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以數(shù)連接、由數(shù)驅(qū)動(dòng)、用數(shù)重塑，三大能力高效管控銀行風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)前，知識圖譜在金融領(lǐng)域的應(yīng)用處于起步階段，結(jié)合銀行的具體業(yè)務(wù)來看，它能夠在智能風(fēng)控、反欺詐、智能搜索、智能營銷推薦等領(lǐng)域得到深度應(yīng)用，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷、客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)梳理、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、智能催收等上層應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

為積極響應(yīng)北京銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，信用卡中心充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)信息及技術(shù)優(yōu)勢，整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)及各類風(fēng)險(xiǎn)信息，首次引入知識圖譜分析平臺，創(chuàng)新性的以圖譜形態(tài)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的形式，重新組織多個(gè)業(yè)務(wù)條線產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，科學(xué)推進(jìn)項(xiàng)目實(shí)施，接入行內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺83張數(shù)據(jù)表構(gòu)建數(shù)據(jù)底圖，形成12類標(biāo)簽數(shù)據(jù)，構(gòu)建5大關(guān)聯(lián)圖譜風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)模型場景。

項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容及特點(diǎn)

為穩(wěn)步推進(jìn)項(xiàng)目展開，對項(xiàng)目流程引入了相關(guān)配套機(jī)制進(jìn)行管控。

1. 先進(jìn)的項(xiàng)目管理方法。本項(xiàng)目在吸收國際先進(jìn)的項(xiàng)目管理方法論－－項(xiàng)目管理知識體系指南的管理理念基礎(chǔ)上，使用結(jié)構(gòu)化的管理方法來滿足商效的系統(tǒng)實(shí)施和綜合項(xiàng)目管理。為每個(gè)層次的項(xiàng)目組織賦予適當(dāng)?shù)臋?quán)利和責(zé)任，從而加快反應(yīng)速度和使成本最小化。

2. 合理安排項(xiàng)目計(jì)劃與進(jìn)度管理。項(xiàng)目在設(shè)計(jì)階段即擬定出合理且經(jīng)濟(jì)的進(jìn)度計(jì)劃，并要求在執(zhí)行該計(jì)劃的過程中，部門領(lǐng)導(dǎo)、項(xiàng)目組負(fù)責(zé)人檢查實(shí)際進(jìn)度是否按計(jì)劃要求進(jìn)行，若出現(xiàn)偏差，要及時(shí)找出原因，采取必要的補(bǔ)救措施或調(diào)整、修改原計(jì)劃，直至項(xiàng)目完成。其目的是保證項(xiàng)目能在保質(zhì)保量的前提下按期實(shí)現(xiàn)總體目標(biāo)。

3. 嚴(yán)格風(fēng)險(xiǎn)管理。本項(xiàng)目在項(xiàng)目小組周例會、項(xiàng)目管理周例會、項(xiàng)目狀態(tài)報(bào)告會議上，所有項(xiàng)目干系人一起交流和討論覺察到的對項(xiàng)目有影響的風(fēng)險(xiǎn)，項(xiàng)目小組隨時(shí)提出與其負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)、技術(shù)和進(jìn)度有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，廠商項(xiàng)目經(jīng)理、行方項(xiàng)目負(fù)責(zé)人針對潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，并提出可行的解決方案，在風(fēng)險(xiǎn)排除后進(jìn)行復(fù)盤，以防止類似風(fēng)險(xiǎn)的再次發(fā)生。

主要建設(shè)內(nèi)容。一是搭建圖分析平臺。知識獲取能力、知識構(gòu)建能力、知識查詢與分析能力、知識挖掘能力、知識服務(wù)能力、系統(tǒng)管理能力。依托圖分析平臺的可視化能力與交互探索分析能力，讓風(fēng)險(xiǎn)“看得見、看得全、看得準(zhǔn)”。依托大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建知識圖譜組件，無編碼完成服務(wù)提供。二是應(yīng)用場景模型建設(shè)。通過K層展開、連通分支算法等技術(shù)建立親密度模型、團(tuán)伙反欺詐挖掘、黑名單關(guān)聯(lián)挖掘、反洗錢風(fēng)險(xiǎn)模型、催收敏感客戶名單模型。三是賦能業(yè)務(wù)系統(tǒng)。將場景挖掘結(jié)果定制化導(dǎo)出模板，定時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)平臺入倉，支持后續(xù)使用SAS等數(shù)據(jù)分析平臺深度分析數(shù)據(jù)特征。通過URL應(yīng)用服務(wù)對接業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)用可視化圖析。

項(xiàng)目企業(yè)價(jià)值及社會價(jià)值

（一）企業(yè)價(jià)值。構(gòu)建五大應(yīng)用場景，以可視化的形態(tài)展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)客戶的關(guān)聯(lián)關(guān)系全貌，提升業(yè)務(wù)人員的排查效率，節(jié)省運(yùn)營成本，有效降低北京銀行不良率，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀。一是親密度網(wǎng)絡(luò)。融合客戶進(jìn)件數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、催收數(shù)據(jù)、黑灰名單等多維度數(shù)據(jù)，直觀的展示客戶的社會關(guān)系、交易關(guān)系、行為關(guān)系等關(guān)聯(lián)。二是欺詐團(tuán)伙挖掘。通過團(tuán)伙案件可視化方式構(gòu)建反欺詐風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)排查系統(tǒng)，直觀展現(xiàn)主體之間的關(guān)聯(lián)，解決規(guī)則引擎無法識別復(fù)雜反欺詐團(tuán)伙的痛點(diǎn)問題，避免集中性的資金損失。三是黑名單關(guān)聯(lián)�；�于系統(tǒng)的“關(guān)系穿透“能力，運(yùn)用客戶關(guān)系和行為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)系展開與鏈路擴(kuò)展，生成黑名單客戶關(guān)聯(lián)客戶及關(guān)聯(lián)路徑，有效補(bǔ)充黑灰名單數(shù)據(jù)。四是催收敏感名單關(guān)聯(lián)。為催收人員提供逾欠客戶的關(guān)系、行為的直觀高效的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，支持橫向深度拓展挖掘，突破傳統(tǒng)失聯(lián)修復(fù)線性信息補(bǔ)充方式。五是洗錢團(tuán)伙挖掘。通過關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)可視化方式構(gòu)建反洗錢案件關(guān)聯(lián)排查系統(tǒng)，識別詐騙團(tuán)伙、網(wǎng)絡(luò)賭博和洗錢等違法犯罪行為背后的關(guān)聯(lián)交易關(guān)系，解決反洗錢專家規(guī)則事后延滯性、無法識別復(fù)雜洗錢交易團(tuán)伙的痛點(diǎn)問題。

（二）社會價(jià)值。使用數(shù)智化欺詐風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)排查系統(tǒng)，降低北京銀行運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，為同業(yè)友商提供了實(shí)際落地的榜樣標(biāo)桿，為金融市場的穩(wěn)定運(yùn)行做出了積極貢獻(xiàn)。同時(shí)體現(xiàn)了北京銀行作為成熟商業(yè)銀行，對社會打擊詐騙、洗錢、灰色產(chǎn)業(yè)鏈等違法犯罪行為的社會責(zé)任的擔(dān)當(dāng)。