财富 500 强金融服务公司案例研究

实时图分析为欺诈检测节省数百万美元潜力

“没有人知道关于图技术的信息，但 Neo4j 非常支持我们。他们在讨论进行的同时给了我们软件来玩，并为我们的团队提供了关于其欺诈检测能力的深入培训。”

–       财富 500 强金融服务公司欺诈检测产品经理

这家财富 500 强金融服务公司的分析师依靠大量数据来做出快速、准确的决策，这些决策与可能存在的欺诈活动有关。

与 Neo4j 和 AWS 合作使该公司能够利用实时数据分析和可视化更准确地识别欺诈模式。此外，该公司显着减少了人工审查时间，从而增加了审查交易的总数。该公司现在每年阻止数百万美元的欺诈交易。

公司

这家财富 500 强金融服务公司提供跨境、跨货币的资金流动、支付和数字金融服务，为消费者、企业、金融机构和政府提供支持 - 遍布 200 多个国家和地区以及近 130 种货币 - 与数十亿个银行账户、数百万个数字钱包和卡以及遍布全球的数十万个零售网点建立联系。

挑战

这家金融服务公司收集了其客户提供的海量数据，以及来自外部供应商的丰富数据 - 所有这些数据都需要在交易获得批准之前进行实时分析。虽然大多数这些请求通过自动欺诈检测系统立即获得批准或拒绝，但潜在的欺诈请求也会提交给分析师进行人工审查。

每个分析师都有一个专门的交易审查工具来管理相关的第三方数据。但是，他们还必须查询 Microsoft SQL Server 数据库以审查客户的历史记录并查找与已知欺诈者的任何关联。这些查询可能需要四个或更多级别的联接，这是一个耗时、费力的过程，通常会超过与交易审查时间相关的 SLA。

“运行一个查询需要五分钟或更长时间，”该公司欺诈检测解决方案部门的一位产品经理说。“由于我们的分析师每天要审查多达 10,000 笔交易，这根本无法持续。如此多的链接分析查询给我们的数据库带来了巨大的负担，因此我们也意识到关系数据库不适合我们的长期目标。” 

最后的稻草：查询会返回非常复杂的数据，而分析师必须在几分钟内审查这些数据。其他流程也行不通。例如，从 Splunk 流式传输到基于 SQL 的报告数据库的数据在几个小时内都不可用，而在此期间，欺诈者却在几分钟内完成了他们的工作。 

面对如此多的挑战和局限性，该公司很快意识到需要找到一种更有效的方式来分析数据，以减少分析师在查询上花费的时间，并最终为其客户提供更快、更好的服务。

策略

随着该公司开始其评估过程，它确定了两个明确的目标。首先，减少完成欺诈检测查询所需的时间，并为分析师提供简单的數據可視化。此外，该公司需要一种无限可扩展的数据库技术。

搜索团队探索了多种数据包解决方案和数据可视化工具。虽然有一些可用的图可视化工具，但它们在规模和性能上受到底层数据存储的限制。为了实现他们所需的实时结果，该团队需要一个针对存储和遍历多级关系而优化的数据库。

正是那时，他们转向了 Neo4j。

解决方案

虽然该公司最初寻求一个交钥匙解决方案以避免冗长的开发过程，但使用 Neo4j 的实际开发时间并不复杂或耗时，一个试点项目很容易在业余时间完成。

上线后，Neo4j 解决方案提供了实时连接数据结果和数据可视化，使分析师能够做出更快、更准确的决策。这为更新、更广泛的搜索打开了大门，该公司希望将搜索范围从四度分离扩展到十度分离。

此外，该公司分析师开始注意到数据中的集群和关系，这些关系揭示了以前未曾注意到的潜在欺诈联系。每个客户最多可以由 30 个节点表示，每个节点最多有 60 个属性，总计超过 48 亿个节点和 142 亿个关系，数据库大小每年增长 20%。

AWS 部署和使用

Neo4j 企业版在 AWS 上为该公司提供了强大的、灵活的欺诈检测基础，并带来了一系列优势

1. 可扩展性和性能：AWS 托管了大约 2+ TB 的 Neo4j 数据集，涵盖数十亿个节点和关系。
2. 增强的人工智能和机器学习：该公司通过将 Neo4j 与 Amazon SageMaker 集成，在其欺诈检测模型中加入了基于图的特征，从而更准确地识别可疑模式。
3. 多区域灾难恢复：该公司实施了基于 AWS 基础设施的多区域灾难恢复设置，确保其关键欺诈检测系统的可用性和业务连续性。
4. 安全和合规性：该公司利用 Neo4j 的基于角色的访问控制与 AWS 的安全功能相结合，确保其敏感的财务数据得到保护，同时仍可供授权的分析师访问。

上图：财富 500 强金融服务公司的 Neo4j AWS 架构

展望未来，该公司正在探索 Amazon Bedrock，以将其人工智能模型与他们构建的知识图联系起来，为识别欺诈计划开辟新的途径。

结果

Neo4j 使数据可视化成为可能，使分析师的手动审查时间缩短了一半。这一改进现在允许分析师每天审查两倍数量的交易，从而更快地阻止更多欺诈交易，并显着减少客户的等待时间。

审查 Neo4j 中的数据还发现了以前未被发现的可疑活动。通过更深入地了解集群和关系，该公司提高了执行更快、更准确的欺诈检测的能力。

此外，该公司开始看到超出原始数据可视化用例的可能性。该公司还将 Neo4j 与其决策平台集成，以立即阻止欺诈交易，每天为公司节省数千美元。

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