金融風控反欺詐線條裡，運用社會關係網路（sna）技術結合信貸產品業務場景發現疑似團夥欺詐，已經成為近年反欺詐技術的成功應用和熱點，不僅是金融科技公司不斷公升級欺詐監測技術，就連傳統銀行，也開始著力搭建自己的反欺詐技術團隊。
反欺詐策略規則，雖然可以在多個規則緯度交叉關聯匹配下，構建客戶規則節點的關聯關係，但無法自主地發現和**更多的關聯節點，而社會關係網路的應用，就能大大彌補信貸反欺詐在這方面的弊端。
反欺詐規則分析案例
防止中介團夥欺詐場景，反欺詐規則通常從使用者填寫的家庭或單位位址中，通過模糊處理，精確密度到小區（對於城市）或村（對於鄉鎮）近x天集中申請的次數大於n次，則判定為疑似欺詐使用者。
這是常見反欺詐規則的分析邏輯和結果，可以發現這樣的分析可以一次性挖掘出乙個或者多個維度規則，但想要根據時間的推移，新疑似欺詐的發現需要不斷地進行資料分析。
如果可以通過演算法，隨著時間的演變不斷地自主挖掘出新維度，甚至新規則，對於金融機構，將在生產效力上得到大大提公升。
社會關係網路在團夥欺詐識別中的應用，就可以從根本上解決上面的問題。
社會關係網路識別團夥欺詐案例
仍以乙個真實工作中的案例為背景，為讀者朋友們分享社會關係網路在金融風控反欺詐的應用。
在信貸業務開展中，和反欺詐規則類似，已經從使用者填寫的家庭位址中，通過模糊處理，精確範圍到小區的密度。在2023年t1時刻，某小區同時有2筆客戶信貸申請的進件，風控對這2筆申請並沒有阻止。在之後較短的t2時刻，又在同一小區有另外2筆客戶信貸申請，這個時候因為觸碰了一些風控規則，這兩筆申請被拒絕。在之後的t3時刻，突然在這個小區有較大量的客戶申請，雖然這些申請有部分也在風控中通過，但這個時候因為觸發了社會關係網路小區節點閾值，即某個節點（某家庭住址）關聯的節點數過多，此時已經引起反欺詐風控的注意。
t1-t3時刻中介團夥欺詐活動的監測過程如下圖：
通過風控規則的調整，在t3之後，填寫這個疑似欺詐客戶的小區，都採取了拒絕申請的風控處理，同時通過社會關係網路節點的發現，「某經理」也作為新的節點規則進行風控反欺詐的加強。
事實證明，此中介團夥察覺到t3後的信貸申請被風控全部拒絕之後，也嘗試更改填寫乙個新的小區位址再次進行大量的借款申請，但是我方因為運用關係網路提前發現新的節點（某經理），及時進行反欺詐風控能力的加強，此時的中介團夥已經無法進行大規模欺詐騙貸。
整個反欺詐關係中心節點的演變（從某小區到某經理）過程，可以以下圖為圖例：
對比分析
通過這個真實案例可以發現，傳統的規則交叉關係匹配，是可以分析挖掘出某小區為中心點的疑似欺詐，即上圖的深藍色圈。但是當欺詐團夥改變資訊後，即核心規則緯度（中心點）發生變化後，傳統的反欺詐規則關係匹配分析無法提前發現變化後的中心點，至少，會出現較長時間的滯延。如果沒有運用社會關係網路，示例中的申請件5，6，7，…n中會有大量的進件被通過，事後勢必會造成大量的不良損失。
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