近年来，金融犯罪和欺诈的新手段层出不穷，金融欺诈开始从单兵作战转向了有组织、有规模、高密集的团伙化作业。这些欺诈团伙深入研究过金融的申请、调查、评估、审核、授信等业务流程，清楚金融机构风控规则与业务漏洞，从而通过技术手段进行身份信息的伪装、更替与仿冒来绕过风控系统，在风控领域呈现隐蔽化特征。团伙欺诈几乎在同一时间内进行大批量、金额巨大的欺诈行为，危害性巨大。
针对团伙欺诈行为典型的关系型风险挖掘，关系图谱可以说有着天然优势。所谓关系图谱，就是多实体、多关系的关系图，由各种实体(人/公司)和不同关系(朋友/雇佣/控股)所构成。以金融支付场景的关系图谱为例，个体类型可以包括IP地址、设备、金融账户、账户联系人等，个体之间也可以存在不同的关系。
关系图谱在反欺诈中的主要应用是一致性检验、团伙欺诈检测以及欺诈特征构造。一致性检验的思路就是尝试推导出申请人信息与关系图谱不一致的信息，不一致的、矛盾的信息越多，申请人欺诈的嫌疑越大。团伙欺诈是指诈骗团伙通过购买、盗用、冒用实名信息等方式，有组织大规模地在短时期内向金融机构进行骗贷。特征构造则主要是指在进行机器学习建模时，还可以从图的角度出发，构造特征。
作为行业领先的人工智能与大数据应用平台，百融云创研发的关系图谱的优势集中体现在以下三个方面：一是准确有效。百融关系图谱对欺诈风险识别的准确率极高，对团伙欺诈的违约率预测可提升数倍;二是数据丰富。百融云创经过多年发展积累了海量多维的数据和各种业务场景，并且这些数据和场景还在不断扩充，将有效支持关系图谱的延展;三是调用性能佳。对于复杂的团伙欺诈判定，百融关系图谱的查询速度达到毫秒级，能够有效满足互联网反欺诈需求。
新技术、新手段，新模型，结合互联网风控场景的特征，进一步探索更多行之有效的方法，应用到更多的领域当中。相信在未来，关系图谱技术会发挥更大的价值。百融云创，作为一家独立AI技术平台，也将不遗余力地将技术与实践相结合，为金融风险带来更多有效且灵活的智能风控方案。
