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图数据库应用:金融反欺诈实践

1 背景介绍 1.1 传统反欺诈技术面临挑战 数字技术与金融业的融合发展,也伴随着金融欺诈风险不断扩大,反欺诈形势严峻。数字金融欺诈逐渐表现出专业化、产业化、隐蔽化、场景化的特征,同传统的诈骗相比,数字金融诈骗往往是有组织,成规模的,他们分工明确、合作紧密、协同作案,形成一条完整的犯罪产业链。传统反欺诈技术面临的三大挑战:维度单一、效率低下、范围受限。(引用自《数字金融反欺诈白皮书》) 1.2 图数据库技术应运而生 面对复杂的大数据,如何高效的从大规模数据中获取有价值的信息,传统技术面临巨大挑战。 图数据库这项新兴技术正是反欺诈的一把利剑,基于图数据库技术构建的关系图谱可用于深度数据挖掘,包括:关系推理、关联度检测、集中度测量、语义分析、团伙发现、可视化展示等。 本质上反欺诈面临的核心问题就是如何处理海量的用户关联关系。传统关系型数据库在处理海量关系上做得并不好,面对复杂关系网络的处理存在如下问题:数据规模大难以存储、计算效率低、关系建模难、维护性/易用性/扩展性差等。与传统关系型数据库不同的是,图数据库在处理关联关系上具有天生的优势,这些问题都能很好的一一化解。根据DB-Engine...

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