新型欺诈手段挑战传统风控模式
随着互联网金融出海业务的拓展，风控需求日益复杂。传统的“Redis + 数据仓” 风控方案，逐渐暴露出诸多短板。传统的预计算风控存在“时间差陷阱”：依赖离线数据仓库和预计算的模型，将风控特征提前算好存入 Redis，但 Redis 只能简单键值查询，无法关联复杂网络，数据更新延迟高达 T+1 甚至 T+2。同时，传统风控靠单维度规则监测风险，可黑产通过群体信息组合，把风险分散到多个正常节点，轻易绕过阈值监测。欺诈手段不断变化，传统基于固定规则的风控体系难以适应。而且海外数据分散，法规限制严格，数据孤岛现象严重，使得风控更加困难。
基于悦数图数据库的
互联网金融风控解决方案
从预计算到准实时计算，实现毫秒级响应
悦数图数据库利用先进的实时图计算技术，克服了传统风控的时间滞后问题。通过 Kafka+Flink 流处理引擎，用户提交的数据能迅速转化为图数据库中的节点和边，并实时写入系统。这使得在高并发环境下，风控决策引擎能够基于子图计算获得近乎即时的反馈，查询响应时间仅需毫秒级。同时，它还支持毫秒级多跳查询，让风控系统能在欺诈发生瞬间做出反应。
从单点策略到群体策略，精确打击黑产团伙
面对不断演化的欺诈手法，传统的单点规则监测已不足以应对。悦数图数据库通过原生图存储、准实时子图计算引擎和准实时计算，构建起强大的群体防控体系。其原生图存储直接映射复杂关系，准实时子图计算引擎捕捉动态行为模式，准实时计算利用多种算法识别高风险子图、关键节点和异常路径，有效拦截黑产团伙攻击。
从专家规则到动态策略，灵活应对风险变化
传统专家规则难以适应动态风险，悦数图数据库则通过构建动态关联网络分析能力来解决这一问题。它整合多源数据构建跨域关联图谱，再利用离线指标计算引擎输出图特征，经机器学习建模分析后部署策略，实现对动态风险的有效应对。
从初始交互到资金流转，全程确保金融安全
在互联网金融用户业务流程的各个环节，悦数图数据库都构建起了严密的风控防线。在需求触发阶段，它能迅速构建复合图谱，快速检测多账户设备聚集、虚拟定位异常等风险；授信决策时，借助动态图算法识别异常集群、拦截担保闭环，还能精准计算负债率；资金流转过程中，实时追踪资金路径，识别异常提额，动态传播风险评分，全流程保障金融业务安全。
技术赋能业务：
悦数助力互联网金融企业应对风控挑战
在实际应用中，悦数图数据库助力众多企业成功应对复杂的互联网金融风控挑战，显著提升风控水平，创造了业务价值。
洋钱罐作为全球领先的金融科技公司，业务覆盖广泛，拥有超 1.33 亿累计注册用户，年交易规模突破 3200 亿元，其 “5 分钟实时授信” 的服务承诺对风控系统的实时性与准确性提出了极高要求。然而，传统风控在高并发低延迟场景下问题频发，关联查询延迟导致 30% 高风险请求漏检，团伙欺诈难以识别，特征工程滞后也无法支持机器学习模型实时决策。
引入悦数图数据库后，洋钱罐构建了 200 亿点边实时风控图谱，实现了风控范式的升级。在授信阶段，风控引擎能实时查询 1 - 3 度关联网络，300 + 并发下平均响应时间仅 8 毫秒，基于动态图规则生成风险评分，提前拦截 60% 高风险申请，大幅减少人工审核成本。放款阶段，结合实时生成的图特征与机器学习模型，精准识别团伙欺诈模式，如通过子图嵌入技术发现 “蛛网式” 关联网络，成功拦截集体骗贷行为。
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关于悦数图数据库
悦数图数据库是杭州悦数科技有限公司开发的一款企业级原生分布式图数据库，100% 国产自研，拥有多项核心专利和技术认证。悦数图数据库是全球首家原生支持 ISO-GQL 的分布式图数据库产品，采用 Shared-nothing 分布式架构和计算与存储分离的设计，擅长处理千亿点万亿边的超大规模数据集并保持毫秒级查询延时，具有高可用、高安全、易扩展的特点，能够满足企业两地三中心、三地五中心等多地容灾的安全性需求，并且能提供公有/私有化等多种灵活部署方式。来自各行业的众多头部企业和机构用户在生产核心系统使用悦数图数据库，用于实时推荐、实时风控、欺诈检测、知识图谱等业务场景和需求。
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