金融场景中的图算法（前言篇）
日期：2023-06-25
在金融场景中，传统金融数据分析方法主要从个体角度出发，挖掘个体之间的差异和不同。然而，在大数据时代中，存在着多种类型的关系数据，如何挖掘这些关联数据的价值变得越来越重要。
图技术能从金融本质角度分析问题，通过实体之间的经济行为关系来分析问题，弥补了传统分析技术的不足。
图的起源与定义
图的概念起源于1736年欧拉解答哥尼斯堡七桥问题。七桥问题是指如何走遍哥尼斯堡的七座桥，并且每座桥只经过一次。欧拉将问题形式化为点边的一笔画问题，证明了无法做到每座桥走且只走一次。这种简洁的建模思路为后世学者沿用发展出图论体系。
图论起源：哥尼斯堡七桥问题
通常，图可以表示为一个多元组，包含节点集合V和关系边集合E，表示为G=（V，E）。其中，节点是实体或对象的建模，关系边描述节点之间的关系或交互。此外，图的多元组中还可能包括标签函数（指向点边的标签）、属性函数（指向点边的属性）和点边类型函数等等。
例如，如下图所示，我们就建立了一个简单的客户关系图，其中节点包含了两个对公客户以及一个对私客户，关系边包含了两笔转账以及一条法人关系边，并且节点和关系边上分别都有丰富的属性信息。通过这样的建模方法，能够对不同客户之间的关联进行直观展示，从而便于理解与进一步分析。
一个简单的客户关系图示例
金融场景中的图算法
近年来，各大银行纷纷引入图技术，在信贷风控、精准营销、供应链金融、保险理赔、业务流程优化等核心场景进行应用探索，改善各类业务运营困境。yabo2021最新版科技大数据解决方案团队也有幸参与其中。《金融场景中的图算法》系列文章将根据多家头部银行的项目经验，总结分享在实际落地过程中采用的相关图算法原理与用法，希望能够帮助大家更加深刻地理解如何将技术融合到业务中。
在本系列中，我们将常用的图算法大致分为图分析和图学习两大板块：
图分析类算法是指通过图查询或者图计算方法挖掘特定图结构的算法。这类算法可以直接输出最终结果，也可以作为中间结果结合其它算法进行进一步计算。在本系列的第2-4篇文章中，我们会从实际问题出发，比如反洗钱场景中资金回路侦测或者反欺诈场景中欺诈团伙侦测，详细介绍包括路径类算法、社区发现算法以及密集子图算法三大类图算法以及具体落地时所遇到的挑战和解决方法，帮助大家直观了解图分析算法以及其应用方法。
图学习算法是指结合图计算与机器学习进行图数据挖掘的方法。这类算法经历了手动设计图特征增强机器学习、自动学习图特征增强机器学习和端到端的图机器学习三个发展阶段，并且各自有其优缺点。在本系列的第5-7篇文章中，我们根据其发展历程，分别详细介绍图指标、图嵌入以及图神经网络三种图学习方法，帮助大家了解如何把图技术融入到传统机器学习中并且能够实际落地应用。
最后，我们把本系列文章的主题和主要技术列在下表中，方便大家挑选感兴趣的部分进行阅读。
本期为“金融场景中的图算法”第一期内容，后续内容将持续更新，敬请期待！
系列文章介绍表
