在这场欺诈与反欺诈的较量中，传统的反欺诈手段无法做到实时而精准的识别、预警与防控。许多金融机构都使用了风险监控系统，对个人实时、交易终端欺诈起到效果，但监控跨越多个账户和系统的团伙欺诈行为却无法更好地判断。

这主要是由于没有将复杂的数据有效地关联起来，没有充分地利用和分析海量客户数据间隐藏的关系。而这些常被忽视的隐形关系却往往是风险突破口和发现团伙的重要线索。

百融云创作为领先的独立AI技术平台，运用知识图谱技术推出反欺诈关系图谱，通过对用户数据的采集和分析，建立用户在多种关系上的关联信息，挖掘出欺诈者数据的矛盾点和可疑点，从而有效识别、预防团伙欺诈事件的发生。

百融云创的关系图谱具备准确有效、数据丰富、调用性能佳等特点。首先，百融云创关系图谱对欺诈风险识别的准确率接近90%，对团伙欺诈的为违约率预测可提升4倍到10倍。其次，百融云创经过多年发展积累了海量多维的数据和各种业务场景，并且这些数据和场景还在不断扩充，将有效支持关系图谱的延展。此外，对于复杂的团伙欺诈判定，百融云创关系图谱的查询速度达到毫秒级，能够有效满足互联网反欺诈需求。

以合作的某银行为例，百融云创为该银行提供查询样本及欺诈样本，通过百融云创关系库发现其中多个客户疑似团伙型欺诈客户。经该银行检验，匹配关系中90%申请客户经百融云创及银行风控策略在贷前反欺诈已拒绝。10%成功申请客户中风险是平均坏账的5倍。如果能在贷前运用百融云创关系图谱进行有效识别，将大大降低银行风险，减少坏账。

当前，新数据和新算法为规模化知识图谱构建提供了新的技术基础和发展条件，使得知识图谱构建的来源、方法和技术手段都发生极大的变化。尤其在金融领域，从数据可视化、风险评估与反欺诈、风险预测到用户洞察，知识图谱的底层性支撑作用越来越显著。未来 ，百融云创将继续探索大数据和人工智能技术在金融行业的场景应用，为金融机构数字化转型持续赋能。

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