银行风控合规的AI实践：关联图谱自动识别洗钱网络

开源Skill：risk-compliance | 关联图谱分析 | 5大欺诈模式检测

痛点：传统反洗钱的"漏网之鱼"

银行反洗钱系统通常基于规则引擎：

• 单笔交易 > 50万？预警
• 日累计 > 100万？预警
• 频繁小额转账？预警

但聪明的洗钱者早已学会拆分交易、多层转账、跨行操作...

真实案例：某团伙用50个账户，通过6层转账，3个月洗钱2.3亿，传统规则无一触发。

方案：知识图谱+图算法

我开发的 risk-compliance Skill，用关联图谱解决这个难题。

核心能力

from knowledge_graph import KnowledgeGraphBuilder, FraudPatternDetector

# 构建图谱
builder = KnowledgeGraphBuilder()
graph = builder.build_from_transactions(transactions_df)

# 检测欺诈模式
detector = FraudPatternDetector(graph)
results = detector.detect_all_patterns()

5大检测算法

实战：识别一个洗钱网络

输入数据：某企业3个月的交易流水（1,247笔）

运行检测：

python examples/aml_detection.py --data transactions.csv --output report.md

输出报告：

🚨 关联图谱风险分析报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【星型转账网络】🔴 极高风险
  中心账户: 6222****8888
  关联账户: 6个
  总流入金额: ¥1,430,000
  模式: 6个账户→中心→6个账户
  疑似: 分散转入、集中转出

【循环转账】🟠 高风险
  循环路径: A→B→C→A
  循环金额: ¥380,000
  循环次数: 12次/月

【担保链】🟡 中风险
  担保深度: 4层
  涉及企业: 5家
  总担保金额: ¥2,500万
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

技术实现：图数据库 vs 内存图

# 方案1: 内存图 (NetworkX) - 适合中小数据
import networkx as nx
graph = nx.DiGraph()

# 方案2: 图数据库 (Neo4j) - 适合大数据
from py2neo import Graph
graph = Graph("bolt://localhost:7687")

# 本Skill默认使用内存图，可无缝切换

数据：真实检测效果

在某农商行上线6个月：

代码示例：自定义检测规则

# 自定义星型转账阈值
detector = FraudPatternDetector(
    graph,
    star_min_inflow=500000,      # 最小流入50万
    star_min_outflow=500000,     # 最小流出50万
    star_min_participants=5,     # 最少参与账户数
    star_max_depth=2             # 最大转账层数
)

# 自定义循环检测
cycles = detector.detect_circular_transfer(
    min_cycle_amount=100000,     # 最小循环金额10万
    max_cycle_length=5           # 最大循环长度
)

合规报告自动生成

from report_generator import ComplianceReport

report = ComplianceReport(results)
report.generate(
    template="aml_template.md",
    output="aml_report_2024Q1.md",
    include_charts=True
)

输出完整的Markdown合规报告，包含：

• 风险摘要
• 详细发现
• 证据链
• 建议措施

开源地址：https://github.com/yuzhaopeng-up/financial-ai-skills/tree/main/skills/risk-compliance

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