知識圖譜 + 隱私計算雙技術賦能 中國銀聯金融科技守護資金安全

　　隨著數字支付創新發展,給人們的日常工作和生活帶來了方便快捷的同時,也滋生了新型犯罪欺詐行為。以電信網絡詐騙為例,當前詐騙技術工具層出不窮,加之互聯網的隱匿性,導致詐騙犯罪已形成作案隱蔽、環節冗長且分工明確的黑灰產業鏈。傳統風險防控技術手段已無法適應當前風險呈現出復雜性、隱蔽性、動態性的新趨勢,需要迭代升級。

　　在此背景下,中國銀聯依托于國家重點研發計劃重點專項“金融欺詐及支付受理市場違規偵測與處置技術研究與應用示范”項目,聯合產業伙伴,通過對知識圖譜與隱私計算等關鍵技術的突破,進一步提升金融支付行業風險防控技術水平,有效解決依賴傳統技術所產生的風險識別不全面、在保障數據隱私的同時實現數據共享的難題。

　　知識圖譜:金融欺詐違規智能偵測平臺 拓寬風險識別邊界

　　知識圖譜是通過節點和關系的三元組,將知識以結構化的方式進行表示。舉例來說,在知識圖譜中最基本的單位是由兩個節點和關系之間形成的三元組,如“中國”-“首都”-“北京”,其中“中國”和“北京”就是兩個節點,“首都”則為二者的關系,這個三元組表達的知識則為“中國的首都是北京”。而節點之間通過關系的不同可以向外繼續擴展其他的三元組,比如“中國”這個節點可以通過“國土面積”的關系,連接到“960萬平方公里”的節點,形成“中國的國土面積是960萬平方公里”的新知識。以此類推,當無數個節點通過不同關系連接則可以產生一個巨大的知識圖譜。

　　2020年4月,持卡人蔡某于向公安報案稱自己遭遇電信詐騙,并表示自接到辦理網貸的推廣,在欺詐分子的引導下,下載注冊某銀行APP和云閃付APP,同一天內向欺詐分子提供了3張銀行卡,并完成7筆轉賬。接到報案后,相關機構立即采取技術手段進行風險識別。然而,傳統技術手段由于專家經驗的局限以及對種子樣本的依賴性,容易出現漏掉一些隱蔽的涉案賬戶或商戶。

　　面對這樣的局限性,中國銀聯以知識圖譜技術作為突破點,建成金融欺詐違規智能偵測平臺,構建以賬戶、商戶、持卡人為節點,三者關聯關系為邊的大規模異常交易知識圖譜。以蔡某遭遇電信詐騙案件為例,對3張受害人付款卡以及3張犯罪嫌疑人收款卡進行查詢,形成關聯追溯網絡。從電信欺詐場景出發,在發現嫌疑人收款卡存在集中轉入以及僅有4天有轉賬交易的特征,完成驗證電信詐騙判斷。進而繼續延伸節點查詢,發現該收款卡再次轉出的銀行卡命中涉賭黑名單。同時在商戶側延伸,查詢到3張受害人收款卡在6個商戶通過消費交易快速進行詐騙資金的轉移,其中5個商戶屬于同一法人注冊,并且該法人注冊的其他8個商戶屬于同一商戶類型,與洗錢商戶風險特征較為符合,需要重點排查。就此形成層層延展的追溯網絡,進一步擴寬了風險查詢的邊界,順藤摸瓜的實現對金融風險的“連根拔起”。

　　目前中國銀聯智能偵測平臺已經構建百億級節點規模的超大規模金融支付交易圖譜、億級用戶及商戶的風險畫像,并且實現毫秒級查詢時間響應,在電信詐騙、團伙欺詐、偽冒注冊欺詐、賭博違規、黃牛營銷欺詐和商戶違規6個場景實現風控建模。利用知識圖譜技術,對金融欺詐風險進行更為全面的排查,彌補傳統技術手段中可能出現的遺漏。

　　隱私計算:金融欺詐數據開放共享平臺 實現數據“可用不可見”

　　在一些需要金融機構進行聯合封控的場景中,往往會出現這樣的需求場景,一家金融機構需要對用戶進行風險驗證查詢,需要其他機構提供數據幫助,為判定做出印證。但出于數據隱私的保護需要,主動查詢的機構不希望其他機構得知被查詢用戶的具體信息,而其他機構也不希望主動查詢機構得知被查詢用戶在本機構內的具體信息,只想提供一個最終的統計結果。出于數據隱私保護的角度,雙方訴求合理,但在執行過程中,雙方均不提供具體信息,卻使查詢無從做起。

　　面對這樣的情況,中國銀聯搭建金融欺詐數據開放共享平臺,通過隱私計算技術有效解決難題。隱私計算,指在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據分析計算,達到對數據“可用但不可見”的目的,在充分保護數據和隱私安全的前提下,實現數據價值的轉化和釋放。

　　如在騙貸場景,當金融機構通過內部監控手段發現相關人員存在騙貸嫌疑后,即可作為查詢方使用金融欺詐數據開放共享平臺,通過協調方(銀聯)向行業內其他機構發起匿蹤查詢,詢問該人員是否在其他金融機構也存在騙貸嫌疑。各數據共享方收到該查詢請求后,即可根據自身風險數據反饋命中情況,并由協調方對結果進行匯總之后返回給查詢方。查詢方根據返回的命中結果,可對該嫌疑人員進行更準確的判斷,若命中結果高,則說明該人員存在非常大的騙貸風險,即可對其金融活動進行限制,并進一步采取司法手段。

　　在上述流程中,數據共享平臺做到了全流程中的數據隱私安全保障。一是對查詢方發送的查詢人員ID進行隱匿,協調方和數據共享方均無法獲取到查詢方查詢的具體人員是誰;二是對查詢過程中數據共享方的命中情況進行了隱匿,查詢方和協調方只能獲取到最終的命中總數,而無法得知各數據共享機構的具體命中情況。在保護數據隱私的同時,完成對數據的分析計算,實現數據的“可用不可見”。同時,中國銀聯牽頭構建隱私計算異構平臺互聯互通標準,不斷容納更多商業銀行、頭部科技公司、互聯網機構等主體實現數據的互聯互通。

　　未來,中國銀聯將持續深化知識圖譜與隱私計算技術的更新迭代聯合產業各方,實現數據共融、模型共建和產品共研,助力新一代金融行業支付風險防控基礎設施建設,以科技賦能金融活水,在金融“五篇大文章”中繪就“科技金融”的鮮明底色,為我國金融數字化轉型筑牢堅實的安全基石。