互聯(lián)網(wǎng)金融以其獨(dú)有的創(chuàng)新性、便利性為人民帶來了方便,但交易渠道、交易環(huán)節(jié)、交易數(shù)量的飛速上漲也帶來了可疑交易分析難、客戶身份識難等種種問題,一些別有用心的不法投機(jī)分子瞅準(zhǔn)這個(gè)空子大肆進(jìn)行洗錢交易,危害了國家金融穩(wěn)定與安全。

目前,反洗錢工作已經(jīng)上升到國家高度層面,人民銀行及其各級監(jiān)管機(jī)構(gòu)相繼出臺的反洗錢工作要求,持續(xù)加強(qiáng)的反洗錢監(jiān)管處罰力度。

知識圖譜有效提升可疑交易識別能力

傳統(tǒng)反洗錢監(jiān)控手段主要依靠專家規(guī)則以及歷史數(shù)據(jù),在面對海量交易流水?dāng)?shù)據(jù)時(shí),難以有效追蹤資金全鏈路流程,同時(shí)存在數(shù)據(jù)孤島問題,對可疑交易行為不能進(jìn)行有效關(guān)聯(lián),降低了可疑交易行為的識別準(zhǔn)確度。針對當(dāng)前反洗錢識別監(jiān)測難題,翼支付引入知識圖譜分析技術(shù),有效提升了可疑交易識別能力。

據(jù)悉 ,翼支付可疑交易監(jiān)控策略有效之處在于,借助知識圖譜對復(fù)雜關(guān)聯(lián)事件的高效查詢匹配能力,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測控制從“洗錢類罪圖規(guī)則監(jiān)控”到“深度圖多層次監(jiān)控”能力提升。尤其是在監(jiān)控策略中創(chuàng)造性提出的“洗錢類罪圖規(guī)則監(jiān)控”,能夠幫助金融機(jī)構(gòu)在海量交易數(shù)據(jù)中,針對已知的洗錢行為模式,精準(zhǔn)定位到符合行為特征的洗錢團(tuán)伙。充分利用已知的專家經(jīng)驗(yàn)與特征案例,高效提升反洗錢預(yù)警的準(zhǔn)確性。

知識圖譜為何能成效顯著?

多度關(guān)系識別、異構(gòu)關(guān)系關(guān)聯(lián)和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可視化,是翼支付反洗錢知識圖譜應(yīng)用策略的三大獨(dú)有特色。

反洗錢知識圖譜依靠圖計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)多度關(guān)系延伸識別,通過關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)重要指標(biāo)衡量、PageRank重要性排序算法,結(jié)合業(yè)務(wù)場景對預(yù)警主體的定義,實(shí)現(xiàn)預(yù)警主體和對方信息精準(zhǔn)劃分,提升可疑交易活動內(nèi)容分析清晰度,擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)識別覆蓋范圍。

異構(gòu)關(guān)系關(guān)聯(lián)通過提升反洗錢圖譜模型聚集性,加強(qiáng)可疑交易風(fēng)險(xiǎn)識別能力,其原理主要是以資金鏈路流向?yàn)橹鲗?dǎo),構(gòu)建圖譜關(guān)系架構(gòu),內(nèi)含設(shè)備與IP操作關(guān)聯(lián)、業(yè)務(wù)交互關(guān)聯(lián)和銀行卡綁定關(guān)系關(guān)聯(lián)。

翼支付的節(jié)點(diǎn)搜索功能可應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)分析場景,幫助反洗錢運(yùn)營人員對實(shí)體對象進(jìn)行分層化、標(biāo)簽化關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)挖掘,通過可視化方式逐層展示復(fù)雜犯罪模式。

翼支付知識圖譜成功案例

翼支付反洗錢知識圖譜應(yīng)用策略在提供金融服務(wù)過程中,已有成功案例。

近期,翼支付反洗錢圖譜關(guān)聯(lián)模型監(jiān)測到一個(gè)以多交易主體為核心、大量交易對手組成的異常轉(zhuǎn)賬群組。該群組賬戶關(guān)系組成復(fù)雜、賬戶間相互轉(zhuǎn)賬頻繁、群組內(nèi)資金分散特征明顯,圖譜關(guān)聯(lián)模型及時(shí)向反洗錢人員進(jìn)行預(yù)警。通過一系列關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)分析能力及功能運(yùn)算,反洗錢人員迅速整理出該關(guān)系網(wǎng)內(nèi)涉及的一批可疑主體以及兩個(gè)月內(nèi)的資金鏈路流向。經(jīng)初步判定,該群組疑似從事“套現(xiàn)貸”非法活動,主要方式就是通過名下支付賬戶互相轉(zhuǎn)賬,用來償還信用卡額度,并延長信用卡還款期限。了解到這一情況后,反洗錢人員根據(jù)工作規(guī)程隨即進(jìn)行上報(bào)處理。

為打贏金融領(lǐng)域反洗錢這場攻堅(jiān)戰(zhàn),翼支付還將人工智能、大數(shù)據(jù)、分布式數(shù)據(jù)庫等技術(shù)積極引入到數(shù)據(jù)報(bào)送、可疑分析、名單監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)評級、盡職調(diào)查和監(jiān)管報(bào)表等反洗錢各個(gè)流程步驟中,按照監(jiān)管要求,打造出支持海量數(shù)據(jù)(603138,股吧)計(jì)算,多維風(fēng)險(xiǎn)評級的反洗錢決策引擎。有效提升運(yùn)營人員風(fēng)險(xiǎn)核驗(yàn)的效率,以及小微金融企業(yè)反洗錢KYC效率。

據(jù)悉,翼支付將不斷結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行后續(xù)反洗錢產(chǎn)品研發(fā)和策略升級,為金融機(jī)構(gòu)提供更契合各種風(fēng)險(xiǎn)場景的監(jiān)測與甄別能力,助力互聯(lián)網(wǎng)金融安全保衛(wèi)戰(zhàn)。