关于中国移动：
中国移动是中国最大的通信服务供应商，致力于为全球提供全业务通信服务， 业务主要涵盖移动语音和数据， 有线宽带，以及其他通信信息服务。将「悦数图数据库」用于反欺诈，社区发现等场景。
业务挑战：
全国近 10 亿用户，每天产生大量数据
中国移动服务的数亿用户每天都会产生海量的数据，如何突破超大规模的数据里面挖掘出有用的信息，然后应用到金融风控场景是企业面临的重大挑战。基于单一的手机号维度去提取特征也缺乏全局视角，因此需要搭建一套图计算开发平台，在此基础上进行数据分析，算法开发和建模，基于多维度信息制作风控模型综合评估用户风险系数，达到高效、全面、精准识别欺诈交易的目的。
选择悦数图数据库：
搭建图平台打造实时风控系统
中国移动以消费金融为切入场景，基于通信用户通话、短信、设备指纹等多维度信息，构建用户关系网络；在此基础上利用鲁汶（Louvian）、标签传播（LPA）等算法进行用户社区发现得到用户社区信息，再结合个体停机预警、设备异常等多个模型，开发群体停机预警、群体设备异常监控、群体居住地/工作地异常变动、群体羊毛党预警、共债风险评估五个模块，为中国移动的金融、互金行业客户提供金融助贷环节中的风险识别、欺诈检测、信用评分、催收分析等服务。
应用场景：
应用1：号码风险分
通过对用户通话、流量、位置、手机行为等异常的分析和监控，在各项优惠推荐活动、卡券发放、用户拉新等活动中，有效挖掘团伙薅羊毛、同一设备挂多手机养号等无效客户，帮助企业识别虚假流量，降低企业营销成本，提高用户体验。
应用2：关联风险分
基于用户通话行为，构建用户关系网络，通过 Louvain、HANP 等社区发现算法挖掘用户社区，再结合多源特征数据，识别用户团伙欺诈风险。业务实践中发现，该数据模型对贷款申请人欺诈风险预测效果显著。
应用3：图神经网络（GNN）
通过用户之间通话数据、用户的身份证和设备以及位置信息这些点归纳出图神经网络聚合模型，用户特征全连接网络的 MLP 模型、GCN、GrapSAGE 和 GAT 等模型，主要用于金融风控信用评分卡的场景。
使用收益：
数据容量及效率大幅提升，助力业务降低交易风险
通过此次升级，微众银行对大规模数据处理能力得到全面提升。悦数图数据库具备较强的读写平衡能力，同时能达到每秒百万行级的导入能力，实现了数据血缘场景下的实时和批量查询的要求。
其次，悦数图数据库采用存算分离的分布式架构，具备较好的计算和存储层横向扩展能力及金融级高可用能力，能够满足数据和业务动态扩缩容要求，确保集群运行稳定。目前全行 AIOps 都已经接入悦数图数据库平台。
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