随着互联网金融的发展，层出不穷的营销活动和品类繁多的网贷产品让欺诈分子有了更多可乘之机，他们的欺诈成本似乎也更低了，足不出户就可以日进斗金。为了限制欺诈活动，金融机构和互联网公司都会构建自己的反欺诈团队和防范系统，通过种种规则和预测模型将欺诈分子拒之门外。苏宁金融也推出了“幻识”反欺诈情报图谱，提供在线快捷身份关系核验、敏感信息核验、风险分值评估、风险变化探针、 欺诈检测、团伙欺诈检测和欺诈调查指导为一体的反欺诈情报解决方案。
所谓的关系图谱是描述个体及个体之间关系的图。以移动支付场景的关系图谱为例，个体类型可以包括IP地址、设备、支付账户、账户联系人等，个体之间也可以存在不同的关系，比如IP登录行为、设备登录行为、联系人登记行为等。
那么，苏宁金融“幻识”关系图谱是如何“揪出”欺诈分子的呢?
举个常见的例子。假设用户小王的手机丢失了，现在手机一般都设置了解锁密码，不法分子想要破解小王的账户通常会将手机SIM卡更换到另一台设备，然后通过短信密码的方式登录小王的各类账户。“幻识”系统检测到小王的账户在新设备登录时，会使用关系图谱对账户和设备进行安全校验。如果这个设备在曾经登录许多账号，或者与高风险账号、手机号、IP有间接或直接的关联，那么就会认为该设备是有风险的，将暂时冻结该设备和账号的转账和交易权限，避免用户的资金损失。
小王在丢失手机之后，可能会使用备用手机或配偶的手机登录自己的账号，确认资金安全。这个时候“幻识”也会采用关系图谱对这个登录手机进行多维度校验。比如，这个手机在晚间和小王的常用设备的GPS定位接近、登录IP相同，并且这个手机的关联账号与小王的账号有转账、充值等交易记录，那么就可以认定这个登录手机是安全的，所发起的交易操作不会被拦截。
此外，现在很多金融公司都提供信贷产品，即便个人账户里没有资金，但是不法分子在盗取账户之后会申请信贷额度，然后购买易变现的电子产品获取非法收益。这种情况下，除了前面提到设备、账户等维度校验外，关系图谱还可以捕捉在交易层面的蛛丝马迹，比如订单的收货手机号和收货地址是否关联了许多不同账户的订单，即便是伪造的地址也可以经过自然语言处理之后进行模糊匹配。对于这种存在风险的订单“幻识”也可以进一步校验或直接拦截。
苏宁金融风控专家介绍，传统的反欺诈分析则依赖关系型数据库，主要根据直接的关联关系进行分析，如一个设备登录了多少个账号、一个收货地址有多少订单等，无法直观获取全维度的整体信息。
而“幻识”数据规模达50亿级，基于大规模图计算的2C、2B关系挖掘系统，实施行为监控、收集、分析，构建了一个多类型的实体关系网络，可以及时预警潜在风险，为苏宁生态圈及金融行业客户“一键”提供提供威胁检测、异常检测及反欺诈行为分析。
具体而言，使用“幻识”检索存在异常行为的账户号，系统将智能化、精准化挖掘所有与该账户有直接或间接关系的关键信息。据此，反欺诈分析人员可以建立一套完整的反欺诈模型，快速制定反欺诈数据图谱，从而定位核心作案人员和其他疑似欺诈分子，帮助平台抓取不良客户。
值得一提的是，包含“幻识”反欺诈图谱在内，近年来苏宁金融基于集团资源和金融科技构建了大数据反欺诈平台。为防止支付欺诈，苏宁金融打造了“寻迹”位置画像模型、“识器”设备指纹识别体系、风险特征库解析系统;针对信用欺诈，打造了资金饥渴度模型、“笛卡尔”中介拦截系统、“石出”消费贷评分体系;为预防营销欺诈，打造了“极目”黄牛识别系统，“晓身”防盗账户系统等。大数据反欺诈平台，有效保障了苏宁金融用户的交易安全和金融业务顺利开展。
未来，秉承“全场景 更普惠”的服务宗旨，苏宁金融将继续坚持“科技驱动发展”的战略，不断迭代大数据反欺诈技术，提高风控服务能力，保障金融安全，提升用户体验，助力实体经济发展。
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