什么是金融网络？
金融网络分析是研究金融市场中各个参与者之间的关系和互动的领域。通过构建和分析金融网络，可以揭示市场结构、风险传播、流动性等重要特征。
以金融网络为例，分析如何利用图的理论和方法解决金融交易分析、风险评估、欺诈检测等问题。在金融交易分析中，将金融机构和交易记录构建为图，通过分析节点间的连接和资金流动路径，识别异常交易模式和潜在的洗钱行为。在风险评估方面，利用图聚类算法对金融机构的业务关系进行聚类，评估不同金融机构之间的关联风险，为金融机构的风险管理提供依据。在欺诈检测中，结合图神经网络对用户交易行为图进行建模，提高欺诈检测的准确性和效率，保障金融系统的安全和稳定。
图技术在金融领域的广阔前景
随着经济全球化和市场经济的高度发展，企业与企业、企业与个人、人与人之间，通过各种关联关系构成了复杂的金融网络。例如，企业、银行、信托公司、保险公司、担保公司等经济主体，通过股权、担保或互保、关联交易、金融衍生品、供应链关系以及管理层的多重身份等，形成了错综复杂的关联关系图谱。
相比于基于二维表模式的关系型数据库，图数据库本质上是高维数据库，它最核心、最独特的能力是高维数据计算能力（图计算）。银行利用图计算和图数据库可以构建客户关系图谱，关注客户各类信息之间的关联性，实现客户洞见从局部到全网、从静态数据到动态智能的跨越，构建客户全网关系图谱，发现潜在的风险并预判风险传导路径、概率、影响客群。
图计算技术给现有的信用风险管理带来了革命性的变化。通过把图计算（算力）与业务逻辑（关系图谱或知识图谱）结合，可以构建具备实时在线计算与分析能力的人工智能银行风控大脑。让金融风险防范的主体从单一客户到风险客群，防范的时效性从事后管理到事前预测。典型的应用场景包括：识别隐形集团关联风险、识别担保圈风险、洞察客群风险、实时监控贷款资金流向。
金融网络的应用场景概览
金融网络的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：
（1）识别隐形集团关联风险
基于权益法和有穿透识别能力的图计算，企业的复杂股权可以被层层穿透，从而帮助银行对非自然人客户受益人的身份进行识别。
银行利用企业关系图谱识别影子集团、隐形集团，实现对实际控制人、集团客户或单一法人客户的统一授信，有效甄别高风险客户，防范多头授信、过度授信、给“僵尸企业”授信、给“空壳企业”授信，以及财务欺诈等风险。
（2）识别担保圈风险
利用图数据库和图计算技术，银行可以识别出所有担保圈（链）中的主要风险企业及其完整的担保路径。利用图计算技术进行数据建模，及时识别、量化担保圈（链）企业违约风险，对担保圈（链）贷款进行高效清查并分析担保风险的原因，及时采取防范措施。例如，通过利用复杂图算法对企业担保圈的规模大小及担保关系的密集程度进行分析，找到结构意义上担保风险比较大的企业担保圈，从而进行重点处理和分析，还可以实时监控担保关系最复杂、涉及金额最大、风险最大的担保圈或担保链，然后再重点、实时地监控担保圈或担保链中的核心企业。
（3）洞察客群风险
基于客户关系图谱，综合考虑客户供应链、资金链、资本与担保圈等关系，形成客户风险传导路径。计算待风险评估企业与之关联关系在N层以内的关联企业的风险传导概率；深度计算和查找待风险评估企业与已知“暴雷企业”的所有风险传导路径，加权计算得出暴雷企业对于待评估企业的风险传播影响因子。当某企业发生风险事件时，可以实时量化计算银行所有与该企业N层关联关系网络之内的全部授信客户的风险暴露程度，并采取应对措施。
（4）实时监控贷款资金流向
基于图计算技术穿透式跟踪信贷资金流向。
贷款发放后，经办机构及风险管理部门的贷后管理人员应该做如下几件事情：
- 核查贷款资金流向是否符合约定用途，并应关注银行资金流转情况，及时上报信贷资金流向监管过程中出现的可疑事项；
- 跟踪和监测信贷资金是否流入了与借款主体不存在供应链关系的企业；
- 跟踪和分析借款主体的还款资金来源，核实还息资金是否存在第三方定期汇入、还本资金是否在还款日前由第三方集中转入，判断挪用贷款资金的情形。
图计算技术可以跟踪每笔贷款资金最终流入哪些账户，从而判断贷款资金是否被挪用，是否流入房地产、股市等监管重点关注的领域。
（5）欺诈检测
图计算技术可以帮助银行识别和检测欺诈行为。通过分析客户之间的社交网络关系、交易网络关系和关联关系，银行可以发现潜在的欺诈行为模式，如团伙欺诈、串通欺诈（Collusion）等。
小结
随着银行数字化转型的深入，深度挖掘关联关系背后的价值愈发重要，传统关系型数据库已无法满足深度搜索、关联发现、业务优先的要求。图数据库通过图结构组织数据，克服了其他数据库无法克服的深度关联数据分析挑战，为构建银行知识图谱、搭建AI决策引擎、实现深度业务知识和价值挖掘提供了重要科技保障和技术指引。目前，图计算技术在银行风险管理领域的应用还处于起步阶段，未来将在风险识别、产品创新、智能营销、智能客服、智能顾投、经营预测与指标计量等领域进一步赋能银行数字化转型。
分析方法
社交网络分析
通过分析客户之间的社交网络关系，了解客户的影响力和信用历史。这有助于发现潜在的欺诈行为，比如团伙欺诈和串通欺诈。
交易网络分析
分析客户之间的交易关系，探测异常交易模式，识别可疑交易和洗钱行为。
关联分析
通过挖掘客户之间的关联关系，发现共同特征和行为模式，帮助建立客户画像和行为模型，从而更好地识别风险。
反欺诈分析
利用图关系网络分析方法，识别欺诈行为的模式，包括欺诈团伙、欺诈网络和欺诈行为者的行为模式。
连接分析
通过连接分析，发现隐藏在复杂关系网络中的风险和机会。例如，发现客户与供应商之间的潜在风险关系，评估供应链风险。
相似度分析
通过计算客户之间的相似度，发现潜在的共同特征和行为模式，帮助建立客户群体，更好地进行风险评估和客户分类。
传播分析
通过传播分析，研究信息和风险在网络中的传播路径，帮助预测风险的传播趋势，更好地制定防范策略。
预警分析
利用图关系网络分析方法，实时监测网络中的异常行为和关系变化，及时发现潜在的风险，并做出快速反应。
除了上述应用，金融网络中的图还可以用于投资组合管理，通过构建资产相关性图，分析不同资产之间的依赖关系，帮助投资者优化投资组合，降低投资风险，提高投资收益。