如何用图算法穿透数字资产交易的信用黑箱？

数字资产信用风险的独特挑战

数字资产的匿名性、去中心化以及跨地域的特性，致使其信用风险的管理面临传统的信用风险管理手段难以应对的挑战。由于交易的双方身份都相对模糊，资金的流向也基本隐蔽，风险的传导路径又复杂得很一致地将风险的传导过程都完全的“黑了”了，共同构成了一个典型的“信用黑箱”。而数字资产的诸多弊端，如其权属的不明确、溯源的困难、监管的难以实现以及其所带来的巨大的安全风险等，都使得其所带来的信用风险进一步加剧。随着有组织的欺诈行为的不断演进，传统的基于静态的规则和孤立的数据点的风控手段也逐渐难以应对其带来的挑战。

多维的数据的深入挖掘和巧妙的建构

凭借对信用黑箱的巧妙“剖析”，将其打造成了穿透黑箱的“利剑”——构建的交易实体关系网络的图算法。采用对账户、设备、IP地址、地理位置等各类实体的抽象将其映射为网络的各个节点手段，同样将其间的各类关联都映射为网络的各类边，从而形成了动态的关系网络。基于对其的深入的网络结构的分析，我们就能在传统的方法难以发现的基础上，揭示出其内蕴的那些隐蔽的模式，如对交易的路径长度、资金的流转频率、与其关联的实体的数量等都可作为识别异常的资金的聚合或分散的依据。基于对其它的非结构化数据的深度挖掘，如对其它的非结构化的公司信息的标准化和相似度的匹配等，对其它的非结构化的数据的质量也都得到了大大地提高为图的分析提供了准确的输入。

对企业的各个环节的风险都能实现动态的识别和追踪

借助对图算法的独特的动态性质的挖掘和运用，能够更好地“紧跟”风险的传播路径，准确地将高风险的社群“找”出来。依托于对广度优先的搜索与路径的深入分析的算法的巧妙融合，我们便可对风险的传导路径的全面的模拟出其所对应的节点的风险值等。借助对社区的自动化的分群如Louvain的算法和对交易的弱连通分量的分析，我们不仅能对交易的社群的划分具有较好的可视性和可操作性，而且还能通过对社群内的黑名单的比例、交易的行为的的一致性等指标的分析，对欺诈的团伙的精准的识别和把握。

通过对时序图的深入学习，更好地捕捉到动态的风险隐患

随着数字资产的市场波动日益剧烈，各类的交易关系网络也在不断的变化中展开，迫切需要从时序的角度对其动态的风险特征加以捕捉和研究。凭借对空间的自适应的邻居加权的聚合以及对时间的长短期的记忆的网络的聚合，时序图模型都能对网络中各个节点的特征和其所处的拓扑结构的动态的变化都能有较好的捕捉和刻画。通过对数字货币的时序性分析不仅能更准确的评估其所带来的信用风险，对于金融机构来说也能更好的预测市场的风险趋势，从而对其相应的授信策略做出相应的调整。依托于对动态图的学习不仅能更好的捕捉到洗钱网络的整体结构的演化趋势，如某团伙的随时间逐渐增加新账户的节点的行为等更加复杂的特征。

实施挑战与解决方案

即使借助了图算法的强大之处，对信用黑箱的“穿透”也仍然面临着多方面的挑战，如数据的隐私保护、模型的可解释性等以及系统的性能等。采用以数据的保护隐私为前提的将多方的数据都汇聚到一处手段，从而实现了联防的跨机构的联防，最终可达到联防的效果，联防的可靠性大大提高，联防的风险也大大降低了，可作为一种可行的解决方案。同时也应对数据的脱敏处理，例如对图中的节点都用哈希值的形式代替其真实的身份信息，对边的数据都进行了相应的隐藏，只保留了其所处的具体的金额的区间等等。基于对高风险的交易的图结构的可解释性模型的深入的剖析我们发现，其对账户X与3个已知的洗钱账户的形成的紧密的的连接，甚至其所构成的网络的密度都已超出95%的正常的账户的网络的密度了。

未来展望与技术演进

随着图算法与人工智能、联邦学习等技术的深度融合，数字资产交易的信用评估将走向更精准、实时和透明的范式。金融机构需构建技术、治理与文化并重的风险防御体系，并将数据伦理融入风控全流程。跨机构联防成为趋势，例如联合银行、支付机构构建行业级图数据库，实现“某账户在A银行被标记后，B银行交易自动预警”。在此背景下，悦数图数据库作为国产自研的图技术代表，能提供高性能海量数据存储、实时图计算和可视化分析能力，其支持毫秒级响应和动态子图采样，非常适合数字资产交易的风控场景，助力机构在合规前提下挖掘数据价值，重塑信用风险管理新标准。