TigerGraph 随身听:带你走进图分析

第12期:如何利用图分析更好地检测团伙欺诈?


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提到团伙欺诈,你首先想到的是什么呢?

是热搜上经常出现的欺诈新闻?还是近期接到的欺诈电话?除了这些,我们日常比较容易看到的欺诈行为。在我们看不见的地方,发生着损失更大的金融欺诈犯罪。这些欺诈行为已经严重地影响到了人们的生活和工作,而这背后更是造成了巨大的经济损失。

我们看到很多文章或话题也都是基于“日益严重的欺诈问题”这一前提。有证据表明团伙欺诈在疫情期间上涨了 30%,听起来这是一个很大的数字,对吧?但事实上,很难真正评估金融欺诈犯罪的实际严重程度。

新冠疫情让人们的生活和工作更加网络化。尤其是居家隔离期间,一切交易都在网上。这也让欺诈团伙有了可乘之机。

而传统形式的金融犯罪在这种情况下可能相对会减少。所以当我们谈论金融犯罪时,我们很少再提及贷款经营者,我们谈论的是非常有组织的团伙欺诈,他们会交换信息、共享和销售信息,并对存在已知漏洞的特定机构进行战略攻击。这是相当复杂的犯罪行为,当欺诈团伙发现某个漏洞时,欺诈行为会突然开始出现,并迅速成为一个大问题。

欺诈除了对金融机构的直接影响,我们也发现欺诈与客户体验之间存在直接关联。传统的系统还有用吗?欢迎收听本期随身听。

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