「提要」搭乘互联网的东风,金融产业一日千里,但在业务爆发式增长、金融业勃勃生机的背后,金融犯罪正如影随形,暗地里滋长迅猛。据报道,早在2016年,仅网络诈骗黑色产业链就已“年产值超千亿元”。除了黑产化,金融犯罪的手段也在不断翻新升级,呈现出组织化、专业化、隐蔽化等数字时代金融诈骗的新特征。 纵观人类金融史,可清晰地看到,“金融反欺诈”本质上就是攻守双方技术博弈的进化史。从传统金融时代的“单一的电信诈骗”VS“黑白名单”,到“互联网+金融”早期的“多样化金融欺诈”VS“规则引擎为主结合黑白名单”,再到目前Web2.0时代的数字金融诈骗,需要在海量数据中,实时识别分析欺诈团伙利用专业作案设备进行批量化操作带来的多角色、多账号的复杂关联关系。对面当下的挑衅,旧的技术手段几乎无能为力。而这,正是图数据库的擅长领域。 图数据库是一种新型的NoSQL数据库管理系统,它起源于图论,使用“图”作为数据模型,图中的节点代表实体,连接两节点的边代表实体间的关系。所以,在图数据库中,实体间的关系非常直观、一目了然。图数据库擅长的就是关系查询和关系计算,尤其处理海量的、复杂的、互联的、多变的网状数据,即使诈骗团队的交易账号再分散、交易层级再复杂隐蔽,图数据库也能按图索骥,实时精准定位恶意个体及其团伙。 作为国产图数据库的佼佼者,腾讯云数图TGDB是一款原生的分布式并行图数据库,它不仅具备图数据库的优点,与国内外业界主流图数据产品相比,它兼具原生图数据库的关联关系深链查询能力和分布式图数据库的数据延展性及计算性能。这反映在具体的金融反欺诈场景中,即表现为能够基于实时用户数据实时计算多度关联风险,毫秒级完成欺诈甄别,实现对欺诈行为的提前预警和尽早发现。 TGDB金融反欺诈解决方案之(一)——信用卡套现… Read More »腾讯云数图TGDB启动“天网”,助力金融智能风控