翼支付知识图谱构筑反洗钱关系网络助力互联网金融安全战

发布时间:2021-09-16 11:36:55 来源:雷火竞技登录官网

  互联网金融以其独有的创新性、便利性为人民带来了方便,但交易渠道、交易环节、交易数量的飞速上涨也带来了可疑交易分析难、客户身份识难等种种问题,一些别有用心的不法投机分子瞅准这个空子大肆进行洗钱交易,危害了国家金融稳定与安全。

  目前,反洗钱工作已经上升到国家高度层面,人民银行及其各级监管机构相继出台的反洗钱工作要求,持续加强的反洗钱监管处罚力度。

  传统反洗钱监控手段主要依靠专家规则以及历史数据,在面对海量交易流水数据时,难以有效追踪资金全链路流程,同时存在数据孤岛问题,对可疑交易行为不能进行有效关联,降低了可疑交易行为的识别准确度。针对当前反洗钱识别监测难题,翼支付引入知识图谱分析技术,有效提升了可疑交易识别能力。

  据悉 ,翼支付可疑交易监控策略有效之处在于,借助知识图谱对复杂关联事件的高效查询匹配能力,结合神经网络技术,实现风险监测控制从“洗钱类罪图规则监控”到“深度图多层次监控”能力提升。尤其是在监控策略中创造性提出的“洗钱类罪图规则监控”,能够帮助金融机构在海量交易数据中,针对已知的洗钱行为模式,精准定位到符合行为特征的洗钱团伙。充分利用已知的专家经验与特征案例,高效提升反洗钱预警的准确性。

  反洗钱知识图谱依靠图计算引擎实现多度关系延伸识别,通过关键节点重要指标衡量、PageRank重要性排序算法,结合业务场景对预警主体的定义,实现预警主体和对方信息精准划分,提升可疑交易活动内容分析清晰度,扩大风险识别覆盖范围。

  异构关系关联通过提升反洗钱图谱模型聚集性,加强可疑交易风险识别能力,其原理主要是以资金链路流向为主导,构建图谱关系架构,内含设备与IP操作关联、业务交互关联和银行卡绑定关系关联。

  翼支付的节点搜索功能可应用于风险分析场景,帮助反洗钱运营人员对实体对象进行分层化、标签化关联风险挖掘,通过可视化方式逐层展示复杂犯罪模式。

  近期,翼支付反洗钱图谱关联模型监测到一个以多交易主体为核心、大量交易对手组成的异常转账群组。该群组账户关系组成复杂、账户间相互转账频繁、群组内资金分散特征明显,图谱关联模型及时向反洗钱人员进行预警。通过一系列关联风险分析能力及功能运算,反洗钱人员迅速整理出该关系网内涉及的一批可疑主体以及两个月内的资金链路流向。经初步判定,该群组疑似从事“套现贷”非法活动,主要方式就是通过名下支付账户互相转账,用来偿还信用卡额度,并延长信用卡还款期限。了解到这一情况后,反洗钱人员根据工作规程随即进行上报处理。

  为打赢金融领域反洗钱这场攻坚战,翼支付还将人工智能、大数据、分布式数据库等技术积极引入到数据报送、可疑分析、名单监控、风险评级、尽职调查和监管报表等反洗钱各个流程步骤中,按照监管要求,打造出支持海量数据603138股吧)计算,多维风险评级的反洗钱决策引擎。有效提升运营人员风险核验的效率,以及小微金融企业反洗钱KYC效率。

  据悉,翼支付将不断结合实际情况进行后续反洗钱产品研发和策略升级,为金融机构提供更契合各种风险场景的监测与甄别能力,助力互联网金融安全保卫战。


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