拉卡拉电签POS机：移动支付背后的硬科技，被低估了！你的钱袋子，是谁在默默守护？

移动支付背后的硬科技，被低估了！你的钱袋子，是谁在默默守护？

移动支付，在中国已经十分普遍，带上一个手机就可以轻松出门。然而，这看似简单的“扫码支付”背后，其实并不简单。

在科幻电影《流浪地球2》中，为了炸月球，人类需要在短时间内解密全球所有核弹的保密系统，结果很难实现，正规POS机李雪健老师饰演的周喆直就感叹道：

人类把最精密的保密系统，都用在了自我毁灭上。

影视作品往往会设置一个极其冲突的情节，来唤起观众极致的共情。

而现实中，人类发明的精密技术往往被用来解决生活中一个最简单的动作。比如移动支付，一个看似简单的动作，涉及到数亿级别的用户体量，毫秒级别的交易和响应。

那移动支付涉及了哪些前沿科技呢？

这次，我们就来介绍一种被运用到风控当中的前沿技术：图智能。这是一项不为大多数人熟悉的技术，甚至在很多领域，它的作用被低估了。

图智能是一个大类，其中包括了图计算、图学习、知识图谱等一系列和图技术原理有关的技术，它被认为是人工智能领域下一个前沿技术高地，很可能会影响未来5-10年前沿科技竞争格局。因此，“图智能”也成为了全球各大科技公司研究的热门方向。

就在最拉卡拉POS机电签版近，北京邮电大学、蚂蚁集团主导研发的“大规模复杂异质图数据智能分析技术与规模化应用”项目就获得2022年中国电子学会科学技术一等奖。

其实这不是图技术第一次获奖了，早在2021年，浙江大学、阿里云、达摩院的图神经网络技术曾获中国电子学会科技进步一等奖；蚂蚁和清华联合研发的大规模图计算系统TuGraph获得世界互联网大会领先科技奖。

那么问题来了，图技术到底是什么？它又是如何被运用到了风控当中的呢？

这就不得不提数学史上那个著名的“柯尼斯堡七桥问题”。话说在数学家欧拉在柯尼斯堡发现了一个有趣的事情。

我们先来看下图，图中每个绿色标注都是当地的桥，蓝色的是河，河中间有2个小岛，七座桥连接着2个小岛和两岸。

当地居民热衷于一项活动，试图将上图中的每一座桥都走过，然后最后回到出发点。一直以来，都没有人成功实现过。

欧拉对这个问题很感兴趣，并且通过理论解决证明了符合条件的走法并不存在，还把他研究成果发表成为一篇名为《哥尼斯堡的七座桥》的论文。那他是如何解决这个问题的呢？

其实，他是发明了一个抽象工具，把“两岸”和“两座岛”（地区）抽象成一个“点”，把桥抽象成一条“边”，如下图所示：

欧拉定义连有奇数条线连接的点叫做：奇顶点，那么连有偶数条线连接的点叫做：偶顶点。于是，他提出并证明了若从某点出发后最后再回到这点，则这一点的线数必须是偶数。

这也被认为是：图论的开端，而图论则是离散数学的一个重要分支。而近些年来，计算机科学家和数学家们发现：许多实际问题其实都可以运用图论，图技术在这个大背景下应运而生。

图技术中的“图”指的不是图片，而是“节点”和“边”，其中“节点”指的是某个实体，在互联网中也可以是某个人或者网络账号，而“边”指的是不同实体之间的关系或者行为。知识图谱、社交网络、交易数据、供应链和物流规划、交通和通信网络等都是这种典型的图数据结构。

因此，图技术其实是研究人类世界的事物和事物之间的关系，对其进行描述、刻画、分析和计算的一门技术，给我们提供了另一种理解世界的底层逻辑。

这也让图技术成为产业界、学术界这些年来关注的重点，华为、蚂蚁、阿里、腾讯等科技巨头都在深耕该领域。咨询公司Gartner甚至在其发布的《2021年十大数据和分析技术趋势》报告中，就做出了预测：

到2025年，图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%。

那运用图技术对于移动支付有什么帮助呢？——主要是守护安全。

我们来举个诈骗的例子。小王是个小商贩，有一天接到诈骗电话说，他的营业执照可能要被吊销，除非他转账给XX账户。小王害怕极了，于是就转账给了相应的账户。以前传统风控的做法是，判断接受转账的账户是否被投诉过，是否上过黑名单，或者在短期内是否存在大额或者高频的交易。

不过，由于利益的驱动，黑产自己也在“进化”，研究人员就发现，现在诈骗行业引入了“跑分平台”或“水房账号”等模式，这可以防止被传统的风控手段追踪到。

首先，“跑分平台”是一个收集受骗普通用户的支付宝账号的平台。黑产会利用这些账号的个人收款码，来帮助诈骗犯收取诈骗来的资金，从中赚取佣金，这个过程也叫做：过水。随后，跑分平台会把这些资金几经辗转，多次传播，最后转给诈骗犯。

所以，你发现了没有？

有了这个跑分平台，想要追踪被骗用户，和诈骗用户就会很难，因为两者之间的支付链路会变得极其复杂，资金不断地额流转，想要追踪也就没有那么容易了，这就使得用传统风控手段来识别出诈骗行为变得异常困难。

那要如何解决这个问题呢？

蚂蚁集团就搭建了行业首个全图风控，这其中就用到了图技术。全图风控中的“图”，指的不是图片，而是我们上文提到的“节点”和“边”为核心要素的抽象数据结构，它可以表达对象之间关联关系。

全图风控指的就是全域一张图，除了拥有传统的风险链路判断的能力之外，还引入了模式识别的方式、社区发现的算法等。它拥有三大核心能力：

1、基于图，挖掘团伙的能力，这个能力可以对整个支付链路进行挖掘、定性、分析以及追踪；

2、基于图，识别资金链路的能力，在追查洗钱的场景下，可以追踪到一笔钱进出支付宝的路径；

3、基于图，可信识别的能力，可以构建起可网络，快速判断交易是否可信。

通过这三大核心能力，全图风控解决了传统风控技术无法应对“黑产进化”的问题，它就可以快速识别出诈骗行为、洗钱行为，还可以通过一个诈骗行为，定位到整个诈骗团伙。

由此可见，图智能技术的优势和领先性。

而图智能其实不只是一个实验室里的研究项目，而是产、学、研结合，有规模化的应用。比如：

华为和华中科技大学进行合作，在2019年3月份推出了新型高性能图计算平台图引擎EGS；
字节跳动（抖音），从2018年8月开始自研图数据库ByteGraph的开发；
腾讯，在2020年6月1日正式发布了布分布式图数据库产品腾讯云数图TGDB；
百度，2018年就宣布开源了大规模图数据库HugeGraph；
之江实验室，推出了智能图计算平台“之江朱雀”，斩获国际权威图计算领域竞赛全球冠军。

不仅如此，还有大量的初创企业进入了图智能领域，获了不少投资机构的青睐，比如：欧拉认知、Ultipa、创邻科技、欧若数网等。

在图智能领域，由于我国众多科技巨头和初创公司都进行了重点布局，这也使得中国图技术不仅与全球同期起步，现在还领先世界，占领了这项全球新一轮技术竞争高地，并且成功将该技术应用到移动支付等产业。

#图智能技术获国内电子信息领域最高奖#

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