12月8日，国内首份《图风控行业技术报告》（以下简称“报告”）在北京发布，指出智能风控控制已进入“全图时代”。
图智能在风控领域应用形成的“图风控技术”已成为应对AI时代复杂风险形势的下一代风控基础设施和关键技术。
报告认为，图风险控制充分利用海量数据时代的数据关联特性，实现大规模时间序列关系图的高效构建和全周期实时风险识别。
可以解决黑品隐藏复杂、信息孤岛等挑战，挖掘更多隐藏风险等方面提供强大的技术功能和应用价值。
据了解，该报告由蚂蚁集团联合清华大学、北京邮电大学、中山大学、上海交通大学、复旦大学、之江实验室和阿里巴巴淘天集团联合编写，中国人民大学国际货币研究所（IMI）、金融科技50人论坛（CFT50）提供学术支持，详细介绍数字风险新形势、图风控算法技术、图数据库等底层基础设施，并为丰富产业提供指导应用案例。
《图风控行业技术报告》现场数字化、智能化的颠覆性变革正在带来新的安全挑战。
特别是人工智能的大规模渗透和应用，引发了新一轮的智能化浪潮，带来了新的数字经济网络中数据的复杂性和关联性呈几何级数增长，也带来了更加复杂、隐蔽的信息安全。
，对抗性强，安全破坏力更强。
威胁。
传统的风控方式已经无法承受多样化的风险场景，越来越多的场景需要更加智能的技术工具。
图风控技术的出现，为解决问题提供了利器。
研究团队专家、北京邮电大学教授、博士生导师石川在报告中指出，智能风控技术经过专家策略、机器学习和深度学习的演进，现在图智能技术正逐步走向成熟。
成熟。
在金融、电子商务、安全、社交网络等领域，风险涉及多个实体之间复杂的交互。
图智能技术以更直观、高效、智能的方式表达和分析这些交互关系，帮助系统发现潜在风险中隐藏的模式和异常，从而提高潜在风险识别的准确性和及时性。
具体来说，“图”是一种用点和边表示实体和关系的数据结构； “图智能技术”是指包括图数据库、图计算引擎、图神经网络、图可解释等一系列与图相关的技术。
人工智能技术的总称，是最适应海量、动态的技术之一。
大数据的特点；应用在风控领域形成的“图风控技术”，可以聚合风险事件、交易属性、关系图谱、专家特征等各类动态变化的风险数据，结合图结构数据的可解释性，实现整个风险链的表征和基于关系的视角，为风控从业者提供更全面、可视、实时的风险监控和及时决策。
因此，利用图技术提升风控系统能力正在成为行业新的发展趋势。
图风控技术目前在行业内已有成熟的应用，涵盖支付风控、信用风控、电商风控，以及供应链、网络安全、基础设施安全等领域。
是金融机构、安全服务商、新兴初创企业和大型科技公司追逐“风控风口”的重要工具。
蚂蚁集团副总裁、安全事业群总裁赵文标在报告中表示，数字经济时代，安全的重要性日益凸显。
作为蚂蚁集团重点研发投入的创新技术之一，图谱风控技术已成为加强风险管理的有力工具，为筑牢安全防线做出了重要贡献。
报告显示，蚂蚁集团于2016年开始探索图技术，推出了自主研发的大规模图风控基础设施TuGraph。
基于TuGraph布局的全图风控系统，打造了万亿级点边规模的全球风险地图。
已在业务场景中得到充分应用。
不仅实现支付过程毫秒级超快风控，还支持高频交易。
高精度识别还显着降低了资金损失率，提高了反欺诈、反洗钱等安全服务效率。
据了解，全场景风控是蚂蚁集团智能风控系统“IMAGE”的重要组成部分。
该系统还包括交互主动风控、端边云协同风控、多方安全风控、智能对抗等。
连续三年支撑支付宝资金损失率低于十亿分之一。
为解决智能化、主动风控等安全性、可预测性、隐私保护等世界级难题提供了新突破，荣获CCF科学技术奖、吴文俊人工智能奖等多项权威奖项科学技术奖、浙江省科学技术奖。