实时风控：图神经网络驱动的高效欺诈检测与挑战

"6-6+图神经网络在实时风控中的应用探讨了一种创新的方法来解决电子商务平台 eBay 的实时反欺诈问题。该研讨会由 eBayPayments&Risk 部门的高级机器学习工程师韩志超于 2021年10月10日的 DataFunSummit 分享。主题聚焦于图神经网络在实时欺诈检测（FraudDetection）中的独特作用，尤其是在处理实时图挑战中的复杂性。 首先，会议深入分析了 eBay 在支付风险管理中遇到的传统模型的局限性，如对非结构化数据处理能力的不足，以及在实时环境中对欺诈行为的快速响应需求。传统的模型可能无法适应实时变化的市场环境，尤其是在处理大量关联事件和跨时间点的数据时，可能产生冗余和预测偏差。 实时图挑战主要表现在构建实时图实验构图的时间效率上，这直接影响到系统的反应速度。由于图神经网络需要实时更新和推理，因此如何优化查询延迟至关重要。与决策树算法（如 GBDT）相比，图神经网络在在线推断方面可能具有更高的预测性能，但同时也面临着可能包含未来信息的风险，因为事件节点的关联可能会暴露未来的数据。 为了克服这些挑战，研讨会提出了一个端到端的解决方案，其中包括有向动态切片图的设计。这种架构借鉴了 Lambda 架构的思想，通过将数据处理分为批处理和实时两个阶段，确保模型能够快速处理实时数据流并进行关联特征的实时融合，同时保持高效训练时间。 图神经网络在此方案中扮演了核心角色，它们应用于关联设计、网络架构中，用于处理实体表述、订单评估等场景，能够有效地整合来自不同时间点的信息，同时支持在线推断。通过这种方法，模型不仅能够捕捉到数据之间的复杂关系，还能提供更易于理解的模型解释性。 总结来说，本次研讨深入剖析了图神经网络在实时风控中的应用，从实际业务场景出发，讨论了实时图带来的挑战，展示了如何利用图算法来构建有效且实时的欺诈检测系统，以提高欺诈识别的准确性和效率。"