图计算技术助力防范系统性金融风险

文/赵志华

2018年7月28日，东方银行业高级管理人员研修院在雄安新区召开“如何用金融科技手段，提升普惠金融服务质效”研讨会，邀请北京阿尔山金融科技有限公司副总经理陈亮向金融机构高管、CIO、信息科技负责人、风险与合规及普惠金融部门负责人，介绍《图计算在金融科技领域的创新应用》。

图计算技术，是将客观世界中事物间关系完整地刻画、计算，可以对跨产品，跨机构，跨市场的金融风险进行穿透式检测分析的一门技术。世界是一个普遍联系的有机整体，没有一个事物是孤立存在的，联系具有普遍性，人与人之间的关系更是如此；世界上任何事物关系都可以用数据表示。对于金融领域的数据问题，许多都可以利用图结构来抽象表达，关系数据遍布各种场景：比如贷款、理财、基金、信用证、票据、保理、保险、债券、股权、期权等关系，甚至金融消费者评论内容，内容分类标签，金融产品分类标签等等。作为一种海量数据，是一种普遍存在且高价值的数据。图数据结构很好地表达了数据之间的关联性，关联性计算是大数据计算的核心——通过获得数据的关联性，可以从海量数据中抽取有用的信息。比如，通过为理财者之间的关系建模，就能很快找到风险偏好相似的用户，并为之推荐相应的理财产品；又如在信用卡申办中，通过各种数据关系分析发现诈骗团伙。

通常，在图计算中，基本的数据结构表达就是：G =(V,E,D)，V=节点，节点可能是实体,也可能是概念；E=边，边用于表示节点之间的关系；D=权重，权重是边上的一个数据结构。图计算在金融领域的应用，如应用于信贷审核：对贷款人的关系网络进行分析，可以在没有征信记录时给出合理的信用估值，高效、充分发挥大数据算法优势。

贷款关系，有两类节点:用户和产品，边:就是贷款行为，权重:可以是贷款次数和最后贷款时间。图计算技术通过分析图中的节点和边，得到图中包含的更深层次的信息，它根据人工智能三个基本特点运作：理解、推理和学习，它可以对贷款人信誉等级进行信用风险预测。例如，某某欠了一屁股债，他的小姨子到银行贷款，使用图计算技术的银行轻易就能识破这其中的关系，对他们进行严格的审查，防范信贷风险；图计算也可以用于金融机构的反洗钱工作中，大大降低传统基于规则的方式的误报率。又如：图计算技术用于防范信用卡诈骗：某行信用卡部门发生多次信用卡团伙诈骗，阿尔山金融科技与该银行多个相关部门紧密协作，在三个月内解决了一直困扰信用卡部门的团伙欺诈犯罪问题，得到银行的好评；银行希望将图计算算法优势进一步拓展至其客户画像等营销领域中，为业务部门创造更大的价值。

运用图计算技术可以使金融机构高层决策者看清流动性从资金端到资产端的走向及影响因素，把脉趋势，制定对应决策，防范系统性金融风险。这既是金融机构应用新技术的需要，又是响应党的号召履行防范系统性金融风险责任，确保打赢三大攻坚战的使命担当。金融机构要打好防范化解重大风险，使宏观杠杆率得到有效控制，金融服务实体经济能力增强，防范风险工作取得积极成效的攻坚战，运用大数据图计算技术，将风险防范前置是必要的。