數字金融在發展升級，伴隨而來的新型金融欺詐亦是如影隨形。互聯網金融欺詐普遍存在黑產化、專業化、高頻化、關聯化四個典型特征，也更具有隱蔽性。為此，搭建各類數據互聯與互通的反欺詐系統勢在必行。在反欺詐技術發展過程中，“知識圖譜”因其智能、高效的知識組織優勢，能夠幫助用戶快且準地查詢、關聯、挖掘潛在信息，被廣泛應用于反欺詐領域。

知識圖譜把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網絡，可以為風險評估、預測、反欺詐、精準營銷、智能搜索等提供技術支撐。越來越多的金融機構及企業在探索構建金融領域的知識圖譜研究，將海量非結構化信息自動化利用起來，為金融領域應用決策提供更精準、更可靠的依據。

在金融反欺詐的攻防博弈中，傳統的反欺詐手段無法做到實時而精準的識別、預警與防控。而AI的深入應用正改變傳統反欺詐的被動防御局面，使反欺詐一定程度上“料敵于先”，在欺詐還沒有形成擴散時，幫助機構和平臺化被動為主動，提前攔截欺詐發生。

百融云創作為領先的獨立AI技術平臺，運用知識圖譜技術推出反欺詐關系圖譜，通過對用戶數據的采集和分析，建立用戶在多種關系上的關聯信息，挖掘出欺詐者數據的矛盾點和可疑點，從而有效識別、預防團伙欺詐事件的發生。

百融云創的關系圖譜具備準確有效、數據豐富、調用性能佳等特點。首先，百融云創關系圖譜對欺詐風險識別的準確率接近90%，對團伙欺詐的為違約率預測可提升4倍到10倍。其次，百融云創經過多年發展積累了海量多維的數據和各種業務場景，并且這些數據和場景還在不斷擴充，將有效支持關系圖譜的延展。此外，對于復雜的團伙欺詐判定，百融云創關系圖譜的查詢速度達到毫秒級，能夠有效滿足互聯網反欺詐需求。

以合作的某銀行為例，百融云創為該銀行提供查詢樣本及欺詐樣本，通過百融云創關系庫發現其中多個客戶疑似團伙型欺詐客戶。經該銀行檢驗，匹配關系中90%申請客戶經百融云創及銀行風控策略在貸前反欺詐已拒絕。10%成功申請客戶中風險是平均壞賬的5倍。如果能在貸前運用百融云創關系圖譜進行有效識別，將大大降低銀行風險，減少壞賬。

當前，新數據和新算法為規模化知識圖譜構建提供了新的技術基礎和發展條件，使得知識圖譜構建的來源、方法和技術手段都發生極大的變化。尤其在金融領域，從數據可視化、風險評估與反欺詐、風險預測到用戶洞察，知識圖譜的底層性支撐作用越來越顯著。未來 ，百融云創將繼續探索大數據和人工智能技術在金融行業的場景應用，為金融機構數字化轉型持續賦能。

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