中国移动 & TigerGraph

中国移动: 利用TigerGraph图分析进行实时反欺诈

反欺诈系统实现成效

  • 基于全省级的通话记录在 TigerGraph中生成通话网络图，规模为：顶点10亿，边150亿
  • 每日3亿次更新，峰值时每秒1万条边更新，查询平均响应时间0.5s
  • 基于 TigerGraph对关系特征的优异计算能力，系统实现了实时（毫秒级）返回118个基于图的特征收集和模型打分结果
  • 实现了2分钟识别恶意号码并推送到消费者，白号准确率99.99%+，黑号准确率80%+

客户痛点

传统欺诈检测解决方案主要依赖于对单个业务实体的行为分析，从其行为中发现异常模式。随着信息技术的快速发展，诈骗人员也在不断升级作案手段。比如，据了解，最新的犯罪手段通过利用GOIP设备同时进行多个手机号通话，该设备同时还支持群发短信、远程控制、机卡分离等功能，从而达到隐藏身份、逃避打击的目的。由于此类型作案号码频繁跳转，隐蔽性极高，加之该类案件侦破经验较少，国内单起案件平均侦破周期长达数月之久。基于关系型数据库构建的传统欺诈解决方案在设计上无法解决这一挑战。

在上述场景中，TigerGraph无论是性能还是结果来看，均体现出了明显的优势，使得在关系型数据库中无法处理的场景得以实现。此外，TigerGraph还作为客户的图数据分析平台，为其提供底层的技术支持，从而在此之上进行更多图应用场景的开发。

基于TigerGraph图分析，成功打造实时反欺诈系统

在该客户的多个项目中，相比于竞争对手，TigerGraph图分析平台体现出了巨大的性能优势，甚至实现了在关系型数据库中不可能完成的任务。此外，TigerGraph图特性还可以和机器学习结合，从而有效地提高了欺诈侦测准确性。主要体现在以下三点：

  • 实时：实时 (毫秒级别) 返回特征收集与模型打分结果
  • 高效：支持图遍历和聚合信息，从而实现一次遍历收集多种复杂图相关特征
  • 灵活：灵活的模式，可在已有图的基础上增加新的节点和边，使数据结构跟得上业务变化

客户评价

待补充

——待补充

客户简介

中国移动目前是全球网络规模最大、客户数量最多、品牌价值和市值排名位居前列的电信运营企业，注册资本3000亿人民币，资产规模超过1.7万亿人民币，员工总数近50万人。中国移动连续19年入选《财富》世界500强企业，2019年列第56位；连续15年在国资委经营业绩考核中获A级。

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“到2023年，图技术将促进全球30%企业的快速决策场景化。需要图还是不需要？这已不再是个问题，一定是需要。”
Mark Beyer
Gartner公司副总裁、杰出分析师