某商業銀行是由民間資本設立的全國性商業銀行，作為創新型的商業銀行，該銀行不斷挖掘資料價值，從而為客戶提供更優質的金融服務。2023年，該銀行與費馬科技合作，基於費馬圖資料平台實現反洗錢系統及客戶風險評估系統，提高200餘倍的系統效率，惠及民生。
面臨挑戰
某大型商業銀行是國內標桿型銀行，始終堅持 「合規」、「安全」、「創新」。為提供更低利率、更有競爭力的金融服務，該商業銀行一直不斷挑戰壓縮壞賬損失，實現更低成本的資金運轉。作為一家創新型的商業銀行，其早在2023年就開始嘗試用圖計算的方式分析客戶的資金流向和關聯關係。然而隨著客戶資料量的增長，原有開源系統存在著資源消耗大、效能慢、不能及時反饋處理結果等問題，與費馬科技的合作為這些挑戰指明了方向。
方案詳述
圖計算系統是基於圖（graph）的形式，將資訊中的實體，以及實體之間的關係，分別抽象表達成為「頂點」以及「頂點間的邊」這樣的結構資料。圖計算的方式尤為適合處理大資料關聯關係的分析計算，不同賬戶間的資金流向可以在客戶圖譜中很容易的識別並分析，從而基於資金往來關係實現客戶風險評分。
基於資金往來關係打造客戶風險評分系統
在與費馬團隊合作之初，該商業銀行在觀察資金交易資料時發現，與高風險賬戶頻繁交易的賬戶，其風險值也遠高於一般客戶。基於資金往來關係的客戶風險評分系統採用圖計算和機器學習結合的技術方案，將客戶資金往來作為核心資料對客戶逬行打分，計算出危險度評分。雙方團隊在客戶交易資訊和位址資訊的基礎上，加入了企業股權等工商資訊，完善了關係網路，根據惡意企業關聯惡意客戶，從而更充分地挖掘客戶間的潛在關係，提高系統的準確率。該模型最終在測試集上的**結果auc達到了90%以上，給出可靠的危險度評分，可以作為徵信的乙個重要補充。該客戶風險評分系統目前作為該商業銀行的內部徵信資料體系，協同人民銀行徵信記錄綜合評估客戶授信額度，強化貸前貸後的風險客戶甄別。
完善資金流向優化反洗錢系統
與此同時，賬戶資金流向的分析可以迅速的篩選出有洗錢嫌疑的賬戶。在常規系統下，每追蹤一筆資金流向，多一次交易就增加一級檢索難度，通過數次流轉後由於系統負載增加而不得不停止檢索，非正常交易也就難以被發現了。而費馬圖資料庫的高效性，使得資金流向能被深度追蹤，一旦資金最終有指向性的流向固定的幾個或多個賬戶時，即被認為存在洗錢風險。
該系統處理的原始資料規模達到2t ,生成的圖結構有數億頂點和數億條邊。原有系統通過開源graphx系統實現，每次資料處理需要在6臺機器上連續處理6小時以上。為了解決傳統圖計算引擎的效率問題，系統的圖計算部分採用費馬圖計算引擎，相比目前業界通用的graphx ,在標準評測程式上，費馬圖資料平台效能領先一到兩個數量級，記憶體占用卻低一到兩個數量級，系統只需一台伺服器運算10分鐘即可得到相應結果，系統效率提公升200餘倍。同時費馬圖資料平台具備高度可擴充套件性，能夠高效處理多達上百億節點、數千億邊的大規模圖計算問題。
客戶證言
該商業銀行研究院院長表示，我行是國內最早一批嘗試並使用圖計算方式解決金融問題的銀行之一，圖資料庫可以很靈活的儲存並分析賬戶間的關聯關係，我們很幸運的在遭遇效能瓶頸前選擇了費馬科技，我們驚喜的看到200多倍的效能提公升，同時帶給我們無限可能，使我們在合規、安全、創新方面百尺竿頭更進一步。
基於客戶資金往來關係圖，雙方團隊嘗試重點關注貸款人賬戶及擔保人賬戶的資金走向。通過演算法分析貸後資金流向是否健康，並追蹤可疑資金流向，識別出高風險賬戶後，進一步人工審核，在出現壞賬前進行干預，減少壞賬損失，從而為更多優質使用者提供更便捷、更優惠的普惠金融服務。
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