基于知識圖譜的“網上國網”運營風險監控方法研究

文/金沛辭 安子豪 馬萬里（北京市電力公司）

“網上國網”通過全渠道運營為北京地區用戶提供便捷用電服務，建立了用戶積分體系，開展運營活動吸引了一大批忠實用戶，在大幅提升“網上國網”品牌價值的同時，為用戶積累了高價值積分資產[1-3]。

在“網上國網”取得良好運營成效的同時，必然吸引大量羊毛黨、黑產的注意，他們通過大量注冊賬號、反復綁定用電戶號、利用活動規則的漏洞，侵占普通用戶積分權益、套取大量活動積分，造成用戶權益的損失。目前，網絡惡意攻擊技術不斷升級，手段層出不窮，“網上國網”運營風險防控形勢日益嚴峻。在風險識別手段、預警手段、攔截手段等方面均存在較大提升空間。通過建設發展“網上國網”數字化運營體系，北京電力積累了大量活動數據、渠道數據、用戶數據、積分數據，為基于大數據技術等開展用戶行為畫像、發掘運營風險奠定了基礎。

知識圖譜是目前大數據和人工智能領域最常用的風險防控工具[4-14]，本文主要研究以數字化運營為基礎，基于知識圖譜構建國網北京電力“網上國網”運營風險防控體系和智能化防控工具，提升服務渠道風險防控能力。

一、“網上國網”運營現狀

（一）“網上國網”簡介

“網上國網”APP是國家電網公司官方統一的線上服務入口，集“住宅、電動車、店鋪、企事業、新能源”五大服務場景于一體，滿足客戶全方位、個性化電力需求。

（二）“網上國網”運營風險

在“網上國網”取得良好運營成效的同時，必然吸引大量黑產的注意，他們通過大量注冊賬號、反復綁定用電戶號、利用活動規則的漏洞，侵占普通用戶積分權益、套取大量活動積分，造成用戶權益的損失。“網上國網”運營風險防控形勢日益嚴峻，在風險識別手段等方面均存在較大提升空間。

二、基于知識圖譜的“網上國網”運營風險監控方法

（一）運營風險知識風險圖譜業務架構

運營風險知識圖譜架構如圖1所示。基于渠道運營數據和外部風險數據，抽取形成包含用戶臺賬數據、用戶行為數據、運營活動數據、用戶權益數據的運營大數據集合，構建知識圖譜服務，創建兩級運營風險防控體系，提升前端渠道服務能力，改變原有人工單一運營風控管理模式，實現風險主動預判、智能決策、規范應對，提升全服務渠道風險防控能力。

圖1 基于知識圖譜的運營風險防控體系架構

（二）運營風險知識圖譜構建方法

運營風險知識圖譜構建技術路線如圖2所示，基于內外部數據，經過挖掘分析和知識抽取，通過知識融合形成基于數據知識圖譜，輔助風控規則和風控模型的建立。在數據方面，包括內部數據和外部數據，內部數據主要包括賬戶數據、行為數據、活動數據、渠道數據等；外部數據主要包括公安數據、電信數據、新聞數據、行業數據等。

圖2 運營風險知識圖譜構建技術路線

風控模型主要包括基于知識圖譜，分析用戶行為風險、運營活動風險、權益積分風險。

風控策略主要包括風控規則、風險監控策略、風險識別策略、風險攔截策略等。

（三）基于知識圖譜的運營風險防控

（1）“網上國網”用戶行為分析。建立用戶行為分析知識圖譜，識別黑產用戶，助力客戶畫像和客戶分層管理，指導用戶運營和活動運營工作開展，防范運營風險。（2）“網上國網”運營活動分析。基于知識圖譜和運營規則，結合用戶行為分析，在事前活動策劃過程中，高效分析潛在用戶群體和風險用戶，優化活動規則，消除活動漏洞；在事中活動進行中，高效識別活動風險，及時凍結風險賬戶資產，保障活動權益正常發放；在事后活動復盤過程中，總結發現風險漏洞，識別風險行為，提升風險管理和活動策劃能力。（3）“網上國網”用戶權益分析。基于知識圖譜和運營規則，開展用戶權益風險分析，識別風險用戶和群體，發掘異常行為，及時凍結非法用戶資產，保障用戶權益，避免賬戶財產被盜取和非法流失。

三、結論

知識圖譜是目前大數據和人工智能領域最常用的風險防控工具，通過建立各項實體及其相互關系構成實體關系網絡，一方面可以便捷地發現潛在風險識別規則，另一方面可以通過網絡圖的形式解釋風險關系，能顯著提升風控體系的智能性。本課題基于知識圖譜構建數字化運營風控工具，提升運營風控工作的智能性和自動化水平。