随着近几年互联网金融的发展，玲琅满目的信贷产品早已被羊毛党盯上，层出不穷的营销活动更是让欺诈分子有了可乘之机，伪造资料、恶意注册大量虚假账号、团伙包装、刷单、抢红包、套返利等等，欺诈技术手段越来越高明(群控、云控)，成本也越来越低。为了限制这些欺诈用户，信贷机构通过建立反欺诈团队和风控防范体系，使用专家规则和预测模型来拦截欺诈行为。然而，面对新型欺诈手段，传统反欺诈工具显得势单力薄，以关系图谱为 核心技术的新式反欺诈得以广泛运用。

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。比如，申请人一度关系的个数;某类一度关系的比例等等，并应用这些变量于建立欺诈评分或信用评分。

百融云创基于复杂网络技术，开发了一整套高效灵活的关系图谱构建与应用解决方案。通过主体确认、关系建立来建立逻辑推理，并通过图谱检索，利用社团发现算法识别出存在承传关系的人群，当这个群体中成员的平均欺诈意图高于阈值的时候，就会认定很有可能是欺诈团伙。

百融云创的关系图谱的优势集中体现在以下三个方面：其一是准确有效。百融关系图谱对欺诈风险识别的准确率接近90%，对团伙欺诈的违约率预测可提升4倍到10倍;其二是数据丰富。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;其三是调用性能佳。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，作为掌握前沿科技“密匙”的企业，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。