图形分析 — 打击洗钱犯罪的一大助力

时至今日，数字支付的快速采用和金融技术服务的激增，既让全球范围内的用户都能访问金融服务，也让全球范围内的资金转移变得更加简单和快捷。这导致金融活动以及随其产生的数据的规模急剧增长。而对于侦查和预防金融犯罪，这些海量数据中潜藏着一些有效信号。

如今，大多数反洗钱 (AML) 解决方案都属于基于规则的行为检测系统，不是专为识别复杂、可疑的交易活动模式而设计的。此外，传统的反洗钱系统通常使用关系数据库，而在这类关系数据库中，确定实体之间的关系和关联是一件充满挑战的事情。这极大妨碍了洗钱案件调查工作。

图形及图形分析这一新技术可助力金融机构打击金融犯罪。目前，图形及图形机器学习已经被应用于在一些大型技术企业中构建知识图谱，增强建议和搜索能力；驱动前沿研究项目，解决蛋白质折叠问题；以及研发新药物。同样，它也能成为金融行业打击金融犯罪的一个有效工具。

图形分析释义

在最简单的形式中，图由代表实体的节点（或顶点）组成，节点由代表实体间关系的边连接在一起，边（实体间关系）的性质决定着图属于有向图还是无向图。从这一角度来说，图是捕获关系的最自然的方式。此外，属性图还支持捕获有关节点和边的更多数据来作为节点和边的属性。

现代图形分析工具可以分析实体间关系、实体的属性（以节点和边的属性的形式予以捕获）以及这二者如何随时间变化。PGQL 等图查询语言支持用户精确地查询复杂模式。此外，现代图神经网络可以学习图表示（图的拓扑和关系与节点和边的属性的结合）。在这一背景下，图形分析正日益成为关系分析、复杂依赖关系分析、隐藏链接分析、网络分析和集群分析的首选工具。

在金融领域，实体、交易和关系都可以使用图来自然地表示。进而，图形分析使反洗钱应用能够基于交易、共享地址、电话号码或电子邮件等数据，识别、查询、分析和可视化展现客户、账户、家庭等实体之间的关系。因此，它正迅速成为一个备受追捧的利器，助力分析人员和反洗钱从业人员挖掘金融交易数据，捕获洞察，洞悉复杂、非显而易见的关系。

利用图形分析打击洗钱犯罪

图形分析能够分析实体之间的关联和关系，因此成为了反洗钱领域的一个理想工具。它为反洗钱领域通过创新方式打击犯罪提供了诸多机会，可以将传统反洗钱计划的效果和效力提高数倍。接下来让我们一探究竟。

总结

反洗钱仅仅是图形分析的使用场景之一，在开始大规模采用之前，金融机构可以尝试一些较为简单的应用。

图形分析不仅能助力数据科学家识别异常和模式，从而优化检测工作、降低成本并加速实现 AML 合规性，它还能提供强大的可视化功能，显著提高调查人员的工作效率并帮助调查人员更深入了解错综复杂的活动模式。

最后，将图形分析引入 AML 工具包离不开专门的人才、投资和投入。不过，图形分析可以大大推进银行和金融机构的 AML 合规性计划，其收益远远超过成本。