随着互聯網科技的迅速發展以及互聯網金融的普及，金融領域的個體欺詐或團夥欺詐非常猖獗，防不勝防。在欺詐與反欺詐的較量中，傳統的人工識别已經遠遠達不到要求，采用關系網絡進行反欺詐檢測變得越來越重要。信和大金融作為互聯網金融業内知名的金融科技公司，一直緊跟行業發展，積極推動大數據以及智能科技在互聯網金融方面的應用，嚴格把控風險，持續加強反欺詐能力建設。

在反欺詐方面與戰略夥伴彙誠信用積極合作，結合大數據技術，構建了基于邏輯關系圖譜的複雜網絡，通過無監督學習算法，挖掘出詐騙團夥的特征，從而快速有效地識别出欺詐團夥。

何為關系網絡圖譜？據介紹，關系網絡圖譜指的是一種基于圖的數據結構，由節點和線組成。每個節點代表一個個體，每條線代表個體與個體之間的聯系。關系網絡圖譜把不同的個體按照其進件提供的關系連接在一起，從而提供了從“關系”的角度分析問題的方法，更有利于從正常行為中識别出異常的團夥欺詐行為。

欺詐網絡圖譜主要應用于欺詐異常的監測，就是旨在數據中找出具有欺詐指向的點或團體。在監測欺詐團體的情況下，異常監測被認為是比較有效果的。以貸款申請為例，許多欺詐團夥會采用相似的手段包裝客戶，比如共用同一皮包公司進件，那麼，單位地址、進件資料、聯系人等信息必然會出現偶合。因此，在欺詐網絡關系圖譜中，大多數的正常的個體應該是獨立的節點，或者與另一個節點組成規模為二的團體（在這種情況下，多數可能為家人或親友關系）。若出現三個點以上甚至十幾個點關系密切時，則這些團體可被歸為異常，需要引起反欺詐人員的高度關注。

如圖所示，關系網絡提供了全新的反欺詐分析角度

信和大金融作為中國金融科技領域具有強勁競争優勢的綜合服務品牌，擁有百萬量級客戶資源。作為普惠金融的積極實踐者信和大金融認為，互聯網金融行業想要駛入可持續發展的快車道，就必須依賴各項監管政策，才能更好的守護用戶的資金安全，更好地幫助中小企業實現更高效低成本的融資，最終實現普惠金融。

同時，與包括彙誠信用在内的合作夥伴攜手在大數據風控、數據挖掘、深度學習等技術研發上投入大量人力、物力。為了最大限度的提高數據的覆蓋面，先後打通了貸前、貸中、貸後咨詢各階段的多個數據渠道，基于多年積累的數據并借助第三方數據，提取借款人基本信息、行為記錄、消費記錄等多元化數據，構建了基于欺詐圖譜的欺詐複雜網絡，并已付諸應用。基于欺詐圖譜可以有效地進行不一緻性檢驗、組團騙貸挖掘、異常分析等，從而對申請人進行分析和預測。同時，也可以利用複雜網絡，挖掘貸後失聯客戶的潛在聯系人，為貸後催收提供線索。

實際上，早在2014年信和大金融平台成立初期就與彙誠信用建立了戰略合作關系，接受了彙誠信用提供的征信管理、數據跟蹤方面的服務，長期以來，彙誠信用為信和大金融提供了強大的風險控制方面的支持，為優質資産的進件提供了門檻把關服務，保證了業務的正常快速運轉。