图计算与图深度学习在风控交易中的应用解析

"8-3+图计算与图深度学习在风控交易场景中的运用.pdf" 在风控交易领域，图计算和图深度学习已经成为一种强大的工具，用于识别和预防潜在的欺诈行为。这篇资料主要探讨了在交易风控中，图计算和图深度学习的优势和挑战，以及它们在实际应用中的案例。 首先，交易风控中使用图计算的优势在于能够有效地捕捉到交易网络中的关联性和模式。通过构建交易网络，可以直观地发现账户之间的连通性、点的影响力（如点偏度）以及社区结构（社区关键度），这对于识别异常行为至关重要。例如，LPA（Label Propagation Algorithm）和结构发现算法可以帮助识别网络中的核心节点或异常团体。然而，图计算也存在不足，如需要大量计算资源和数据存储资源，且实时性相对较差。 图深度学习，如Graph_Sage、FastGCN、GAT、HAN、HGT和Grpah_Encoding等模型，能够进一步利用图的结构信息，特别是邻节点的信息，进行特征学习和节点分类。相较于传统机器学习方法，图深度学习在实时性和对网络结构信息的利用上具有优势，但其可解释性通常较差，并且对于计算资源的需求较高。 在交易风控的实际案例中，图计算可能被用来检测异常交易链路，例如，通过分析注册登录、核放、交易和核销环节之间的关系，及时发现恶意退款、拒绝支付、虚假交易等问题。然而，应用这些技术时会面临诸多挑战，如业务冲突（防止误判正常交易为风险交易）、有效信息量（如何从大量数据中提取有用信号）、计算时效（快速响应风险事件）、用户体感（避免对正常用户的干扰）以及追回难度（风险事件发生后的损失挽回）。 在落地案例部分，可能会涵盖如何定义和构建交易图，选择合适的图计算方法，以及如何通过图深度学习模型进行节点分类和异常检测。此外，还可能讨论这些技术在其他领域的衍生应用，如社交网络分析、推荐系统优化等。 图计算和图深度学习在风控交易场景的应用，为解决复杂网络环境下的风险识别问题提供了新的思路和方法，但同时也需要不断优化和平衡各种因素，以实现更高效、更准确的风险管理。