作者｜田娟 夏烨 任俊彥「田娟、夏烨現供職于中國郵政儲蓄銀行，任俊彥為香港大學金融學專業研究所學生」
提要：
- 形象來說，知識圖譜技術就是一種“找關系”的技術。
- 銀行業通過深入應用機器學習、知識圖譜等技術，可以持續建構“主動防、智能控、全面管”的智能風險防控體系。
- 在目前洗錢威脅“交叉化”“隐蔽化”“網絡化”的背景下，圖技術通過定義核心監測場景、建構反洗錢知識圖譜的方式實作洗錢團夥及洗錢場景識别，具有提升可疑交易報告情報價值的重要意義。
什麼是知識圖譜技術？其是指通過描述客觀世界實體及其互相關系，深度挖掘資料背後的價值，進而賦予機器了解資料、識别概念、發現知識的能力。
形象來說，知識圖譜技術就是一種“找關系”的技術。目前，知識圖譜技術作為一種重要的金融科技創新，已在銀行業多領域得以應用，比如助力銀行建構智能精準的風控體系、創新銀行數字化營銷模式、進行反洗錢交易監測等。
創新數字化營銷模式
知識圖譜技術“找關系”的特征尤其适用于銀行營銷拓客領域。利用知識圖譜技術，銀行可以挖掘上下遊客戶，以點帶面，實作客戶群體營銷。
其一，銀行以企業集團派系圖譜為基礎，引入企業資金往來、擔保、票據貼現等交易資料，運用圖分析算法，以經濟依存度對客群進行劃分，建構經濟依存客戶關系圖譜，并形成圖譜化分類。同一“群”内客戶的金融行為具有高度相關性，對群内客戶的營銷和風險防控更具針對性，實作對客戶群的有效聚焦。
其二，銀行借助圖分析技術，可以以行内客戶為中心，輻射潛在新客群，提升獲客能力。此外，銀行還可以對已流失客戶的關聯客戶進行流失預警，有針對性地采取措施，增強關聯客戶黏性，提升留客能力。
其三，銀行借助圖譜關聯打造協同營銷體系，深度挖掘客戶潛在需求，實作獲客後“活客”，赢得客戶長期價值，實作可持續的客戶經營。
目前從實踐來看，很多銀行在數字化營銷領域，都紛紛借助知識圖譜技術的加持。例如建設銀行将圖分析技術應用于公私關聯營銷、供應鍊金融營銷等領域。工商銀行某分行在繳費類産品拓戶營銷領域，在一個月的營銷周期内，成功營銷頂點機關10餘戶，帶動下級機關使用者約40戶，活躍C端繳費使用者超過10萬戶。值得一提的是，在創新客戶數字化營銷領域，青島銀行的“慧營銷”系統具有代表性。“慧營銷”主要有4個知識圖譜應用場景，包括企以群分、按圖索客、多圖關聯協同營銷以及拓客地圖。
助力建構智能精準的風控體系
銀行業通過深入應用機器學習、知識圖譜等技術，可以持續建構“主動防、智能控、全面管”的智能風險防控體系，進一步推進操作風險、信用風險、合規風險等風險防控的數字化、自動化和智能化轉型。知識圖譜在銀行風控領域的應用場景主要有以下幾種。
一是進行普惠貸後資金流向自動化監測。銀行金融機構利用知識圖譜技術，可以建構信貸資金流向智能監測模型，挖掘貸款資金流向房市、民間借貸等違禁領域的交易鍊條，助力貸款資金用途管理，防範資金脫實向虛。
二是實作電信欺詐的“一點出險、全面防控”。以信用卡欺詐為例，常見的信用卡欺詐風險主要包括欺詐申請、僞卡盜刷、套現等。銀行傳統的反欺詐手段存在一個很重要的問題，那就是資訊不對稱。銀行金融機構很難快速去驗證信貸客戶資訊哪些是真實的，哪些是經過包裝的，這就導緻很多風控措施是滞後的——往往采取措施時，資金損失已經發生。而知識圖譜技術可以打通多系統、多元度、多類型的資料，其通過申請注冊IP、裝置号、手機号、地理經緯度等多個次元實時分析電信欺詐行為，進而及時發現隐蔽的團體作弊行為。
例如，工商銀行運用知識圖譜等技術，建構了“群體性開戶識别”“黑賬戶資金交易監控”等5個智能模型，累計識别700餘個群體性開戶黑賬戶，并基于“黑種子”，累計對3.5萬餘個賬戶進行管控，提升了欺詐識别率，避免了可能出現的經濟損失。再比如，中國農業銀行基于轉賬、還款關系圖譜，建構了信用卡欺詐客戶識别模型，有效提升了信用卡風控精細化水準。
有效進行反洗錢交易監測
在反洗錢領域，送出可疑交易報告是金融機構的法定義務。金融機構應在持續盡職調查的基礎上，對有合理理由懷疑客戶或其交易與洗錢、恐怖融資等犯罪活動相關的情形，送出可疑交易報告。可疑交易資金監測是送出可疑交易報告的重要源頭，其需要基于海量客戶及交易資訊挖掘客戶資金交易關系，理順資金鍊路，進而挖掘洗錢幫派及其證據鍊。
反洗錢交易監測的本質是“追蹤資金”。在此前的很長一段時間，由于洗錢手段的複雜性和多變性，如何有效識别洗錢活動是一個巨大挑戰。正常的反洗錢規則雖然能夠發現一些異常的洗錢行為，但大多是根據曆史資料總結出來的，過于依賴人工經驗，難免疏漏。更重要的是，目前的洗錢活動往往涉及團夥犯罪，而反洗錢規則隻适用于識别單個賬戶的洗錢行為，對隐藏在金融交易網絡中的洗錢團夥無法識别。
基于以上事實，可以說反洗錢工作面臨着洗錢形式多變、動态變化迅速、隐藏關系難挖掘、洗錢特征變化多樣、反洗錢預警存在誤報、實時監測預警難等痛點。近年來，在全球各國為應對洗錢活動付出高額成本之時，知識圖譜技術以其關聯挖掘、穿透分析等優勢，逐漸走入金融監管科技領域并彰顯力量。
衆所周知，資金關系就是天然的關系圖，在目前洗錢威脅“交叉化”“隐蔽化”“網絡化”的背景下，圖技術通過定義核心監測場景、建構反洗錢知識圖譜的方式實作洗錢團夥及洗錢場景識别，具有提升可疑交易報告情報價值的重要意義。
在反洗錢資金監測方面，中國反洗錢監測分析中心張煜等便提出基于主體間交易關系、社會關系等關聯關系建構反洗錢知識圖譜，形成以交易關系為主、包含多元度社會關系的資金網絡，并建議在涉衆型洗錢、集團派系内洗錢、跨境資金流動場景中應用知識圖譜技術。
知識圖譜技術在反洗錢領域具有以下優勢。一是圖資料庫能夠支撐上億節點和邊的存儲和關聯次數不确定的高效、複雜運算，具備挖掘“隐藏”關系的天然優勢，有效應對可疑交易漏報。二是依托多元關系挖掘生成“多主體”可疑交易預警案例，不僅契合目前洗錢犯罪“團夥化”“交叉化”的業務背景，更能實作提升可疑交易預警案例報送率的洗錢風險管理目标。三是知識圖譜技術支援查詢、展示節點間關系，特别是可以展示連通不同子圖的“橋”主體等，具有直覺可視化優勢。
知識圖譜技術在反洗錢領域的具體應用，基于保密性的考慮，不便列舉太多。目前工商銀行通過知識圖譜技術，針對“跑分洗錢”聚合客戶交易對手、所用裝置及IP等特征，将聚合後具有強相關性的銀行卡賬号關聯起來，進而在洗錢交易發生前實作風險預警。此外，洗錢交易存在“快進快出”的特點，呈現大額轉入、小額分批轉出的趨勢，資金一旦入賬便很快通過轉賬、消費等方式進行轉移，且交易IP經常發生變化。基于此，工商銀行基于知識圖譜分析，日均可關聯可疑IP位址7053個，涉及風險賬戶2836個，通過對識别到的風險賬戶建立黑灰名單機制，可實作對黑産團夥内未暴露的不法分子進行提前預警。
除了以上應用領域，知識圖譜技術在銀行非現場審計、對公賬戶智能化管理等領域也多有探索和落地的實踐經驗。相信在未來，知識圖譜技術在銀行業務的創新應用将不斷拓展，進而全面助力智慧銀行轉型更新。
（責任編輯：薛小玉）
