AI落地案例：某银行如何用图神经网络识别洗钱网络？热门官方

更新于2025/12/1 11:15:25

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该银行构建了包含账户、交易、设备、IP等节点的异构图，利用图神经网络（GNN）捕捉隐蔽的资金流转模式。传统规则引擎难以识别跨越多层转账与伪装交易，而GNN通过消息传递机制聚合邻居节点特征，可发现异常子图结构，例如多个账户在短时间内形成环状或星形资金流。项目中采用了GraphSAGE与GAT混合架构，先在历史标注数据上训练，再在实时流数据上进行增量推理。上线半年后，洗钱可疑交易检出率提升42%，误报率下降18%，并缩短了人工复核时间。该案例体现了GNN在处理关系型金融数据、揭示复杂犯罪网络方面的强大能力，也为监管科技提供了可复制的范式。

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