(2019—2021年)》 等政策驅(qū)動下,通過構(gòu)建金融知識圖譜基于多維數(shù)據(jù)源做決策,可以有效帶動金融機構(gòu)降本增效。
圖數(shù)據(jù)庫GDB是阿里云自主研發(fā)的圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,經(jīng)歷阿里巴巴集團內(nèi)豐富的應(yīng)用場景打磨,具備了豐富的最佳實踐。圖數(shù)據(jù)庫GDB在2020年進入Forrester圖數(shù)據(jù)平臺競爭者象限,也是國內(nèi)圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品首次入選。阿里云圖數(shù)據(jù)庫GDB在滿足高可靠性、高性能的同時,也兼顧了低成本的特性,產(chǎn)品使用、運維成本僅為國外圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的40%。我們將自動特征工程、自動機器學(xué)習(xí)等AI能力下沉到圖數(shù)據(jù)庫引擎中,形成阿里云圖智能平臺,讓整個圖模型的構(gòu)建、分析、發(fā)布過程自然連貫。阿里云圖智能平臺在金融行業(yè)已經(jīng)幫助銀行、保險等領(lǐng)域客戶構(gòu)建了金融風(fēng)控、商品推薦、循環(huán)擔(dān)保檢測、異常指標(biāo)監(jiān)控、違規(guī)團伙挖掘等場景,通過穿透行業(yè)應(yīng)用場景,幫助客戶基于多維數(shù)據(jù)做出精準(zhǔn)決策。
傳統(tǒng)的金融風(fēng)控模型,能夠匯集各個數(shù)據(jù)源的屬性特征信息,但是比較難挖掘數(shù)據(jù)源之間的深度關(guān)聯(lián)關(guān)系。要深度并且快速的挖掘海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特征,則會面臨非常大的技術(shù)挑戰(zhàn)。圖技術(shù)的意義在于將信息升維,而機器學(xué)習(xí)技術(shù)的意義在于對數(shù)據(jù)規(guī)律進行總結(jié)。通過圖表示學(xué)習(xí)技術(shù),提取金融知識圖譜中的拓?fù)湫畔⑻卣?#xff0c;并通過圖自動特征工程模塊,自動構(gòu)建特征作為風(fēng)控模型的輸入條件參與模型訓(xùn)練。通過自動機器學(xué)習(xí)模塊,幫助金融機構(gòu)挑選、調(diào)試、集成各個機器學(xué)習(xí)模型,實現(xiàn)更高精度的風(fēng)控模型。
華瑞銀行于2020年正式引入阿里云圖數(shù)據(jù)庫GDB,通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行深度關(guān)聯(lián)關(guān)系分析,進一步提升風(fēng)險識別能力。通過打造一套企業(yè)級圖分析平臺,實現(xiàn)了對智慧供應(yīng)鏈、航旅消費貸款等業(yè)務(wù)的智能風(fēng)險管控。通過阿里云圖數(shù)據(jù)庫GDB集成的自動機器學(xué)習(xí)組件,華瑞銀行大幅降低了風(fēng)控模型研發(fā)周期,并在截止目前的實踐中檢測到6個詐騙團伙,有效防控了業(yè)務(wù)風(fēng)險。
圖數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用可以在高度關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)源間的深度關(guān)聯(lián)關(guān)系,通過理解和分析圖將信息升維,進而幫助企業(yè)獲取洞察,這將成為企業(yè)未來核心的競爭力。我們也會不斷完善我們的圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品和服務(wù),探求用戶真正的需求,以幫助更多企業(yè)和開發(fā)者獲得洞察力和競爭優(yōu)勢。
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總結(jié)
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