用户案例
基于知识图谱的 Web3 风控：普适智能一站式知识中台
导读：传统风控系统基于规则引擎和统计分析，在处理简单欺诈模式时表现尚可，但当面对欺诈者采用多设备、虚拟身份、链上链下混合操作等手法，构建起复杂的交易网络时却显得力不从心。普适智能核心团队具有数十年知识图谱研发经验，基于 NebulaGraph, 构建了一站式知识中台，为 Web3 行业提供“一个中台 + N 种应用”的高效模式。本文整理自陈啸翔老师在香港 nMeetUp 上的分享。
陈啸翔，北京大学学士，悉尼新南威尔士大学硕士。海南省大数据产业联盟认证专家，前世界 500 强企业人工智能中心负责人，10 年知识图谱及人工智能解决方案开发与实施经验。
一、背景
普适智能作为一家专注于图计算与知识图谱技术的人工智能企业，自 2015 年起在财富 500 强企业的研发实验室开始技术探索，2018 年正式成立并推出第一代知识图谱平台。如今，结合最新的 AI+图技术，已迭代至第五代，在金融监管（反洗钱、欺诈检测）、能源管理（智能电站决策系统）、公共安全（智能案件分析）等领域成功落地多项应用，服务超过 30 家知名企业，并正通过华为、信创等生态伙伴加速全球化布局。
业务痛点
普适智能的许多客户，无论是风险管理、市场营销还是反洗钱，他们都有许多共同的业务痛点。
风险管理
欺诈升级：传统基于孤立实体的规则模型难以应对日益复杂的联合欺诈行为，如信用卡诈骗和贷款骗局。
隐蔽风险传播：风险通过复杂网络（如企业集团、供应链等）快速扩散和传播。
精准营销
- 客户洞察转化率低：基于推荐机制的策略缺乏高效触达渠道，难以实现有效转化。
反洗钱（AML）
- 交易网络隐匿化：需通过动态多层资金流分析以识别洗钱行为模式。
解决以上业务痛点，关键在于支持多层、动态连接的高级关系网络分析，追踪实时风险传导，并智能识别欺诈团伙。
然而，传统技术存在以下局限性，无法满足业务需求：
性能瓶颈：涉及三层及以上关系链的查询出现显著延迟
开发成本高：需针对多源数据和规则进行定制化编码
实施落地难：缺乏高效的欺诈团伙检测及动态网络挖掘工具
知识图谱
普适智能选择用 NebulaGraph 构建知识图谱，打造一站式知识中台，根本原因是与传统技术相比，知识图谱更适合分析复杂关系，进行实施决策，高效解决上述问题。
首先，知识图谱技术运用图数据库（点/边结构）构建动态语义网络，实现实时关系分析，并支持超越传统关系型数据表约束的灵活数据建模，并且这种点-边架构本身构成语义框架，通过结构化整合与上下文关联，高效实现业务数据全生命周期的统一标准化。
其次，知识图谱利用图算法，如最短路径优化、Louvain 社区发现及连通分量识别等，将数据转化为关系网络，显著提升群体检测分析能力。
最后，通过将实体间的关联上下文融入模型训练，知识图谱还弥补了传统机器学习模型仅聚焦孤立统计属性的局限。
二、知识图谱在 Web3 的风控应用
Web3 的风控挑战
随着 Web3 时代的到来，数字货币交易所等新型金融平台面临着前所未有的风控挑战。Web3 强调去中心化、用户主权与隐私保护，但其匿名性、跨链交易与高频流动性也带来了新的风险形态：
百亿级数据整合难题：链上与链下数据规模庞大、结构异构，传统关系型数据库难以高效融合与查询。
犯罪网络隐匿性强：犯罪分子通过多地址、跨链跳转、分层交易等手段隐藏身份与资金流向。
实时性要求极高：高并发交易、高频交易、批量注册等场景下，传统风控系统响应延迟高，误报与漏报率居高不下。
这些挑战使得传统基于规则和统计模型的风控系统显得力不从心，亟需新一代技术架构的支持。
知识图谱技术通过图结构构建动态语义网络，天然适合表达复杂关系网络。相比传统表结构，NebulaGraph 图数据库在多层次关系查询、实时关联分析、动态网络挖掘等方面具有显著优势。例如，作为一个数字货币交易所，其客户的生命周期，从客户获取、注册到提现，有很多知识图谱可以发挥价值的地方，比如反洗钱、客户推荐、批量注册检测等等。
图智能风控解决方案
普适智能基于 NebulaGraph 图数据库构建了图智能风控平台，涵盖数据集成、图建模、实时计算、可视化分析与智能决策等功能模块。
以 NebulaGraph 为底层支撑，整合链上/链下多源数据（设备指纹、KYC 信息、交易行为等），通过图建模构建实体关系网络。中台提供实时图查询、多跳分析、社区发现等能力，支撑上层批量注册检测、洗钱路径追踪、团伙欺诈识别等场景，最终实现从数据接入到实时决策、可视化调查的一体化风控闭环。
知识图谱构建
在将知识图谱部署到特定场景时，我们首先需要构建一个本体，这相当于传统数据库中的表结构模式。
如上图所示，我们以数字货币交易所的用户为中心节点，其他节点则包括客户注册时使用的各类信息：登录IP、设备指纹、链上地址、手机号码等，连接这些节点的边则代表了各种关联关系。
这种本体设计使我们能够将多维度数据按其内在结构加载到 NebulaGraph 图数据库中，为后续的复杂分析奠定基础。与传统关系型数据库相比，NebulaGraph 在处理高度互联数据时表现出色，特别适合用于发现隐藏在大数据中的复杂模式。
以批量注册风险分析场景为例。羊毛党会使用机器人或脚本，模拟多设备和合成身份完成批量注册。传统解决方案主要依赖分析独立的数据指标，如注册信息相似度、IP地址信誉、设备指纹等。然而，这些方法存在明显局限性：
维度单一：无法动态关联所有节点行为数据
检测滞后：往往在风险发生后才能识别
漏报率高：难以发现精心组织的协同欺诈行为
而基于知识图谱的解决方案是：构建好知识图谱本体并将数据加载到 NebulaGraph 后，数据可以被可视化地关联起来，实现高效风险管理。
例如，通过图谱，我们可以直观地发现 ，四个不同的设备连接到同一个IP, 这意味着所有这些设备、对应的加密货币地址和账户很可能由同一个人持有。
再比如，在图谱中，风险可以通过链接传播，且传播距离越远，影响程度越小。这一特性使得我们能够实施更加精准的风险评估：如果一个节点与已知黑名单节点存在关联，那么该节点也存在风险可能性，我们可以根据距离远近分配不同的风险权重。
批量注册风险分析
如果我们不使用知识图谱，风控系统可能只会看到孤立的、直接的连接，从而漏掉隐藏在复杂关系背后的整体风险。但由于我们基于预设的本体构建了知识图谱，就能够从更高维的视角审视这些关系。
当一个账户通过多条边与其他节点（如IP、设备、地址）紧密关联时，这些多重连接本身就构成了高风险信号，系统可以据此实时阻止该账户的功能。如果这些连接指向已知的可疑或恶意节点，那么这个新账户甚至可能被直接拒绝注册。
此外，我们可以运用图算法（如 Louvain 社区发现算法）将整个图谱数据划分为不同的社区。通过制定一系列群体行为规则——例如，在特定时间窗口内，某个社区内部是否发生了多个账户的同步操作，来精准识别有组织的欺诈团伙。再通过综合分析这些社群的拓扑特征和统计指标（如内部连接密度、中心性节点、资金汇聚程度等），我们可以判断整个社群存在的风险概率。
因此，以知识图谱为核心的风控方案能使我们从“处理单个风险点”升级为“一次性端掉整个犯罪网络”，从而更加高效、彻底地防御针对数字交易平台的大规模协同欺诈活动。
交易风险分析
在传统的风控体系中，虽然我们同样会监测诸如异常登录地点、设备指纹、高频操作序列等指标，但仍然面临几大核心挑战：黑客通过多跳转账混淆资金路径，使得追踪异常困难；资金最终汇聚至聚合钱包，难以识别和溯源；同时，极高的实时性要求也让传统规则引擎难以应对。
依托 NebulaGraph ，我们能够在毫秒级时间内对大规模复杂关系进行实时计算，并运用图规则动态识别异常资金流和行为模式。例如，通过内置的图算法，我们可以将交易图谱自动划分为多个社区，分别进行风险检测与评估。
在系统架构层面，我们提供实时与离线一体化处理集群。NebulaGraph 同时支持高性能在线查询集群和高吞吐离线计算集群，在线集群可提供高并发、低延迟的实时风险决策，离线集群则适用于大规模批量图计算与深度挖掘。两类集群之间保持数据同步，在提供极致性能的同时，也保障了数据的一致性与系统的稳定性。
NebulaGraph vs 关系型数据库
在用百亿级反欺诈数据中，在进行四度关系查询时，关系型数据库需要长达 154 秒，而 NebulaGraph 仅需约 0.14 秒，耗时相差超过一千倍。对于五度或更深度的查询，关系型数据库甚至难以完成。
这种性能上的差异，正是我们在 Web3 行业选择 NebulaGraph 的核心原因。该行业需要处理动辄十亿级别实体和交易的超大规模图谱数据，并要求毫秒级的实时风险研判。
传统关系型数据库无法在此类深度关联查询场景下提供可用的性能，而 NebulaGraph 凭借其为关系查询优化的存储和计算引擎，能够轻松应对，从而为实时反欺诈、资金链追踪、社区发现等关键业务提供了坚实的技术基础。
图特征
在传统的机器学习方法中，模型通常仅依赖于账户本身的静态属性（如注册时间、交易频率等）进行学习，视角相对孤立。
而通过引入知识图谱，我们可以从庞大的关系网络中提取出深层的关联特征。例如，可以为每个账户节点计算其所在子图的各类统计指标——如关联设备的数量、二度邻居中高风险节点的比例、在整个交易网络中的中心性指标等，并将这些图特征作为新的维度加入模型训练。
三、应用案例
数字货币交易所
面对全球监管趋严和每日数十亿美元的交易量，某头部交易所亟需解决海量数据下的实时风险监控与合规审计难题。在引入普适智能的风控平台后，整合链下数据、链上数据、用户画像和交易记录，形成包含 40 亿节点、400 亿边的大规模风险图谱，实现了：
实时风险拦截：在注册环节即识别出多设备、多账户关联的批量注册行为，显著提升拦截率；
资金路径追踪：支持多跳交易路径分析，揭示洗钱链条与聚合地址；
合规透明度提升：实现合规数据汇总和报告自动化，确保审计和监管审查的合规性清晰、可解释且可追溯。
区块链数据服务商
某区块链数据服务商标记超过 30 亿个地址，并实时传输链上数据，如何从海量数据中洞察业务价值？通过普适智能提供的知识图谱解决方案，可以进行图谱建模、实时图计算、图算法、图谱可视化以及 Graph + AI，实现了：
广泛的资产覆盖：将地址和交易分析从比特币、以太坊等主流资产扩展至更多类型的数字资产，显著提升监控系统的覆盖范围。
精准的地址风险画像：通过图规则、复杂指标及算法模型，有效识别可疑交易模式，实现对地址“健康度”的多维评估与动态风险评级。
深度链上图谱分析：依托强大的图计算与多跳查询能力，支持对复杂转账路径进行深度追溯与调查，提升对隐蔽资金流向的发现和溯源效率。
四、总结与展望
普适智能通过深度融合 NebulaGraph +知识图谱技术，为 Web3 行业提供了从前沿技术到落地应用的全栈式风控解决方案。其核心价值在于：
从关系挖掘到价值创造：将复杂的网络关系转化为可操作的业务洞察；
从被动防御到主动预警：实现从事后审计到实时拦截的跨越。
未来，普适智能将继续深化图计算大模型与 AI 智能体技术的融合，推动知识图谱在更多行业中的部署与应用，助力企业在数字经济时代实现智能化升级。
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