随着线上金融服务走向普及化、常态化，欺诈技术也随之发展。近年来，欺诈方式呈现出多样化趋势，伪造资料、恶意注册大量虚假账号、代办包装、刷单、抢红包、套返利等欺诈手段层出不穷。分工明确和配合缜密的团伙形式的欺诈给金融机构风控带来了更新的、更严峻的挑战。
在此背景下，百融云创运用人工智能、大数据技术推出反欺诈关系图谱，通过对用户数据的采集和分析，建立用户在多种关系上的关联信息，挖掘出欺诈者数据的矛盾点和可疑点，从而有效识别、预防团伙欺诈事件的发生。
当今时代，是一个万物互联的时代，所有个体都通过各式各样的关系而产生某种联系。六度分隔理论说明了两个陌生人之间所间隔的人不会超过五个。这就是关系图谱在风控中起到作用的原理。关系图谱涵盖了生态体系内的所有个体(包括用户、账户、手机号等)和个体间的关联关系，以金融支付场景的关系图谱为例，个体类型可以包括IP地址、设备、金融账户、账户联系人等，个体之间也可以存在不同的关系。
百融云创基于复杂网络技术，开发了一整套高效灵活的关系图谱构建与应用解决方案。通过主体确认、关系建立来建立逻辑推理，并通过图谱检索，利用社团发现算法识别出存在承传关系的人群，当这个群体中成员的平均欺诈意图高于阈值的时候，就会认定很有可能是欺诈团伙。
百融关系图谱对欺诈风险识别的准确率高，对团伙欺诈的违约率预测大幅提升。构建图谱需要足够而全面的数据，百融云创经过多年发展积累了海量多维的数据和各种业务场景，并且这些数据和场景还在不断扩充，将有效支持关系图谱的延展。关系图谱其调用性能佳，对于复杂的团伙欺诈判定，百融关系图谱的查询速度达到毫秒级，能够有效满足互联网反欺诈需求。
百融云创合作的一个银行客户提供了欺诈样本及申请样本，通过百融云创撞库发现其中大量客户疑似团伙型欺诈。运用百融云创关系图谱，关联出团伙风险客户，其中包括在行方申请过贷款的客户，在行方贷前反欺诈已拒绝的，而剩余成功申请的客户的风险也高于不良风险的平均水平。此案例意味着贷前运用百融关系反欺诈进行有效识别，将大大降低银行风险，减少坏账。
多年来，百融云创深耕技术为金融机构预防欺诈打造出了一整套贷前全流程解决方案，不仅包含关系图谱，还涵盖了设备指纹核验、身份核验、信息核验、历史行为检验、反欺诈综合评分、团伙欺诈排查等，大幅提高了金融机构事前欺诈识别率、欺诈应对效率以及事后欺诈案件挖掘效率。
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