AI风控落地：同盾科技复杂网络4.0重磅发布，多项创新加码团伙欺诈分析

　　标题：同盾科技发布复杂网络4.0，以多项创新强化团伙欺诈分析

　　随着团伙欺诈的日益猖獗，传统风控手段正面临严峻挑战。同盾科技最新推出的复杂网络4.0系统，通过实时可视化关联分析及深层信息挖掘，为反欺诈领域带来了全新解决方案，涵盖了实时团伙检测、催收号码识别及客户价值挖掘等多个应用场景。其中，百亿级金融图数据库、风险传播算法及知识表示学习技术均属首次亮相。

一、团伙欺诈趋势：挑战与应对

　　近年来，互联网金融的快速发展使得欺诈行为呈现出产业化趋势，团伙欺诈成为金融领域的顽疾。从银行信用卡养卡套现到汽车金融“零首付”骗贷，再到娱乐直播平台的羊毛党薅羊毛，各类欺诈案例层出不穷，给金融机构带来了巨大的风险与损失。针对这些挑战，同盾科技基于智能诚信网络理念，结合技术创新与场景部署，于2015年即开始应用复杂网络技术应对团伙欺诈，经过三年迭代，已升级至复杂网络4.0。

二、同盾科技复杂网络的创新应用

1. 复杂网络定义与功能

　　复杂网络能够针对复杂对象的关联关系进行非线性建模，通过节点（实体）和节点间错综复杂的关系（实体间关系）构成拓扑网络。当异常关系聚集时，即可识别欺诈行为。这一技术不仅拓展了风险识别的边界和维度，还解决了金融场景中数据量大、数据复杂和数据不完整的问题，帮助金融机构有效降低风控成本，提高决策效率。

2. 技术原理与创新

　　同盾科技通过跨行业数据及外部数据的整合，结合文本、图片等非结构化数据抽取技术，完成结构化与非结构化信息的融合，构建出“实体-关系-实体”的拓扑关系网。在此基础上，运用图计算、知识表示和机器学习等技术，对黑中介团伙等进行智能化挖掘分析。同时，在可扩展性算法和数据可视化方面进行了深入探索和优化，提升了复杂网络的精准度。

3. 应用场景与功能输出

　　复杂网络既可作为产品输出，支持实时风险群体分析、可视化工作台及风险群体报告等；也可作为技术能力输出，应用于催收号码识别、客户价值挖掘等产品中。在应用场景上，支持银行养卡套现、申请欺诈检测、账户保护、羊毛党识别及恶意刷单作弊等全场景的实时数据可视化分析。

三、复杂网络4.0的创新性体现

1. 数据层面：多源数据融合+NLP重构金融图数据库

　　复杂网络4.0融合多来源数据，使用全新图数据库框架重构金融图数据库，支持千亿级数据毫秒级实时查询响应。同时，运用NLP技术将非结构化与结构化数据融合，形成包含100亿节点、300亿边的金融图谱。

2. 技术层面：结合风险传播算法、知识表示和机器学习进行深度挖掘分析

　　风控体系从规则架构逐步演进为规则加模型架构，最终趋向于AI风控。风险传播算法依据“近朱者赤”的原理评估网络节点风险程度；知识表示和机器学习则利用network embedding方法解决数据稀疏问题，结合无监督算法进行风险群体识别。

3. 应用层面：行业化+本地化并驾齐驱

　　针对不同行业特性构建行业化关系网络，如信贷关系网络、汽车金融关系网络等。同时支持本地化部署解决强监管问题。复杂网络作为技术能力向同盾各产品线全方位输出如小微企业担保关系圈评估、催收号码识别及客户价值挖掘等应用。

四、实践案例及应用示例分析

1. 银行信用卡养卡套现：通过复杂网络分析电话号码、地址等关联性构建链条型关系网络识别非法套现行为。
2. 汽车金融中介欺诈：针对地域性和组织性强的特点利用复杂网络进行团伙欺诈识别。
3. 直播娱乐羊毛党识别：通过复杂网络分析注册、登录手机号或设备群体风险识别羊毛党行为。

　　同盾科技复杂网络4.0的发布标志着公司在AI风控领域的又一次重要突破未来将继续推陈出新加快产品技术迭代深化与行业融合提高团伙欺诈风险识别的精准度和效率。