頂象關聯網路刻畫企業客戶之間、企業與自然人之間的社會關係、經濟往來關係，構建全方位的風險圖譜，幫助金融機構發現個體之間隱藏的共同特徵，從而定位識別有團伙性質的欺詐成員。
產品簡介,主要特點,套用場景,
產品簡介
頂象2019年9月，推出了反團伙欺詐的新一代人工智慧套用方案——關聯網路3.0，能夠動態定位潛在欺詐及高風險團伙，從源頭追溯作案手段，系統的預測進化趨勢，並精準定量評估欺詐等高風險操作的波及範圍和影響力度，幫助金融機構識別異常操作，挖掘機構內外部的潛在欺詐及高風險團伙，增強對未知風險的防範能力。
以某金融機構挖掘出一個15人的騙貸團伙為例。在3個月的時間裡，15個貸款客戶分別提交了15筆貸款申請、3筆通過審批，審批過程中未發現異常。通過關聯網路分析發現，其中一人與多個設備關聯異常，該用戶此前多次申請貸款且被拒貸，並且每次拒貸後即更換設備再次發起貸款申請。
通過進一步的關聯追蹤顯示，該客戶先後使用過的、發起貸款申請4台設備在兩個月內先後被其他14人使用發起過貸款申請，而使用這些設備申請成功的3筆貸款已經有兩筆發生逾期。再次回訪和調研確認，這15人是惡意騙貸團伙。通過購買身份證、進行資料包裝，反覆申請貸款，騙取金融機構資金。
利用關聯網路反團伙欺詐，能夠動態定位潛在欺詐及高風險團伙，從源頭追溯作案手段，系統的預測進化趨勢，並精準定量評估欺詐等高風險操作的波及範圍和影響力度，幫助金融機構快速識別異常操作，高效挖掘機構內外部的潛在欺詐及高風險團伙，增強對未知風險的防範能力，進一步完善和提高金融機構風險管理系統的可靠性和準確率。
主要特點
關聯網路的三大特點：可視化、可解釋性和可推理性。
1、可視化：只需要輸入客戶的一個關鍵信息，就能調出一張描述該客戶使用本行服務、歷史表現特點、與什麼人有關聯行為、在什麼時間點進行過交易的業務邏輯大圖。
2、可解釋性強：關聯網路的構建需要非常深刻的了解具體業務邏輯和背後的工作流。無論是部門之間、產品之間、產品自身流程、還是交易行為背後的邏輯，這些與業務相關的知識和經驗都需要在構建網路的時候充分體現，然後才是用數學的思維去做高度抽象的處理。
3、可推理性強：能夠在對存量數據充分利用的基礎上，有效而及時利用增量去完善分析結果。每天的新數據、新發現等進行不間斷的挖掘、運算、推理和分析，持續完善和拓展網路的覆蓋半徑，並不斷的自我疊代、增強風險識別和處理能力。
套用場景
資金歸集異常
多人共用少數設備，多人的手機號存在關聯，資金歸集至同一賬號
貸款申請異常
設備關聯多人，根據密集度識別並定位團伙
資金交易異常
套用於異常資金交易的檢測，如反洗錢，資金轉移最終到達統一目標賬號
