“產學研”結合背后“圖計算”：深層次的關系挖掘 能否為反洗錢防詐騙提供新技術底座？

每經記者 葉曉丹    每經編輯 文多    

9月26日，2021世界互聯網大會烏鎮峰會“世界互聯網領先科技成果”正式發布，全球共14個技術項目獲獎。其中螞蟻集團和清華大學聯合研發的“大規模圖計算系統GeaGraph”（以下簡稱“圖計算”）入選。

目前，圖計算技術在全球還處于探索階段，是人工智能領域的下一個高地，在金融安全、能源、搜索等領域有著廣泛的應用前景。

中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民認為，基礎軟件領域的國產化不應只是低水平的替代，更不應該只是開源軟件的換皮，要學會“從頭構建先進的系統軟件”。“圖計算給了我們一個很好的例子：產、學、研結合，高校和科技領先企業共同突破技術難關,并將其規?；瘧?。這種模式如能在國內順利運行和復制推廣，有望大大加快我國解決基礎軟件領域卡脖子問題的進度，逐步構建出源于中國的先進基礎軟件集。”鄭緯民說道。

深層次關系挖掘

螞蟻集團董事長兼CEO井賢棟在發布會現場表示，風險管理是一個攻與防持續博弈的過程，我們可以看到，惡意金融行為日益隱蔽多樣，通過分散賬戶和長鏈條進行資金的分散和聚集，面對這類惡意金融行為，傳統分析方法存在識別精度不足、時效性差等問題，迫切需要新的技術能力。圖技術作為一種新的數據模型，可以高效支持深層次的關系挖掘，為金融風控提供了新的思路。正所謂魔高一尺，道高一丈。

那么，從技術角度而言，圖計算和以往的計算系統有何不同？

9月26日晚，螞蟻集團計算存儲首席架構師何昌華向《每日經濟新聞》記者介紹，圖計算是基于圖模型的查詢計算一體化的圖數據庫系統，和基于表模型的關系型數據庫不同。關系型數據庫在處理表的關聯數據時需要進行多表關聯，大量的連接操作會導致性能指數級下降，而圖計算在處理復雜場景、深度關聯分析時可以帶來2～4個數量級的性能提升，是真正注重“關系”的系統。也正因為圖計算在處理關聯數據時的強大能力，該技術正被廣泛用于金融風險控制、企業信用評估、營銷推薦等有著復雜關聯關系的場景中。

反洗錢、反欺詐的應用場景

據了解，反洗錢、反欺詐、金融風控是圖計算在金融領域的主要應用場景?！睹咳战洕侣劇酚浾咴诮衲?月報道“義烏商戶斷卡風波”時了解到，商戶在結算過程中，電信詐騙或者洗錢有關的犯罪團伙通過四方支付、跑分平臺、聚合支付等平臺滲透的概率非常高。義烏商戶銀行卡被凍結的大部分原因是被作為跳板或者通道型的結算賬戶，作為跳板賬戶，匯兌的時候電信詐騙可能會通過公轉私、私轉私或者公轉公滲透。

那么，“圖計算”技術應用在反洗錢、反欺詐的金融領域，能發揮怎樣的作用？

何昌華表示，一筆交易判斷是否涉嫌洗錢或欺詐，往往是看這個交易本身包含的各賬戶之間的狀態，這些在計算中可以翻譯成一種圖案，“找到圖案以后我們能判斷這個交易是否有問題，以前也有很多技術做到這一點。不過，以前的技術是找一些非常簡單的圖案，但是現在我們面臨的情況越來越復雜，洗錢和欺詐的環節越來越長，環節長了之后原有的計算能力就比較難抓取到。”而且隨著科技進步，欺詐、洗錢的技術也在不斷升級。圖計算不斷通過技術的沉淀，挖掘深層次的團伙之間的關系和動態變化，“根據我們觀察到的數據，采用的圖技術以后，識別率基本上是提高了接近一百倍，案件審理的效率提升了90%以上”。

“我們在復雜的用戶交易行為中已經印證了大規模圖計算的高效性能，未來，這種技術在電信、醫療、制造、能源等領域有著廣闊的應用價值和前景。我們堅持技術成熟一個開放一個，期待接下來能把這套技術共享到更多行業。”何昌華表示。

這項技術的大規模應用存在哪些難點？何昌華坦言，不同場景的應用需要一定程度的定制和算法的調整，這對合作方的能力背景有一定的要求。