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金融風控__阿裏雲ET介紹-阿裏雲

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本案例主要針對的是金融行業的風險控製。下圖是已知的一份人物通聯關係圖，每兩個人之間的連線表示兩人有一定關係，可以是同事關係或者親人關係等。已知“Enoch”是信用用戶，”Evan”是欺詐用戶，計算出其它人的信用指數。通過圖算法，可以算出圖中每個人是欺詐用戶的概率，這個數據可以方便相關機構做風控。

業務痛點及需求

缺乏相關的關係網絡架構，可以通過人與人之間的通聯關係，挖掘出每個人的信用情況。

係統架構

本案例使用數據為自己生成的偽數據，采用阿裏雲機器學習平台搭建了一套包括數據預處理、統計、結果計算的流程。

架構圖：

單源最短路徑

通過“單源最短路徑”組件探查出每個人的一度人脈、二度人脈關係等。distance講的是“Enoch”通過幾個人可以聯絡到目標人。如下圖

標簽傳播分類

“標簽傳播分類”算法為半監督的分類算法，原理是用已標記節點的標簽信息去預測未標記節點的標簽信息。在算法執行過程中，每個節點的標簽按相似度傳播給相鄰節點。

通過SQL對結果進行篩選，最終結果展現的是每個人涉嫌欺詐的概率，數值越大表示是欺詐用戶的概率越大。

優勢

算法成熟度

阿裏雲機器學習平台提供了成熟的數據挖掘算法。本案例使用的相關圖算法全部來自於集團內部項目的沉澱，經曆過超大規模數據的錘煉。在算法的精確度和效率方麵都是世界領先水平。

簡便的操作界麵

阿裏雲機器學習平台采用拖拉拽的方式進行組件操作，及時是毫無數據挖掘經驗的從業者，經過簡單的學習，也可以輕鬆通過拖拉等操作玩轉大數據。

使用產品

• 機器學習

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最後更新：2016-11-23 16:04:15

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