中国移动如何借助图数据库构建金融风控体系？

在金融科技快速发展的今天，风险控制成为金融机构的核心竞争力。作为国内领先的通信运营商，中国移动凭借其庞大的用户群体和数据资源，巧妙借助图数据库技术构建了一套高效、精准的金融风控体系，为行业提供了创新性的解决方案。

一、图数据库技术的战略选择

中国移动拥有全国约9亿用户，每天产生海量的通话、位置、消费等数据。传统以手机号为维度的特征提取方式难以综合评估风险情况，因此中国移动决定引入图计算技术，从更宏观的关联视角分析风险。

在技术选型过程中，中国移动对比了JanusGraph、TigerGraph等多款产品。由于中国移动被列入美国商务部实体清单，无法采购国外产品，最终选择了国产的NebulaGraph作为图数据库，搭配Plato图计算引擎构建整体架构。这一选择不仅满足了高性能数据处理需求，也符合信息安全自主可控的要求。

二、平台架构与数据体系

中国移动的图平台架构分为三层：底层是全国大数据中心提供的多源数据，包括通话、位置、消费、设备、用户和APP数据；中间是计算分析层，包含图计算引擎、图神经网络等分析工具；最上层则是多样化的风控应用场景。

在图数据结构设计上，中国移动将四类实体抽象为点数据：手机号（包含属地、停机状态等信息）、地理位置（基于基站定位）、身份证（用户身份信息）和设备信息（设备型号、系统等）。边数据则体现了实体间的关系，包括用户通话关系、手机号与身份证对应关系、手机号与设备对应关系以及手机号与地理位置关系。

三、三大核心风控应用场景

号码风险分模型主要应用于羊毛党识别场景。该模型通过分析用户的通话、流量、位置和手机行为信息，从四个模块评估风险：接码模块识别专业接码号码；行为异常模块检测低活跃度小号；位置异常模块发现静止不动的号码；染灰模块则基于图技术，通过已识别的羊毛党追溯同一用户或同一设备下的其他可疑号码。

关联风险分基于“近朱者赤，近墨者黑”的理念，利用社区发现算法评估用户群体的整体风险。中国移动通过Louvain算法和HANP算法挖掘用户社区结构，对整个社区进行信用评分，有效识别欺诈群体。这一方法在信贷欺诈、交易欺诈、营销欺诈等场景中发挥了重要作用。

图神经网络（GNN）技术被应用于金融风控信用评分卡场景。中国移动通过构建用户通话关系网络，利用GCN、GraphSAGE和GAT等图神经网络模型提取用户特征，结合传统逻辑回归模型，更准确地评估用户信用风险。

四、实施挑战与解决方案

在实践过程中，中国移动也面临了诸多挑战。例如，在数据处理方面，由于中国移动的位置数据基于基站定位，精度仅在500×500米范围内，精度相对较低。此外，数据噪声问题也较为突出，随着人们更多使用微信等社交工具进行沟通，手机通话数据中快递、外卖等业务通话占比增加，真实社交关系提取难度加大。

针对这些挑战，中国移动通过与外部厂商合作识别营销号码、快递员号码等方式清洗数据，并设置关系强度阈值过滤偶然联系，不断优化模型准确性。

五、未来展望

中国移动在图数据应用方面还有更多规划。数据血缘管理将成为重点，目前人工管理1000多张数据表的模式将转向自动化血缘关系追踪。同时，图神经网络训练效率提升也是关键方向，中国移动希望充分利用人工智能中心的GPU资源，优化训练流程。

随着图数据库技术的不断成熟，其在金融风控领域的应用前景将更加广阔。作为国内图数据库领域的创新代表，悦数图数据库正是这一技术浪潮中的优秀产品。它具备高性能、高可用性和强扩展性等特点，能够帮助企业快速构建关联关系数据分析能力，为中国移动这样的大型企业提供更优质的图数据解决方案，助力金融风控体系持续完善。

未来，随着各行业对复杂关系数据分析需求的增长，图数据库技术必将在风险防控、精准营销、客户关系管理等更多场景中发挥重要作用，为数字经济发展提供坚实技术支撑。