金融場景中的圖算法（前言篇）
日期：2023-06-25
在(zai)(zai)金融場(chang)景中，傳統金融數(shu)據(ju)分析方法主要(yao)從個(ge)體(ti)角度出發，挖(wa)掘個(ge)體(ti)之間(jian)的差異(yi)和不同。然而，在(zai)(zai)大數(shu)據(ju)時代中，存在(zai)(zai)著(zhu)多(duo)種類(lei)型的關(guan)系數(shu)據(ju)，如何(he)挖(wa)掘這(zhe)些(xie)關(guan)聯數(shu)據(ju)的價值變(bian)得越來越重要(yao)。
圖技術能從(cong)金融本質角(jiao)度分(fen)析(xi)問題，通過實(shi)體之間的經濟行(xing)為(wei)關(guan)系來分(fen)析(xi)問題，彌補了傳(chuan)統分(fen)析(xi)技術的不足。
圖的起源與定義
圖(tu)的(de)(de)概念起源于1736年歐(ou)拉解答哥(ge)尼斯堡七(qi)橋問(wen)(wen)題(ti)。七(qi)橋問(wen)(wen)題(ti)是指如(ru)何走遍哥(ge)尼斯堡的(de)(de)七(qi)座橋，并且每(mei)座橋只(zhi)經(jing)過一(yi)次。歐(ou)拉將問(wen)(wen)題(ti)形式(shi)化(hua)為點邊的(de)(de)一(yi)筆(bi)畫(hua)問(wen)(wen)題(ti)，證明了無法做到每(mei)座橋走且只(zhi)走一(yi)次。這種簡(jian)潔的(de)(de)建模思路(lu)為后世學者沿用(yong)發展出圖(tu)論體系。
圖論起源：哥尼斯堡七橋問題
通常，圖可(ke)以表示為一個多元組，包(bao)含節(jie)點(dian)集(ji)(ji)合V和關(guan)(guan)系(xi)(xi)邊集(ji)(ji)合E，表示為G=（V，E）。其中(zhong)，節(jie)點(dian)是實體或對象的(de)(de)建(jian)模，關(guan)(guan)系(xi)(xi)邊描述節(jie)點(dian)之(zhi)間的(de)(de)關(guan)(guan)系(xi)(xi)或交(jiao)互。此外，圖的(de)(de)多元組中(zhong)還可(ke)能包(bao)括(kuo)標簽函(han)數（指向點(dian)邊的(de)(de)標簽）、屬(shu)性函(han)數（指向點(dian)邊的(de)(de)屬(shu)性）和點(dian)邊類型函(han)數等等。
例如，如下圖所示，我們就建(jian)立了一(yi)(yi)個簡(jian)單的客(ke)戶(hu)(hu)關系(xi)圖，其中節(jie)點包含(han)了兩個對(dui)公客(ke)戶(hu)(hu)以(yi)及(ji)(ji)一(yi)(yi)個對(dui)私客(ke)戶(hu)(hu)，關系(xi)邊(bian)包含(han)了兩筆轉賬以(yi)及(ji)(ji)一(yi)(yi)條法人關系(xi)邊(bian)，并且(qie)節(jie)點和關系(xi)邊(bian)上(shang)分別都有(you)豐富的屬(shu)性信息(xi)。通過這樣的建(jian)模方法，能夠對(dui)不同客(ke)戶(hu)(hu)之間(jian)的關聯進(jin)行直觀(guan)展示，從而便于理解與進(jin)一(yi)(yi)步分析。
一個簡單的客戶關系圖示例
金融場(chang)景中(zhong)的圖算法(fa)
近年來(lai)，各大銀行紛紛引入圖(tu)技(ji)術，在信貸風控、精準(zhun)營(ying)銷、供應(ying)(ying)鏈金融、保險理(li)賠、業(ye)務流程優化等(deng)核心場(chang)景進(jin)行應(ying)(ying)用探索，改善各類業(ye)務運營(ying)困(kun)境。中亦(yi)科技(ji)大數據解決方案團隊也有幸參與其中。《金融場(chang)景中的圖(tu)算法》系列文章(zhang)將(jiang)根據多家頭部(bu)銀行的項目經驗，總結分(fen)享在實際落地(di)過程中采用的相關圖(tu)算法原理(li)與用法，希望能夠幫(bang)助(zhu)大家更(geng)加深刻地(di)理(li)解如何將(jiang)技(ji)術融合到業(ye)務中。
在(zai)本系列中(zhong)，我們將(jiang)常用的圖(tu)算法大致分為圖(tu)分析和圖(tu)學(xue)習兩大板(ban)塊：
圖(tu)(tu)分析(xi)類算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)是指通過圖(tu)(tu)查詢或者圖(tu)(tu)計算(suan)(suan)方法(fa)(fa)(fa)挖掘特定圖(tu)(tu)結(jie)(jie)(jie)構(gou)的算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)。這類算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)可以直接輸出最終(zhong)結(jie)(jie)(jie)果，也(ye)可以作為中(zhong)(zhong)間結(jie)(jie)(jie)果結(jie)(jie)(jie)合其它(ta)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)進(jin)(jin)行(xing)進(jin)(jin)一步計算(suan)(suan)。在(zai)本系(xi)列的第2-4篇文章中(zhong)(zhong)，我們會從實際問題出發(fa)(fa)，比(bi)如反(fan)洗錢場景中(zhong)(zhong)資金回路偵(zhen)(zhen)測或者反(fan)欺詐場景中(zhong)(zhong)欺詐團(tuan)伙偵(zhen)(zhen)測，詳(xiang)細介紹包括路徑類算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)、社區發(fa)(fa)現(xian)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)以及密(mi)集子圖(tu)(tu)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)三大類圖(tu)(tu)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)以及具體落(luo)地時所遇到的挑戰(zhan)和解決方法(fa)(fa)(fa)，幫助大家直觀了解圖(tu)(tu)分析(xi)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)以及其應(ying)用方法(fa)(fa)(fa)。
圖(tu)學(xue)(xue)習(xi)算法(fa)(fa)是指結合圖(tu)計(ji)算與機(ji)(ji)(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)進行圖(tu)數據挖掘的(de)方法(fa)(fa)。這類算法(fa)(fa)經歷了(le)手動設(she)計(ji)圖(tu)特征增(zeng)強機(ji)(ji)(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)、自動學(xue)(xue)習(xi)圖(tu)特征增(zeng)強機(ji)(ji)(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)和端到(dao)端的(de)圖(tu)機(ji)(ji)(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)三個發(fa)展(zhan)階段(duan)，并且各自有其優(you)缺(que)點。在本系列的(de)第(di)5-7篇文章中(zhong)，我(wo)們根(gen)據其發(fa)展(zhan)歷程，分別(bie)詳細(xi)介紹(shao)圖(tu)指標、圖(tu)嵌入以(yi)及圖(tu)神經網絡三種圖(tu)學(xue)(xue)習(xi)方法(fa)(fa)，幫助大家了(le)解如何把圖(tu)技術融入到(dao)傳統機(ji)(ji)(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)中(zhong)并且能夠實際落(luo)地應用(yong)。
最后，我們把本系列文章的主(zhu)題和主(zhu)要技術列在下表中，方(fang)便大家挑(tiao)選(xuan)感(gan)興趣的部(bu)分進行閱讀。
本期為“金(jin)融場景中的圖算法”第(di)一(yi)期內(nei)容，后續內(nei)容將(jiang)持續更新，敬請期待！
系列文章介紹表
