方案概述
金融机构在融资业务、反洗钱和反欺诈方面面临着诸多挑战。由于中小企业信息的零散，风险评估依赖于业务人员的经验，导致信贷风控成本高且效率低。同时，金融交易量的迅速增长带来了洗钱和恐怖融资等犯罪行为的严峻挑战，传统的反欺诈方法也难以应对不断演变的欺诈手段。图智能技术和大模型的应用，可以有效整合行内交易数据、企业工商数据、贸易订单、交易流水数据等多源数据，通过图算法发现交易环路、金额异常等指标特征，并提供特征的可视化展示，提升风险评估的效率和准确性。
在反洗钱方面，AI算法和知识图谱技术可以构建风险关系网络，实现对风险全链路的刻画，挖掘可疑交易团伙，有效提升反洗钱报告的情报价值。在反欺诈领域，图智能技术能够通过构建图谱和可视化图分析工具，发现欺诈行为背后的关联模式，并通过多模决策引擎实现规模化、自动化预警。总体而言，图智能和大模型技术不仅能够提升金融风控的效率和准确性，还能显著减少人力成本，增强实时监控能力，有效应对复杂多变的风险挑战。
业务挑战
- 风险信号零散：风险信号分散，难以形成整体视图，导致无法全面评价企业风险。
- 单一规则风险：缺乏基于关系的风险传导体系，无法进行风险传导链路分析，难以防范“企业风险圈”，分析深度链路数据的能力不足。
- 多源数据融合困难：数据来源多样，包括行内、工商、司法、税务、交易和征信等，缺乏良好的数据加工和融合手段。
- 报告生成复杂：报告生成依赖人工构建，需要人工根据分析结果进行整理，过程耗时耗力。
- 欺诈手段复杂多变：欺诈手段不断变化，银行难以通过既定规则及时应对新型欺诈行为。
- 海量数据处理困难：银行每天处理大量数据，传统数据库无法有效处理和快速分析这些数据。
- 实时性要求高：系统需要具备高实时性，但传统方法无法满足实时监测和响应的要求。
方案架构
针对金融风控反欺诈反欺诈的多样性，对数据进行充分分析和整合，考量对公客户、对私客户（个人）和商户的共同点和差异，以及对公信贷、对私信贷和信用卡业务的不同特点，通过选择不同范围的数据进行加工整合，并建立相应的关联图谱，将图谱数据存储于枫清·天枢多模态智能引擎。应用 枫清·瑶光企业知识中台对图数据进行多维分析，发掘异常个体并进行深度关联分析，分析过程和算法通过图分析模版固化，并通过周期性任务调度执行，结果通过低代码应用进行多维展示，通过低代码应用快速搭建业务应用，对规则管理和风险信号进行多维展示，集成客户系统，增强分析结果的可解释性；此外，通过枫清·瑶光企业知识中台应用大模型能力自动生成风险报告，进一步提升了风险评估的效率和准确性，极大地节省人力成本，增强了业务处理的实时性和智能化。
方案优势
- 复杂关系管理：图数据库能够有效管理交易数据和客户信息之间的复杂关系，包括交易路径和关联客户，帮助银行更全面地了解交易行为和客户关系。
- 实时决策：通过实时数据组网入图和多度风险特征计算，图数据库能够实时拦截风险行为和欺诈行为，降低人工审核时间和成本。
- 规模性、隐蔽性的防范：图数据库能有效识别规模型和隐蔽性欺诈团伙，提前防范风险，避免损失。
- 提升准确率，降低误报率：图特征工程增加黑样本的维度和数量，反哺现有模型，提升预测准确率和降低误报率，从而降低损失并提升客户体验。
- 灵活性和扩展性：图数据库具有良好的灵活性和扩展性，能够应对银行金融风控、反欺诈和反洗钱中不断变化的业务需求和数据规模，保障系统的持续运行和发展。
- 报告自动生成：根据多维分析结果，图数据库能够自动生成风险分析报告，有效节省人力成本。