李宗纯:图机器学习在度小满风控中的应用
数据派THU
共 6465字,需浏览 13分钟
· 2022-02-25
来源:DataFunTalk 本文约6900字,建议阅读10+分钟
本文主要介绍度小满的超大规模图平台,以及它在真实金融风控业务中的应用。其中会包括一些应用方法和案例,希望能为大家在图机器学习落地产品化方面提供一些参考。
相关背景介绍 度小满超大规模图平台 Dxm Eros 功能 Dxm Eros 应用 总结与展望
1. 金融科技发展趋势
1. 图平台 Eros 框架
2. 图存储模块
存储规模:支持千亿节点千亿边的超大图存储,具有可扩展可伸缩的存储和计算能力; 高性能:毫秒级响应,二度查询50ms以下,可以说是业界比较领先的一个水平; 查询分析一体化:同时支持同查询和图分析算法; 简单易用的一站式图平台:良好的可视化界面,助力用户快速查询。
4. 图建模
5. 可视化模块
图导入导出:用户可以自定义要导入的数据、任务的启停时间和周期等;也可以从异构大图中导出子图; 实例监控管理:查看数据分布以及健康性; 训练管理:选择模型和数据进行训练。
对于算法同学,他们更多的使用场景是图建模,图挖掘。他们更关心的是快速的进行图实验,并且快速、直观的得到实验结果。所以我们的产品就可以为其提供自动的数据预处理,自动的特征工程,自动建模调参,自动部署上线等功能。 对于策略的同学,他们使用这个平台做反欺诈分析,所以他们希望能够在这个平台查询某一个节点的风险是怎样的一个等级。为他们提供的是可疑节点标记和可疑社团标记。 对于信审审核同学,他们既往的审核工作往往是通过在互联网各种平台上进行多个轮次的搜索,过程繁琐且不直观。所以图平台主要是提升他们的工作效率,使他们查询和审核的过程更加快速,更加直观,更加便捷。为他们提供的功能包括人企关联查询,企业风险提示和特殊关系提示等; 对于反洗钱团队,我们希望为他们在追踪资金链路以及关键节点当中提供一些帮助,辅助他们的工作提升效率。所以也相应的为他们推关键路径分析和关键节点识别的一些功能。
1. 智能图挖掘
下面是智能图挖掘的两个案例。
案例一:征信数据
案例二:风控模型
关键节点:星状节点。金融领域较为常见的一个羊毛党的网络结构,它极有可能是一个人通过群控很多人从而实现团伙欺诈。 关键路径:链状路径。团伙欺诈时为了节省成本,往往多数人共用一套身份信息(如身份证、手机号、住址、联系人等);一个节点连接多个社区且社区内人群多数信贷不良,那么这个路径上的团伙很可能是黑产或黑中介。 关键社区:完全子图。任意两点都相连的图具有较高的风险性。这种网络内的人相互都有关联,这种也是目前很容易识别的欺诈团伙。
3. 智能反洗钱
4. 智能审核
Q:度小满图数据库是根据开源数据库改造的么?
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