来源：Rajat Kanugo
编译：活水智能
在金融机构每年因欺诈而面临数十亿损失的时代，有效的检测和预防比以往任何时候都更加重要。传统方法往往不足以应对日益复杂的欺诈手段。这时，Neo4j 登场了，这是一款图数据库，通过先进的实体链接分析，提供了实时识别和缓解欺诈的创新解决方案。
GitHub – rajat-kanugo/FraudDetection-Neo4j（https://github.com/rajat-kanugo/FraudDetection-Neo4j/tree/main）
现代欺诈的挑战
欺诈者越来越狡猾，通常会组团合作，利用共享信息创建虚假身份。这些“欺诈团伙”利用合法的联系方式开设多个账户，建立信用，然后在金融机构察觉之前消失。这种情况可能导致银行的重大损失，并为欺诈预防团队带来巨大的挑战。
常见的欺诈场景
1. 欺诈团伙：个人聚集在一起形成欺诈团伙，汇集他们的个人信息。
2. 身份创建：利用共享的详细信息，他们创建多个虚假身份来开设账户。
3. 账户使用：这些账户正常使用，导致信用额度增加。
4. 突然爆发：欺诈者用完他们的信用额度并消失，通常是在使用伪造支票提取资金之后。
检测的示例查询
使用包含账户持有者、其联系信息和金融产品的结构化数据集，我们可以编写强大的 Cypher 查询来识别欺诈团伙。
• 识别共享信息 — 此查询查找共享多个联系信息的账户持有者：
MATCH (accountHolder:AccountHolder)-[]->(contactInfo)
WITH contactInfo, count(accountHolder) AS RingSize
MATCH (contactInfo)<-[]-(accountHolder)
WHERE RingSize > 1
RETURN collect(accountHolder.UniqueId) AS FraudRing, labels(contactInfo) AS ContactType, RingSize
ORDER BY RingSize DESC
• 确定财务风险 — 通过分析信用额度和贷款余额的总和，评估已识别欺诈团伙的潜在财务影响：
MATCH (accountHolder:AccountHolder)-[]->(contactInformation)
WITH contactInformation, count(accountHolder) AS RingSize
MATCH (contactInformation)<-[]-(accountHolder)-[r:HAS_CREDITCARD|HAS_UNSECUREDLOAN]->(unsecuredAccount)
WHERE RingSize > 1
RETURN collect(DISTINCT accountHolder.UniqueId) AS FraudRing, labels(contactInformation) AS ContactType, RingSize,
SUM(unsecuredAccount.Balance) AS FinancialRisk
ORDER BY FinancialRisk DESC
• 分析欺诈团伙的总信用额度 — 通过汇总账户持有者之间共享信用卡账户的总信用额度，识别欺诈团伙：
MATCH (accountHolder:AccountHolder)-[]->(contactInformation)
WITH contactInformation, count(accountHolder) AS RingSize
MATCH (contactInformation)<-[]-(accountHolder)-[:HAS_CREDITCARD]->(creditCard)
WITH collect(DISTINCT accountHolder.UniqueId) AS AccountHolders, contactInformation,RingSize,
SUM(creditCard.Limit) AS TotalCreditLimit
WHERE RingSize>1
RETURN AccountHolders AS FraudRing, labels(contactInformation) AS ContactType,RingSize,
round(TotalCreditLimit) AS TotalCreditLimit
ORDER BY TotalCreditLimit DESC
可视化欺诈连接
Neo4j 的一大亮点是它能够可视化复杂的关系。通过绘制欺诈团伙及其关联账户之间的连接，分析人员可以轻松识别可疑活动的集群，从而增强决策过程并加快调查速度。
总结
在与银行欺诈的斗争中，Neo4j 提供了强大的工具，用于实时分析和检测欺诈团伙。通过利用数据中的关系，金融机构可以提升其欺诈检测能力，减少损失，并改善整体的安全状况。通过从传统方法转向基于图的方式，银行可以最大限度地减少欺诈风险，保护资产并维护客户信任。
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