蚂蚁信贷图风控实践的关键探索
一、信贷图风控业务背景及案例首先简单介绍我们的业务场景。1、业务背景我们的信贷风控主要用于防范反欺诈和反洗钱骗贷是指黑产恶意骗取贷款，无还款意愿。这种情况导致了较高的资金风险，业界来看占整体逾期贷款的30%-40%左右。套现是指用户通过虚假的交易场景，将信贷额度套取成现金。这种行为违反了信用卡、花呗等消费贷的使用规范，无法管控资金使用范围，另外也容易造成多头借贷，引起金融风险。常见的套现骗贷手法包括：扫码模式：线下店铺开通收款码，保存本地或到店进行扫码的方式，让套现人使用花呗支付，进行套现。淘宝模式：中介
一、信贷图风控业务背景及案例
首先简单介绍我们的业务场景。
1、业务背景
我们的信贷风控主要用于防范反欺诈和反洗钱
- 骗贷是指黑产恶意骗取贷款，无还款意愿。这种情况导致了较高的资金风险，业界来看占整体逾期贷款的30%-40%左右。
- 套现是指用户通过虚假的交易场景，将信贷额度套取成现金。这种行为违反了信用卡、花呗等消费贷的使用规范，无法管控资金使用范围，另外也容易造成多头借贷，引起金融风险。
常见的套现骗贷手法包括：
- 扫码模式：线下店铺开通收款码，保存本地或到店进行扫码的方式，让套现人使用花呗支付，进行套现。
- 淘宝模式：中介在网上开店，上架商品，套现人使用花呗支付完成虚拟网购，从而信用额度。
- 预下单模式：使用三方APP，下单后不支付，然后告诉套现人三方账号密码，由套现人登录后使用花呗支付，完成套现。
基于信贷的业务特色，我们设计了事前、事中到事后的全面防控，各环节的主要内容为：
- 事前：提前感知、认知风险。包括对商户进行风险分析、对用户进行风险等级评级，这部分工作会用到近线的图分析功能。
- 事中：当用户申请贷款、或要用贷款去付钱时，基于交易请求实时分析和计算，进行风险策略和模型应用及图谱的交叉验证。
- 事后：对信贷业务进行全面的风险分析，如分析资金使用、套现可能性、挖掘团伙。
2、业务应用全局视角
我们根据事前、事中、事后的业务体系，设计了相应的技术框架
- 事前：T+1调度进行图跑批计算、由事件驱动的近线计算。
- 事中：基于请求在线实时计算，使用了图数据库的能力，保证查询性能。
- 事后：近线的消息监控、T+1的全量分析，以及交互式图分析。
上述模块会使用到的图技术包括：图的多度关系聚合特征（Traversal&Aggregate）、模式匹配（Pattern Matching）、图社区检测算法（Community Detection）、图学习、图推理等
3、花呗反套现案例
我们将通过一个花呗反套现的案例来说明事后和事中的防控措施
事后
由于风控场景中Y标的稀缺，如果依赖人工专家进行标注，可能会出现无法覆盖专家未识别到的套现模式的情况。因此，我们通过使用T+1的离线数据和实时数据开发了风险大图。基于“近朱者赤近墨者黑”的思想，我们将Pattern Matching中识别到的黑、灰种子在图上进一步扩散传播，以识别更多的风险用户，并将风险从单点转换为社团
事中
传统事中实时风控计算，多使用Flink产出统计型特征，它无法刻画多度关系。另外，如果图Pattern全部依赖专家定义存在效率和覆盖度的问题。所以我们使用了在线子图，包括买家子图、卖家子图、买卖家连通子图，作为神经网络的输入并在线打分，从而进行实时的防控。
二、图风控规模化落地
1、微贷图平台
我们最初只是简单尝试图风控技术规模化的业务落地，但效率较低。由于信贷场景较为严谨，上线需要进行离线测算和旁路验证。这就要求离线和在线数据源头一致，计算语义一致，以实现图仿真功能。否则，只能通过离线表JOIN的方式进行构图，很难支持3-6个月的图回测
我们通过技术验证后，沉淀了一套能力，包括：
- 图建模：离线、近线、在线的图资产统一。
- 图交互式分析：专家使用图交互式分析进行研判。
- 图仿真回测：基于分析的case进行3-6个月的图仿真回测。
- 图计算服务上线：图特征和图算子的一键发布上线。
统一图资产的分析、仿真和上线过程中，语义保持一致，实现了三线一体，从而确保了图风控规模化的高效率
2、规模化效率瓶颈
经过规模化操作后，我们发现业务流程前面的模块都是离线T+1跑批或基于事件触发，都是自动完成的。只有最后一步需要人工分析，这一环节对人工的依赖限制了图的大规模应用。因此，我们下一步的工作是自动挖掘风险
三、子图挖掘
我们之前的业务分析测算，都基于专家给出了明确的风险模式后进行处置，但其实这样的流程周期很长，效率较低。所以我们目前正在自动挖掘风险模式，然后推荐给专家分析。
1、总体技术方案
整体技术方案分为以下几个步骤：
- 基于离线T+1及实时数据构建底图。
- 计算图中每个节点的表征向量，然后计算p-value值及各种业务指标
- 筛选节点，并基于种子节点进行扩散，获得重要风险子图
- 在子图中进行风险模式的挖掘，获得风险模式（Pattern）的候选集，并进行回测
- 回测结果符合预期指标的风险模式，交由业务方进行交互分析，并决定是否采用上线
- 通过这一套流程，我们把挖掘风险模式，结合算法和算力做到了自动化。
在这个过程中，存在两个较大的挑战：
- 信息混杂问题：底图数据庞大，噪声较多。
- 算力复杂问题：子图同构算法复杂度为指数级。
2、信息混杂问题
对于信息混杂问题，当我们基于原始大图进行挖掘时，首先图的规模比较大，难以进行挖掘。另外，图中有许多噪音，比如我们每天购买咖啡、早餐，当我们基于频繁度进行挖掘时，这种模式很容易被挖掘出来，但没有提供风险信息，应该被剔除。
我们的做法是基于完整的底图，计算节点表征向量。然后根据节点p-value和业务指标，计算节点的重要度，最后裁剪低于一点重要度的节点，我们目前通常挖掘的图在10亿规模左右。这样做可以剔除噪声，并且提升挖掘的效率。
3、算力复杂问题
计算量非常大的原因主要是因为组合爆炸，例如某种边的类型只有10万条，但它对应的模式可能有11亿个。而我们的挖掘过程中，每增加一度都需要反复验证相应的业务指标。因此，算力复杂度主要来源于这些方面
对于这个问题，我们有两种解决方案。第一种是基于业务语义，对不合理的模式进行修剪。从业务应用的角度来修剪图，取得了很好的效果。第二种是从技术角度，引入图的外部存储，缓解了大规模图挖掘的内存压力
4、子图自同构问题
子图自同构，原本需要遍历所有子图进行对比，是一个np问题，比较难找到最优解。我们与高校合作，使用了数学的思路，将子图映射成一个数学函数，然后通过数学函数可以比较快速的对比。这个方法不能解决所有问题，但是能解决大部分问题。我们基于这个思路进行了分布式的实现，从而更好地做图挖掘，以及图模式的匹配。
四、回顾总结
我们的信贷风险控制建设始于2018年，基于专家总结的风险模式，转化为图模式匹配进行风险挖掘。这种方法具有高准确性，但风险覆盖范围相对较低。因此，在2019年，我们引入了团伙算法来解决聚集性风险。2020年，我们从图的静态切面分析图的当前信息，推进到分析图的时序演进状态，进一步捕捉团伙的发展和变化信息。2021年，我们实现了图平台规模化落地，实现了三线一体。在2022年和2023年，我们的主要工作是图的自动挖掘和分析
五、问答环节
Q1. 刚刚提到事中阶段会在线进行拦截，时延是120毫秒，线上用了什么样算法，还是用专家系统进行模式匹配？怎么做到120毫秒？
A：模式匹配和团伙发现是事后做的，社团的计算需要几十秒。事中主要是在图数据库中查了买家子图、卖家子图、买家卖家连通子图，主要做Traversal&Aggregate，进行表征向量抽取，然后进行深度学习模型的打分，这个过程大概消耗20毫秒左右。当然我们也在风控链路上做了许多优化，整套流程大概在70-80毫秒。
Q2. 20毫秒的查询会涉及到几度邻居查询？
A：买家和卖家子图往外扩两度，买家卖家连通子图则是各扩两度，并且各扩充两度后可以连通。
Q3. 事中查询时，图的切片如何选取？
A：图中有多个线程持续更新写入数据，当有访问请求时，会实时对被访问节点进行遍历和聚合
Q4. 图中节点表征的更新频率是什么？
图节点的表征是通过实时抽取计算得出的
Q5. 子图挖掘整体方案中，蓝色模块的评估任务，是自动化评估还是有业务专家介入评估？
这部分的评估是使用自动化评估方法进行的。我们会根据风险的候选集，在历时3-6个月的图表上进行回测。然后，根据历史数据中匹配到的模式，计算用户和商户的各种风险和业务指标。最后，根据业务要求进行自动化评估
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